研究業績 / Publications

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マルチモーダル / Multimodal 行動経済学 / Behavioral Economics 行動変容 / Behavior Change 情報検索 / Information Retrieval 大規模言語モデル / LLM ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis ソーシャルメディア / Social Media ライフログ / Lifelog ヘルスケア / Healthcare 推薦 / Recommendation 評価基盤 / Evaluation Resources 機械学習 / Machine Learning

論文誌 / Journal Papers

1. S. Yamamoto, Y. Akagi, T. Tominaga, and T. Kurashima, “Estimating Present Bias using Behavior History,” IEICE Transactions, Vol. E108-D, No. 11, pp. 1315-1324, 2025年11月.
   DOI 行動経済学 / Behavioral Economics ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
2. 冨永 登夢, 山本 修平, 倉島 健, 戸田 浩之, “個人特性が経験サンプリング法における回答数の時間変化に及ぼす影響：StudentLifeデータセットを用いた実証分析”, 情報処理学会論文誌, Vol. 64, No. 2, pp. 336-351, 2023年2月.
   DOI ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis ライフログ / Lifelog
3. S. Yamamoto, T. Kurashima, and H. Toda, “Classifying Near-Miss Traffic Incidents through Video, Sensor, and Object Features,” IEICE Transactions, Vol. E105-D, No. 2, pp. 377-386, Feb. 2022.
   DOI マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
4. 瀧本 祥章, 田中 佑典, 倉島 健, 山本 修平, 大川 真耶, 戸田 浩之, “ドライブレコーダを用いた交通事故発生予測”, 情報処理学会論文誌 データベース (TOD), Vol. 14, No. 1, pp. 1-7, 2021年1月.
   Link マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
5. 瀧本 祥章, 山本 修平, 松林 達氏, 倉島 健, 戸田 浩之, “敵対的学習に基づくドメイン適応によるドライブレコーダを用いたヒヤリハットの検出及び分類”, 情報処理学会論文誌 データベース (TOD), Vol. 13, No. 3, pp. 1-9, 2020年7月.
   Link マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
6. 瀧本 祥章, 山本 修平, 西村 拓哉, 戸田 浩之, “一人称画像と位置に基づくライフログセグメンテーション”, 日本データベース学会和文論文誌 (DBSJ Journal), Vol. 17-J, No. 5, 2019年3月.
   Link ライフログ / Lifelog マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
7. 山本 修平, 遠藤 結城, 戸田 浩之, “映像とセンサ信号を用いたドライブレコーダデータからのヒヤリハット検出手法”, 情報処理学会論文誌 データベース (TOD), Vol. 10, No. 4, pp. 26-30, 2017年12月.
   Link マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
8. S. Yamamoto, K. Wakabayashi, T. Satoh, Y. Nozaki, and N. Kando, “Twitter User Growth Analysis based on Diversities in Posting Activities,” International Journal of Web Information Systems, Vol. 13, Issue 4, pp. 370-386, Nov. 2017.
   DOI 🏆 受賞 / Award ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
9. S. Yamamoto, N. Kando, and T. Satoh, “Life Aspect Inference of Tweets based on Probability Distribution,” Web Intelligence, Vol. 15, No. 1, pp. 55-65, February 2017.
   DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
10. S. Yamamoto, K. Wakabayashi, N. Kando, and T. Satoh, “Twitter User Tagging Method based on Burst Time Series,” International Journal of Web Information Systems, Vol. 12, Issue 3, pp. 292-311, August 2016.
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
11. 山本 修平, 佐藤 哲司, “実生活ツイートに対する局面推定の精度向上に関する検討”, 情報処理学会論文誌 (ジャーナル), Vol. 56, No. 6, pp. 1496-1506, 2015年6月.
    Link ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
12. Y. Yamaguchi, S. Yamamoto, and T. Satoh, “Behavior Analysis Methods for Twitter Users based on Transitions in Posting Activities,” International Journal of Web Information Systems, Vol. 10, Issue 4, pp. 363-377, Nov. 2014.
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
13. S. Yamamoto and T. Satoh, “Two Phase Estimation Method for Multi-classifying of Real Life Tweets,” International Journal of Web Information Systems, Vol. 10, Issue 4, pp. 343-362, Nov. 2014.
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
14. 山本 修平, 佐藤 哲司, “トピックと局面の対応関係に基づく実生活ツイートのマルチラベル分類”, 情報処理学会論文誌 データベース (TOD), Vol. 7, No. 2, pp. 24-36, 2014年6月.
    Link ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
15. 水沼友宏, 池内淳, 山本修平, 山口裕太郎, 佐藤哲司, 島田諭, “Twitterにおけるバーストの生起要因と類型化に関する分析”, 情報社会学会誌, Vol. 7, No. 2, pp. 41-50, 2013年3月.
    Link ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis

国際会議（査読有り） / International Conferences (Refereed)

1. T. Ikeda and S. Yamamoto, “Effects of Image Samples on In-Context Learning of Multimodal Large Language Models,” The 27th International Conference on Information Integration and Web Intelligence (iiWAS2025), pp. 458-473, Matsue, Japan, Dec. 2025.
   DOI 大規模言語モデル / LLM マルチモーダル / Multimodal
2. X. Zheling, S. Yamamoto, and H. Joho, “Research Paper Recommender System by Considering Users' Information Seeking Behaviors,” International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN2025), pp. 1-9, Rome, Italy, July 2025.
   DOI 情報検索 / Information Retrieval 推薦 / Recommendation 機械学習 / Machine Learning
3. S. Yamamoto and N. Kando, “Temporal Closeness for Enhanced Cross-Modal Retrieval of Sensor and Image Data,” The 31st International Conference on Multimedia Modeling (MMM2025), pp. 170-183, Nara, Japan, Jan. 2025.
   DOI マルチモーダル / Multimodal 情報検索 / Information Retrieval ライフログ / Lifelog 機械学習 / Machine Learning
4. T. Kurashima, T. Iwata, T. Tominaga, S. Yamamoto, H. Toda, and K. Takemura “Personal History Affects Reference Points: A Case Study of Codeforces,” The 17th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM2023), pp. 507-518, Cyprus, June 2023.
   DOI 🏆 受賞 / Award 行動経済学 / Behavioral Economics ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
5. Y. Kurauchi, Y. Takimoto, S. Yamamoto, S. Seko, and H. Toda, “Asterisk-Shaped Features for Tabular Data,” The 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM2021), pp. 3162-3165, Queensland, Australia, Nov. 2021. (short paper)
   DOI 機械学習 / Machine Learning
6. T. Tominaga, S. Yamamoto, T. Kurashima, and H. Toda, “Effects of Personal Characteristics on Temporal Response Patterns in Ecological Momentary,” The 18th IFIP TC13 International Conference on Human-Computer Interaction (INTERACT2021), pp.3-22, Bari, Italy, Aug. 2021. (acceptance rate=29%)
   DOI ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis ヘルスケア / Healthcare
7. S. Yamamoto, T. Kurashima, and H. Toda, “Identifying Near-Miss Traffic Incidents in Event Recorder Data”, The 24th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2020), pp. 717-728, Singapore, May 2020. (acceptance rate=21%)
   DOI マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
8. Y. Takimoto, Y. Tanaka, T. Kurashima, S. Yamamoto, M. Okawa, and H. Toda, “Predicting Traffic Accidents with Event Recorder Data”, The 3rd ACM SIGSPATIAL Workshop on Prediction of Human Mobility (PredictGIS), pp. 11-14, Chicago, USA, Nov. 2019.
   DOI マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
9. S. Yamamoto, K. Wakabayashi, N. Kando, T. Satoh, “Who are Growth Users?: Analyzing and Predicting Intended Twitter User Growth,” The 18th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2016), pp. 66-73, Singapore, Nov. 2016.
   DOI 🏆 受賞 / Award ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
10. S. Yamamoto, N. Kando, and T. Satoh, “Continuous Recipe Selection Model based on Cooking History,” The 8th International Conference on Social Informatics (SocInfo2016), pp. 138-151, Bellevue, Washington, Nov. 2016.
    DOI 推薦 / Recommendation ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
11. S. Yamamoto, N. Kando, and T. Satoh, “User-User Relationship Migration Observed in Communication Activity,” The 24th Conference on User Modeling, Adaption and Personalization (UMAP2016), pp. 297-298, Halifax, Canada, July 2016. (poster paper)
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
12. H. Joho, A. Jatowt, R. Blanco, H. Yu, and S. Yamamoto, “Building Text Collections for Evaluating Temporal IR,” The 39th Annual ACM Special Interest Group on Information Retrieval Conference (SIGIR2016), pp. 677-680, Pisa, Italy, July 2016. (short paper)
    DOI 情報検索 / Information Retrieval 評価基盤 / Evaluation Resources
13. S. Yamamoto, K. Wakabayashi, N. Kando, and T. Satoh, “BUTE: Bursty Users Tagging Method Estimated by Time Series Data,” The 17th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2015), pp. 148-156, Brussels, Belgium, December 2015.
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
14. S. Yamamoto, N. Kando, and T. Satoh, “LAIM: Life Aspect Inference Method based on Probability Distribution for Real Life Tweets,” 2015 IEEE/AIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI2015), pp. 187-194, Singapore, Dec. 2015. (acceptance rate=25%)
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
15. S. Yamamoto and T. Satoh, “Hierarchical Estimation Framework of Multi-Label Classifying: A Case of Tweets Classifying into Real Life Aspects,” The 15th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM2015), pp. 523-532, Oxford, UK, May 2015. (acceptance rate=19%)
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
16. Y. Mizunuma, S. Yamamoto, Y. Yamaguchi, A. Ikeuchi, T. Satoh, and S. Shimada, “Twitter Bursts: Analysis of their Occurrence and Classifications,” The 8th International Conference on Digital Society (ICDS2014), pp. 182-187, Barcelona, Spain, March 2014.
    Link ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
17. S. Yamamoto and T. Satoh, “Two Phase Extraction Method for Multi-label Classification of Real Life Tweets,” The 15th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2013), pp. 16-25, Vienna, Austria, December 2013.
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
18. Y. Yamaguchi, S. Yamamoto, and T. Satoh, “Behavior Analysis of Microblog Users Based on Transitions in Posting Activities,” The 15th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2013), pp. 63-67, Vienna, Austria, Dec. 2013. (short paper)
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
19. S. Yamamoto and T. Satoh, “Two Phase Extraction Method for Extracting Real Life Tweets using LDA,” The 15th Asia-Pacific Web Conference (APWeb2013), Sydney, Australia, pp. 340-347, April 2013. (short paper)
    DOI ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning

国際会議（査読無し） / International Conferences (Non-refereed)

1. R. Mizuguchi, T. Yamazaki, and S. Yamamoto, “YMX2L at the NTCIR-18 Transfer-2 Task,” The 18th NII Testbeds and Community for Information access Research (NTCIR-18) Conference, pp. 382-384, Tokyo, Japan, June 2025.
   Link 🏆 受賞 / Award 情報検索 / Information Retrieval 評価基盤 / Evaluation Resources 機械学習 / Machine Learning
2. H. Joho, A. Keyaki, Y. Tachioka, and S. Yamamoto, “Overview of the NTCIR-18 Transfer-2 Task,” The 18th NII Testbeds and Community for Information access Research (NTCIR-18) Conference, pp. 373-377, Tokyo, Japan, June 2025.
   Link 情報検索 / Information Retrieval 評価基盤 / Evaluation Resources
3. H. Joho, A. Keyaki, Y. Tachioka, and S. Yamamoto, “Building Test Collections for Japanese Dense Information Retrieval Technologies and Beyond,” The First Workshop on Evaluation Methodologies, Testbeds and Community for Information Access Research (EMTCIR 2024), Tokyo, Japan, Dec. 2024.
   Link 情報検索 / Information Retrieval 評価基盤 / Evaluation Resources
4. S. Yamamoto, T. Nishimura, Y. Akagi, Y. Takimoto, T. Inoue, and H. Toda, “PBG at NTCIR-13 Lifelog-2 LAT, LSAT, and LEST Tasks,” The 13th NII Testbeds and Community for Information access Research (NTCIR-13) Conference, pp. 12-19, Tokyo, Japan, Dec. 2017.
   Link ライフログ / Lifelog 情報検索 / Information Retrieval 機械学習 / Machine Learning
5. R. Blanco, H. Joho, A. Jatowt, H. Yu, and S. Yamamoto, “Overview of NTCIR-13 Actionable Knowledge Graph (AKG) Task,” The 13th NII Testbeds and Community for Information access Research (NTCIR-13) Conference, pp. 340-345, Tokyo, Japan, Dec. 2017.
   Link 情報検索 / Information Retrieval 評価基盤 / Evaluation Resources
6. H. Joho, A. Jatowt, R. Blanco, H. Yu, and S. Yamamoto, “Overview of NTCIR-12 Temporal Information Access (Temporalia-2) Task,” The 12th NII Testbeds and Community for Information access Research (NTCIR-12) Conference, pp. 217-224, Tokyo, Japan, June 2016.
   Link 情報検索 / Information Retrieval 評価基盤 / Evaluation Resources
7. H. Joho, A. Jatowt, R. Blanco, H. Naka, and S. Yamamoto, “Overview of NTCIR-11 Temporal Information Access (Temporalia) Task,” The 11th NII Testbeds and Community for Information access Research (NTCIR-11) Conference, pp. 429-437, Tokyo, Japan, Dec. 2014.
   Link 情報検索 / Information Retrieval 評価基盤 / Evaluation Resources

国内会議 / Domestic Conferences (in Japanese)

1. 徐 哲林, 山本 修平, “少量の履歴書サンプルを用いたLLMによる履歴書自動評価フレームワークの開発”, 人工知能学会全国大会 (JSAI2026), 1F4-OS-10b-05, Gメッセ群馬, 2026年6月.
   DOI 大規模言語モデル / LLM
2. 山本 修平, 古田 久美子, 東 瑞穂, 本多 倫子, 増田 康之, “消費者の魚介類喫食行動における理想と現実の乖離に関する分析”, 電子情報通信学会 LOIS研究会 技術報告, Vol. 125, No. 375, pp. 19-24, 大濱信泉記念館（沖縄・石垣島）, 2026年3月.
   Link 🏆 受賞 / Award 行動経済学 / Behavioral Economics ヘルスケア / Healthcare
3. 馬田 光琉, 山本 修平, “意思決定を特徴づける形容詞的修飾を用いた大規模言語モデルの実証的分析”, 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2026）, 神戸国際会議場, 2026年3月.
   Link 🏆 受賞 / Award 大規模言語モデル / LLM 行動経済学 / Behavioral Economics
4. 後藤 侑美, 山本 修平, “就職活動における情報探索行動と時間選好の関係分析”, 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2026）, 神戸国際会議場, 2026年3月.
   Link 行動経済学 / Behavioral Economics 情報検索 / Information Retrieval
5. 林 央祐, 山本 修平, “社会選好を考慮したSNS上の誹謗中傷投稿の拡散を抑制する介入戦略”, 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2026）, 神戸国際会議場, 2026年3月.
   Link 行動経済学 / Behavioral Economics 行動変容 / Behavior Change ソーシャルメディア / Social Media
6. MA YUXUAN, 山本 修平, 徐 哲林, “不均衡なマルチモーダルデータに対する移動状態の認識”, 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2026）, 神戸国際会議場, 2026年3月.
   Link マルチモーダル / Multimodal ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
7. 山﨑 豪士, 山本 修平, 太刀岡 勇気, 寺尾 恭範, “マルチモーダルデータに基づく運転手の関心物体推定”, 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2026）, 神戸国際会議場, 2026年3月.
   Link マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
8. 水口 陸, 山本 修平, 太刀岡 勇気, 寺尾 恭範, “ライフログを用いた心拍数予測に基づく異常検知手法”, 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2026）, 神戸国際会議場, 2026年3月.
   Link 🏆 受賞 / Award ライフログ / Lifelog ヘルスケア / Healthcare 機械学習 / Machine Learning
9. 徐 哲林, 山本 修平, “少量データを活用した大規模言語モデルによる履歴書評価システムの提案”, 電子情報通信学会 LOIS研究会 技術報告, Vol. 125, No. 118, pp. 36-40, 筑波技術大学, 2025年7月.
   Link 大規模言語モデル / LLM
10. 池田 智哉, 山本 修平, “マルチモーダルLLMの文脈内学習に画像サンプルが与える影響”, 電子情報通信学会 LOIS研究会 技術報告, Vol. 125, No. 118, pp. 30-35, 筑波技術大学, 2025年7月.
    Link 🏆 受賞 / Award 大規模言語モデル / LLM マルチモーダル / Multimodal
11. 徐 哲林, 山本 修平, 上保 秀夫, “情報検索行動を考慮した論文推薦システムの開発”, 人工知能学会全国大会 (JSAI2025), 1D4-OS-24b-02, 大阪国際会議場, 2025年5月.
    DOI 情報検索 / Information Retrieval 推薦 / Recommendation 機械学習 / Machine Learning
12. 林 央祐, 山本 修平, “社会選好を考慮したSNS上のアスリートへの誹謗中傷投稿を抑制する介入戦略の検討”, 人工知能学会全国大会 (JSAI2025), 1D3-OS-24a-04, 大阪国際会議場, 2025年5月.
    DOI 行動経済学 / Behavioral Economics 行動変容 / Behavior Change ソーシャルメディア / Social Media
13. 馬田 光琉, 山本 修平, “行動経済学的特性を付与した大規模言語モデルによる消費行動予測”, 人工知能学会全国大会 (JSAI2025), 1D3-OS-24a-03, 大阪国際会議場, 2025年5月.
    DOI 大規模言語モデル / LLM 行動経済学 / Behavioral Economics
14. 後藤 侑美, 山本 修平, “就職活動における情報探索行動と時間選好の関係のモデル化”, 人工知能学会全国大会 (JSAI2025), 1D3-OS-24a-02, 大阪国際会議場, 2025年5月.
    DOI 行動経済学 / Behavioral Economics 情報検索 / Information Retrieval
15. 山本 修平, 神門 典子, “時間的近接性を用いたクロスモーダル密ベクトル検索”, 電子情報通信学会 LOIS研究会 技術報告, Vol. 124, No. 334, pp. 56-61, 熊本市国際交流会館, 2025年1月.
    Link 🏆 受賞 / Award マルチモーダル / Multimodal 情報検索 / Information Retrieval 機械学習 / Machine Learning
16. 山本 修平, 赤木 康紀, 冨永 登夢, 瀧本 祥章, 倉島 健, 戸田 浩之, “ユーザの時間選好を考慮したメッセージ提示が健康行動に与える影響”, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2023) シンポジウム, pp. 475-485, 富山国際会議場, 2023年7月.
    🏆 受賞 / Award 行動経済学 / Behavioral Economics 行動変容 / Behavior Change ヘルスケア / Healthcare
17. 山本 修平, 冨永 登夢, 倉島 健, “行動履歴を用いた現在バイアスの推定”, 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 大阪城ホール, 2023年6月.
    DOI 行動経済学 / Behavioral Economics ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
18. 冨永 登夢, 小林 将理, 山本 修平, 倉島 健, 戸田 浩之, “統計的因果探索に基づく体重維持率予測手法の提案”, 人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 大阪城ホール, 2023年6月.
    DOI ヘルスケア / Healthcare ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
19. 山本 修平, 冨永 登夢, 倉島 健, 戸田 浩之, 西岡 秀一, “日々の行動データを用いた時間割引率の推定”, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2022) シンポジウム, pp. 17-27, オンライン, 2022年7月.
    行動経済学 / Behavioral Economics ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
20. 冨永 登夢, 山本 修平, 倉島 健, 戸田 浩之, “減量中の行動特性と減量後の体重維持との関係分析”, 電子情報通信学会 LOIS研究会 技術報告, 2022年7月.
    Link 🏆 受賞 / Award ヘルスケア / Healthcare ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
21. 村上 始, 伊藤 大智, 川杉 桂太, Li Zhilin, 冨永 登夢, 山本 修平, 倉島 健, 戸田 浩之, 竹村 和久, “努力が価値観数の形状に及ぼす影響−エクササイズ課題を用いて−”, 日本感性工学会春季大会, オンライン, 2022年3月.
    行動経済学 / Behavioral Economics
22. 瀧本 祥章, 山本 修平, 松林 達史, 倉島 健, 戸田 浩之, “敵対的学習に基づくドメイン適応によるドライブレコーダを用いたヒヤリハット検出及び分類”, WebDB Forum 2019, 1B-1, 新宿 工学院大学, 2019年9月.
    マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
23. 山本 修平, 倉島 健, 松林 達史, 戸田 浩之, “物体特徴量に基づく危険運転状況の推定”, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2019) シンポジウム, pp. 1472-1479, 磐梯熱海, 2019年7月.
    🏆 受賞 / Award マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
24. 小平 美沙季, 山本 修平, 倉島 健, 戸田 浩之, 加藤 ジェーン, “ドライブレコーダデータに対するヒヤリハット危険度推定”, 第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019), 2019年3月.
    Link マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
25. 瀧本 祥章, 田中 佑典, 倉島 健, 山本 修平, 大川 真耶, 戸田 浩之, “ドライブレコーダデータに基づくヒヤリハット発生予測”, 第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019), 2019年3月.
    Link マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
26. 山本 修平, 倉島 健, 戸田 浩之, “車載カメラ映像に対するヒヤリハット発生対象の特定手法の検討”, 2018映像情報メディア学会年次大会, 2018年8月.
    Link マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
27. 山本 修平, 倉島 健, 戸田 浩之, “ドライブレコーダデータに対するヒヤリハット発生対象分類”, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2018) シンポジウム, pp. 542-553, 芦原温泉, 2018年7月.
    🏆 受賞 / Award マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
28. 瀧本 祥章, 山本 修平, 西村 拓哉, 戸田 浩之, “一人称画像と位置に基づくライフログセグメンテーション”, 第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2018), 2018年3月.
    Link ライフログ / Lifelog マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
29. 山本 修平, 遠藤 結城, 戸田 浩之, “映像とセンサを用いたドライブレコーダデータからのヒヤリハット検出手法”, WebDB Forum 2017, お茶の水女子大学, 2017年9月.
    マルチモーダル / Multimodal 機械学習 / Machine Learning
30. 西村 拓哉, 山本 修平, 戸田 浩之, “エリア訪問の時刻と時間長を考慮した観光行動分析”, 第9回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2017), 2017年3月.
    Link ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
31. 山本 修平, 神門 典子, 佐藤 哲司, “調理履歴に基づくユーザのレシピ選択モデルの提案”, マルチメディア, 分散, 協調とモバイル (DICOMO2016) シンポジウム, pp. 946-953, 鳥羽, 2016年7月.
    🏆 受賞 / Award 推薦 / Recommendation ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
32. 武田 悠佑, 山本 修平, 佐藤 哲司, “Twitterにおけるスクリーンネーム変更要因の分析手法の提案”, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2016), 2016年3月.
    Link ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
33. 山本 修平, 神門 典子, 佐藤 哲司, “コミュニケーション活動から見たTwitterユーザ間の関係性遷移”, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2016), 2016年3月.
    Link 🏆 受賞 / Award ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
34. 武田 悠佑, 山本 修平, 佐藤 哲司, “スクリーンネームを用いたユーザの投稿活動率の推定手法に関する一検討”, Webインテリジェンスとインタラクション研究会, 2015年11月.
    Link ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
35. 平松 淳, 山本 修平, 伏見 卓恭, 佐藤 哲司, “レシピコミュニティにおける投稿傾向の分析”, 電子情報通信学会 技術研究報告, 2015年9月.
    Link ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
36. 山本 修平, 若林 啓, 神門 典子, 佐藤 哲司, “バースト時刻に基づくユーザのタグ付け手法の提案”, マルチメディア，分散，協調とモバイル (DICOMO2015) シンポジウム, pp. 1328-1334, 安比, 2015年7月.
    🏆 受賞 / Award ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
37. 山本 修平, 佐藤 哲司, “バースト時刻に基づく話題感度の高いユーザの検出”, 第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2015), 2015年3月.
    Link ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
38. 山本 修平, 若林 啓, 佐藤 哲司, “バースト時刻に基づくフォロー先ユーザ推定手法”, WebDB Forum 2014, 芝浦工業大学・豊洲キャンパス, 2014年11月.
    🏆 受賞 / Award ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
39. 野沢 健人, 中岡 義貴, 山本 修平, 佐藤 哲司, “word2vecを用いた代替食材発見手法の提案”, 電子情報通信学会 技術研究報告, 2014年9月.
    Link 推薦 / Recommendation 機械学習 / Machine Learning
40. 山本 修平, 佐藤 哲司, “実生活ツイートに対する局面推定の精度向上に関する検討”, マルチメディア，分散，協調とモバイル (DICOMO2014) シンポジウム, pp. 422-429, 新潟県月岡温泉, 2014年7月.
    🏆 受賞 / Award ソーシャルメディア / Social Media ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis 機械学習 / Machine Learning
41. 山口 裕太郎, 山本 修平, 佐藤 哲司, “投稿活動遷移に着目したマイクロブログユーザプロファイリングに関する一検討”, 第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014), 2014年3月.
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42. 山本 修平, 佐藤 哲司, “実生活tweetに対する局面の階層的推定法”, 第6回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2014), 2014年3月.
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43. 山口 裕太郎, 山本 修平, 佐藤 哲司, “マイクロブログにおける投稿活動遷移に着目したユーザのクラスタリング”, Webインテリジェンスとインタラクション研究会, 2013年12月.
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44. 山本 修平, 中岡 義貴, 佐藤 哲司, “食材調理法の習得順に関する一検討”, 電子情報通信学会 技術研究報告, 2013年9月.
    Link ユーザ行動分析 / User Behavior Analysis
45. 山本 修平, 佐藤 哲司, “二段階抽出法を用いた実生活Tweetのマルチラベル分類”, マルチメディア，分散，協調とモバイル (DICOMO2013) シンポジウム, pp. 64-71, 帯広, 2013年7月.
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46. 山口 裕太郎, 山本 修平, 佐藤 哲司, “投稿活動の変化に着目したマイクロブログユーザの可視化手法の提案”, マルチメディア，分散，協調とモバイル (DICOMO2013) シンポジウム, pp. 72-79, 帯広, 2013年7月.
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47. 山本 修平, 佐藤 哲司, “LDAを用いた実生活Tweetの二段階抽出法”, 第5回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2013), 2013年3月.
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48. 山口 裕太郎, 山本 修平, 島田 諭, 佐藤 哲司, “マイクロブログにおける利用目的の変容過程に着目したユーザプロファイル分析手法の提案”, 情報アクセスシンポジウム2012 (IFAT2012), pp. 8-14, 品川, 2012年12月.
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49. 山口 裕太郎, 山本 修平, 水沼 友宏, 島田 諭, 池内 淳, 佐藤 哲司, “マイクロブログにおける投稿活動に着目したユーザプロファイリング”, 第5回知識共有コミュニティワークショップ論文集, pp. 1-10, 福山, 2012年10月.
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50. 水沼 友宏, 山本 修平, 山口 裕太郎, 島田 諭, 池内 淳, 佐藤 哲司, “Twitterにおけるバースト状態に関する実証的研究”, 第5回知識共有コミュニティワークショップ論文集, pp. 11-20, 福山, 2012年10月.
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51. 山本 修平, 佐藤 哲司, “環境に適応する実生活情報の提示法”, マルチメディア，分散，協調とモバイル (DICOMO2012) シンポジウム, pp. 266–273, 新潟県山代温泉, 2012年7月.
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52. 山本 修平, 佐藤 哲司, “Twitterからの実生活情報の抽出法の提案”, 第4回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2012), 2012年3月.
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