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第16回データマイニング+WEB＠東京 継続したい点・改善点・次回AGENDA

1. 今後も継続したい 良かった点

   1. 事前

      1. 入口写真、経路がわかりやすくよかった

         1. ２

      2. 連絡メールがフィルタにかかり見落とされないようにする

      3. 参考資料が事前記載されよかった

      4. ニフティさんがお菓子購入・スタッフ提供してくれてよかった

   2. 進行

      1. 自己紹介があり、お互いを知れ議論できよかった

         1. ２

      2. シリコンバレーのように、新たなものを作ろうと活発な議論が行われてよかった

         1. ２

      3. 発表本数を４本に絞り、時間通りに進んでよかった。

         1. ９

      4. 事前の集合時刻がしっかりアナウンスされ、皆遅刻せず、時間通り開始できよかった。

         1. １０

      5. 気軽に質問しやすい雰囲気でよかった

      6. 事前資料公開もありよかった。

      7. 議論時間もたっぷりあり、しっかり理解できよかった

         1. ３

      8. 充実した内容が聞けて良かった

      9. 開始タイミングで公開資料アナウンスを継続する（濱田）

      10. 人の入れ替わりがあり、境界領域の議論がありよかった

   3. フィードバック

      1. 発表内容に関し、データマイニングの別分野のメンバーからのフィードバック・アドバイスがありよかった

   4. トーク

   5. 内容構成

      1. USTを止めて、リアルな深い話が聞けてよかった

         1. ６

   6. 全体

      1. お菓子がバランスが取れていてよかった。

         1. ３

      2. 前回のアクションアイテムが実行されていてよかった

      3. 参加者ボランティアが運営手伝ってくれてよかった

   7. 会場

      1. 無線LANが使用できよかった

2. 次回への期待 改善アクションアイテム

   1. 事前

   2. 事前告知

      1. 基礎的な関連資料も事前記載するように講師に伝える（濱田）

      2. 基礎的な内容も入れてもらえるよう講師に伝える (濱田、箭内）

      3. 事前に集合場所で立ってくれる人を参加者募集に加える（※人が当てられたら実行）（濱田）

         1. ３

      4. 新社屋移転後の場所もわかりやすくアナウンスする(鎌仲さん）【2012年1月中】

   3. 進行

      1. USTを止めているときの、絶対にここで閉じるよう強調アナウンスする (濱田）

      2. Twitterからの質問を取り入れていること、みなでツイートを拾えるようにすることをアナウンスする（濱田）

      3. Twitter TL を表示するPC提供してくれる人を会場参加者から募集する（Ｄｕａｌの片方でOK） (箭内）

   4. 構成

      1. 保留

         1. 課題・目的意識があれば講師がふれるようにする（発表の敷居がたかくならないか？）

      2. 事前に参加者のニーズきくために、Group利用してもよいことを講師へ伝える（箭内）

   5. 会場

   6. 集合

   7. 事後

3. 第17回開催以降 (1月下旬以降-)

   1. 講師

      1. Mahout系（hamadakoichi)

      2. 事前

         1. Jubatus Online Recommendation (unnonouno)

         2. 潜在モデルを使ったレコメンデーション(tsubosaka)

         3. Recommedation 最前線 (komiya_atsushi)

         4. 複雑ネットワーク応用（millionsmile)

      3. bot向けの応答解析 (showyou)

      4. トラッキング関連(tomiyoichi)

      5. データ分析と企業意思決定(garmy)

      6. 機械学習の最近進展(keodarawong)

      7. 機械学習とトポロジー(keodarawong)[4月以降]

      8. 検討

         1. ネットワークとデータマイニング ( ei_skate )

   2. 日程

   3. Topic

      1. 14

         1. Mahout系（hamadakoichi)

         2. fusion-ioとWebmining基盤 (iakiyama)

         3. Incanter-Closureで分散R実行- (Kakudaさん)

         4. Recommendation with Matrix Factorization (Keiku さん)

         5. Social Graph 徹底解析 (rindai87)

         6. Recommedation 最前線 (komiya_atsushi)

         7. お金の儲かるデータマイニング(Nikoriks)

         8. 次世代Hadoop (shiumachi) (1月)

         9. メールログと解析・効果(ogawatetsuo14)（１月）

      2. 15

         1. Mahout系（hamadakoichi)

         2. ソーシャルアプリのデータマイニング(tetsuyai)

         3. 分散ファイルシステム研究最前線(nukamu)

         4. Recommedation 最前線 (komiya_atsushi)

         5. 次世代 大規模グラフ分散処理 (smly)

         6. データフュージョン徹底入門 (yokkuns)

         7. ネットワーク上のダイナミクス(hiimsoy) (2月)

         8. 広告システム最前線 (yamaz)

         9. 流通商社のデータマイニング-Case2-震災・新商品の予測- (Shumei)