R51） ゲームマイニングの野望II 〜MMOGのデータマイニング〜 Ruck THAWONMAS/立命館大学

	9月4日(木)10：00〜11：30 大規模多人数オンラインゲーム（MMOG）のコンテンツを開発・運営していくに は、プレイヤーの満足を充足することが不可欠である。プレイヤーの本質的な要望や 要求を知るには、データマイニングの技術が有望であると考えられる。本講演では、MMOGにおけるプレイヤーの行動のパターンや会話の話題などを掘り出すための、いくつかのデータマイニング手法を紹介する。これらの手法をMMOGのシミュレータから取ったデータに対して適用した事例などを解説しながら、ゲームマイニングの更なる可 能性を探る。 特になし 流通やサービスといったいくつかのビジネス分野において既に性能を発揮しているデータマイニングが大規模多人数オンラインゲーム（MMOG）のコンテンツ開発・運営 にも活用できることを示す。掘り出したい情報に適したデータマイニング手法を選ぶ必要があるので、本講演では、MMOGに適用できる、いくつかの代表的な手法及び独自の手法を説明する。

	Ruck THAWONMAS（ラック　ターウォンマット） 立命館大学 情報学科 助教授 立命館大学理工学部助教授　（工学（博士）、東北大学（1994）） （株）日立製作所日立研究所、理化学研究所脳科学総合研究センターなどを経て2002 年4月より現職。立命館大学の21世紀COE「京都アート・エンタテインメント創成研 究」に参加中。 現在の研究テーマはゲームマイニングの他、ユーモアな自律型エージェントなどに従事。 １． Ruck THAWONMAS, "ゲームマイニングの野望：チャットルーム・掲示板から話題 を特定する技術," エンタテインメントコンピューティング2003, IPSJ Symposium Series Vol. 2003, No. 1, pp. 19-23, 2003年1月13日〜15日． ２． Ruck Thawonmas, "Deflation 法," 臨時別冊・数理科学SGCライブラリ-18「独立 成分分析-多変量データ解析の新しい方法-」，甘利 俊一・村田 昇(共編著), pp. 95-100, 2002年10月25日初版発行． ３． Ruck Thawonmas and Shigeo Abe, "Function Approximation Based on Fuzzy Rules Extracted from Partitioned Numerical Data," IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, vol. 29 Part B, no. 4, pp. 525-534, 1999.

	講演後もゲームマイニングの更なる可能性を探るための場を以下にて提供する。 http://www.egroups.co.jp/group/gamemining （グループHP） http://www.ice.ritsumei.ac.jp/~ruck/　（個人HP） http://www.ice.ritsumei.ac.jp/　（研究室HP）