坂口，鈴木，寺澤，野原，藤江
リアルタイムな協調，ユーザの嗜好を考慮した情報の提示
リアルタイム協調編集、根拠に基づく学習支援、セマンティックWeb、インタラクティブ情報推薦、ソーシャルメディア解析
協調作業，Web Synchronization，テキストマイニング，極性分析，機械学習，情報推薦
本プロジェクトの目的は分散環境におけるリアルタイムな協調、および、コミュニケーションを支援することである. この一環として、HTML5 の canvas のための同期機構を開発している.この機構は協調型 Web アプリケーションの同期遅延を減少させることができる. canvas の同期遅延は通信遅延と描画遅延に分類される.通信遅延は様々な研究により議論されているトピックである. 本プロジェクトでは、canvas の同期における主なボトルネックの内の1つである描画遅延に着目した. 本プロジェクトにより、協調型 Web アプリケーションの開発者は canvas を用いた高速なアプリケーションを開発することができる. さらに、タブレット端末やスマートフォン等の比較的低い性能の端末上で実行される Web アプリケーションの有用性を向上させることができると考える.
他にも，Web上の特定のドメイン内の膨大なデータを解析し，極性分析や情報推薦をおこなうことでユーザの作業を支援する研究を行っている． 本テーマの一例として，ある観光地についての評判を知るために，ブラウザ上で検索する場面を想定する． しかし，膨大な検索結果が表示され，ユーザが全ての評判に関する情報を閲覧することは困難である． そこで，検索結果に表示されるスニペットを用いてWebページ内の評判に関する情報を抽出し， 良い評判と悪い評判に分類し提示することでユーザはWebページを閲覧することなく，評判情報を把握することができ，必要な情報を探す時間を短縮することができる．
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