abe-lab.jp サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://abe-lab.jp

HTMLサイズ

1ページ平均HTML(バイト)34370.09

内部リンク集計

リンク総数21

外部リンク集計

リンク総数28

メタ情報

meta description平均長0
OGPありページ数0
Twitterカードありページ数0

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-8100.00%

内部リンク分析(Internal)

ユニーク内部リンク数21
ページあたり内部リンク平均23.55

内部リンク 深さヒストグラム

キー
044
169
289
345
512

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://abe-lab.jp/44
https://abe-lab.jp/works/kaken/22k02664/23
https://abe-lab.jp/works/22
https://abe-lab.jp/works/sotsuken/22
https://abe-lab.jp/works/%e5%ad%a6%e4%bc%9a%e7%99%ba%e8%a1%a8%e8%a3%9c%e5%8a%a9%e3%83%9a%e3%83%bc%e3%82%b8/22
https://abe-lab.jp/works/kaken/22
https://abe-lab.jp/works/kaken/24500175-2/22
https://abe-lab.jp/works/%e5%a4%a7%e5%ad%a6%e9%99%a2%e9%80%b2%e5%ad%a6%e3%82%92%e8%80%83%e3%81%88%e3%81%a6%e3%81%84%e3%82%8b%e6%96%b9%e3%81%b8/22
https://abe-lab.jp/lectures/22
https://abe-lab.jp/tools/22
https://abe-lab.jp/wp-content/uploads/2025/03/2744a9e937fb142651bef18f7929f826.pdf2
https://abe-lab.jp/wp-content/uploads/2025/03/IWEAI2024-presentation_20241119.pdf2
https://abe-lab.jp/wp-content/uploads/2024/03/1a7e9e9d3469578283981cacef0e13e0.pdf2
https://abe-lab.jp/wp-content/uploads/2024/01/9373c783dd692eb1da10cf3ebc81ce06.pdf2
https://abe-lab.jp/wp-content/uploads/2023/03/3f6940ad16dff4b938f2dc003e975533.pdf2
http://abe-lab.jp/yaeva/1
https://abe-lab.jp/wp-content/uploads/2020/06/abe-20200612_JSAI2020_limited.pdf1
https://abe-lab.jp/wp-content/uploads/2020/06/3e24b7c559b48cdafee1c297d795f648.txt1
http://abe-lab.jp/kaken/1
https://abe-lab.jp/jsai2020/1

キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
本研究では1
bunkyo0.461388
また0.375
教授0.328017
研究期間0.328017
2012年4月0.328017
2015年3月0.328017
系列データから得た有用な系列パターンを用いて0.328017
従来の属性構築では0.328017
所与の属性から新たな属性の生成を行ってきた0.328017
しかしながら0.328017
従来手法では0.328017
表形式データセットから同一形式への変換であり0.328017
より多くの異形式データからの属性構築は不可能であった0.328017
これに対し0.328017
名義値の列として各データが表現される系列データから0.328017
表形式データでの属性を構築する手法を開発する0.328017
これにより0.328017
2014年度0.328017
2013年度0.328017
2012年度0.328017
このページは文教大学情報学部情報システム学科0.230694
阿部秀尚0.230694
のトップページです0.230694
阿部研究室の研究テーマは0.230694
以下の通りです0.230694
このサイト0.230694
では0.230694
研究内容と研究に伴って作成したツールなどを公開しています0.230694
学内限定ページでは0.230694
担当授業に関する資料を限定公開しています0.230694
授業と関連したツール0.230694
展示会投票アプリ0.230694
YAEVA0.230694
2020年6月9日0.230694
2020年6月12日開催の2020年度人工知能学会全国大会0.230694
オンライン開催における0.230694
12日0.230694
4Rin0.230694
41での発表の補足資料などをアップロードしてあります0.230694
説明付動画ファイル0.230694
個別質問オンライン会議室などは0.230694
発表時間のみリンクします0.230694
4Rin10.230694
各年度の阿部0.230694
の担当授業0.230694
外部研修会0.230694
講演会の補助ページです0.230694
リンク先にあるページは教材配布などの補助を行うページです0.230694
北海道立総合研究機構0.230694

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
abelab3.32527546
lab文教大学情報学部情報システム学科2.56264540
文教大学情報学部情報システム学科阿部研究室2.54211338
これにより表形式データでの属性を構築する手法を開発する2.0508638
abe文教大学情報学部情報システム学科1.94769831
2012年4月研究期間1.9045028
2012年4月2015年3月1.9045028
従来の属性構築では系列データから得た有用な系列パターンを用いて1.9045028
従来の属性構築では所与の属性から新たな属性の生成を行ってきた1.9045028
しかしながら所与の属性から新たな属性の生成を行ってきた1.9045028
しかしながら従来手法では1.9045028
従来手法では表形式データセットから同一形式への変換であり1.9045028
より多くの異形式データからの属性構築は不可能であった表形式データセットから同一形式への変換であり1.9045028
これに対しより多くの異形式データからの属性構築は不可能であった1.9045028
名義値の列として各データが表現される系列データから表形式データでの属性を構築する手法を開発する1.9045028
2014年度これにより1.7920166
2014年度表形式データでの属性を構築する手法を開発する1.6726466
学内限定ページでは担当授業に関する資料を限定公開しています1.520614
41での発表の補足資料などをアップロードしてあります説明付動画ファイル1.520614
リンク先にあるページは教材配布などの補助を行うページです北海道立総合研究機構1.520614
テキストデータ分析ツール開発プロジェクト卒業研究を履修する学生の皆さんには1.520614
如果您正在申请多所大学的研究生院并正在考虑对它们进行比较请务必告知我们1.520614
での研究課題一覧を掲示します許諾が得られたものについては1.520614
これにより名義値の列として各データが表現される系列データから1.5187526
bunkyojpのメールアドレスをご利用ください1.5160535
bunkyo通过电子邮件接受提前通知1.5160535
bunkyo请使用电子邮件地址1.5160535
2013年度2014年度1.4480324
のトップページです阿部研究室の研究テーマは1.4317824
以下の通りです阿部研究室の研究テーマは1.4317824
このサイト以下の通りです1.4317824
では研究内容と研究に伴って作成したツールなどを公開しています1.4317824
学内限定ページでは研究内容と研究に伴って作成したツールなどを公開しています1.4317824
2020年6月12日開催の2020年度人工知能学会全国大会2020年6月9日1.4317824
2020年6月12日開催の2020年度人工知能学会全国大会オンライン開催における1.4317824
12日オンライン開催における1.4317824
12日4Rin1.4317824
41での発表の補足資料などをアップロードしてあります4Rin1.4317824
の担当授業外部研修会1.4317824
外部研修会講演会の補助ページです1.4317824
リンク先にあるページは教材配布などの補助を行うページです講演会の補助ページです1.4317824
主にデータの利活用を目的として阿部研究室では1.4317824
主にデータの利活用を目的として有用な知見や情報をデータから抽出するデータマイニングを基本に1.4317824
有用な知見や情報をデータから抽出するデータマイニングを基本に知的利用に必要な知識工学的アプローチを研究しています1.4317824
卒業研究では教育支援や健康向上支援を実現する研究を行っています1.4317824
卒業研究では過去のSNSをはじめとして1.4317824
以下のようなテーマを扱ってきました過去のSNSをはじめとして1.4317824
これらを開発するためには以下のようなテーマを扱ってきました1.4317824
これらを開発するためには自然言語処理1.4317824
Webプログラミング自然言語処理1.4317824

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