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SleepNet：動的ソーシャルネットワークを用いた注意機構強化による頑健な睡眠予測

(SleepNet: Attention-Enhanced Robust Sleep Prediction using Dynamic Social Networks)

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田中専務

拓海先生、最近部下に「睡眠データを使って健康管理すべきだ」と言われて困っております。論文を読むべきだとは言われましたが、どこから手を付けてよいか分かりません。これは本当にうちのような会社にも役立ちますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に理解していけるんですよ。今回扱う論文は、スマホやウェアラブルで得られる複数のデータを集め、個人間のつながり（ソーシャルネットワーク）をモデルに組み込むことで翌日の睡眠時間を予測する仕組みです。

田中専務

要するに、スマホ同士のつながりを見れば社員の睡眠が分かるということですか。ですがデータは欠けることも多いし、ノイズもありそうで現場で使えるのか不安です。

AIメンター拓海

そこがこの論文の肝なんですよ。単にグラフ（ネットワーク）を使うだけでなく、重要な接点にだけ

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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