立教大学 · 人工知能科学研究科 · 教授
正田 備也
MASADA Tomonari
别名: マサダ トモナリ
7KAKEN 项目
18CiNii 论文
20主要关键词
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
主业情報学中区分
Informatics2 个 KAKENHI 项目
知能情報学小区分
Intelligent informatics2 个 KAKENHI 项目
メディア情報学・データベース細目
Media informatics/Database1 个 KAKENHI 项目
人間情報学大区分
Human informatics1 个 KAKENHI 项目
図書館情報学・人文社会情報学細目
Library and information science/Humanistic social informatics1 个 KAKENHI 项目
工学大区分
Engineering1 个 KAKENHI 项目
情報学フロンティア大区分
Frontiers of informatics1 个 KAKENHI 项目
理工系大区分
Science and Engineering1 个 KAKENHI 项目
総合・新領域系大区分
Integrated Science and Innovative Science1 个 KAKENHI 项目
総合系大区分
Integrated Disciplines1 个 KAKENHI 项目
総合領域大区分
Comprehensive Fields1 个 KAKENHI 项目
計測工学細目
Measurement engineering1 个 KAKENHI 项目
電気電子工学中区分
Electrical and electronic engineering1 个 KAKENHI 项目
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
トピックモデル6テキストマイニング4機械学習4確率モデル3データマイニング2情報推薦2深層学習2classification1hyperspectral1mixel1remote sensing1semi-supervised1sub-pixel1training data1unmixing1カテゴリー分解1カテゴリー分類1コンテクスト1サブピクセル1ハイパースペクトラル1
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
2021KAKENHI-基盤研究(C)
機械学習テキストマイニング自然言語処理トピックモデル言語モデル深層学習埋め込み自動採点
2018KAKENHI-基盤研究(C)
機械学習テキストマイニングトピックモデル深層学習
2015KAKENHI-基盤研究(B)
電子図書館情報抽出情報推薦潜在確率モデルトピックモデル
2014KAKENHI-基盤研究(C)
トピックモデル機械学習ベイズ推定データマイニングテキストマイニング確率モデル知識発見言語処理
2011KAKENHI-基盤研究(B)
トピックモデル情報推薦機械学習テキストマイニング潜在トピックモデル情報統合情報検索確率モデル
2010KAKENHI-若手研究(B)
データマイニング確率モデルベイズ理論トピックモデル並列化知能情報学
2005KAKENHI-基盤研究(C)
ハイパースペクトラルリモートセンシングサブピクセルミクセルカテゴリー分類カテゴリー分解半教師付き教師データ
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
2020Lecture Notes in Computer Science
2011IJOCI
2011IJOCI : International Journal of Organizational and Collective Intelligence
2008電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報
2008iDBフォーラム2008
2008Lecture Notets in Artificial Intelligence (LNAI) 4938
2007電子情報通信学会第18回データ工学ワークショップ (DEWS 2007)
2007情報処理学会研究報告 = IPSJ SIG technical reports
2007映像情報メディア学会誌 17
2006情報処理学会研究報告 = IPSJ SIG technical reports
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。