同志社大学 · 文化情報学部 · 准教授

研究关键词最大共通部分木・木構造・無順序木・確率モデル・組合せ最適化・編集距離・近似マッチング・離散最適化・順序木・類似度

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• 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2026) 論文集, 9L-01 , 2026年03月2026 · 論文
• Journal of Discrete Algorithms, 25 79 - 93, 2014年03月, 研究論文（学術雑誌）2014 · 論文
• THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, 470 10 - 22, 2013年01月, 研究論文（学術雑誌）2013 · 論文
• DISCRETE APPLIED MATHEMATICS, 160(10-11) 1416 - 1428, 2012年07月, 研究論文（学術雑誌）2012 · 論文

• 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(A), 2021年04月 -2026年03月, 研究分担者, 基盤研究(A), 東京大学2021 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 二つの部会（筑紫平安文学会・千種香の会）を月１回のペースで行い、毎年8月には全体集会を開催した。本共同研究では、文系と理系、大学と企業といった枠を超え、さまざまな立場・観点から平安文学の伝承に関する意見交換の場をもつことができた。, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(C), 2013年04月 -2016年03月, 基盤研究(C), 同志社大学2013 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 関連性データとは，２者間の類似関係についてのデータである．関連性データの代表的な解析法としては，多次元尺度構成法やクラスタリング法があるが，近年のデータの大規模化，複雑化により，既存のデータ解析法を適用しても，結果の解釈が不可能であったり，計算量のために解析が不可能である場合が多い．そこで本研究では，大規模な関連性データに対して，シンボリックデータ解析を用いる方法，部分空間を用いる方法，次元縮約法と既存手法の同時分析を用いる方法という３つのアプローチによる新たな解析手法を提案した．, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(C), 2012年04月 -2015年03月, 基盤研究(C), 同志社大学2012 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 本研究は潜在トピックモデルを用いた情報の多様な分析法の構築を目的とし、情報に付与された時間や情報間の関連性も考慮した分析モデルを構築した。まず、時間情報とテキスト情報を同時に用いるために、文書にタイプスタンプを付与し、テキストとタイムスタンプを同時に生成するトピックモデルを考案した。さらに論文の引用のように相互にリンクされた文書を生成するトピックモデルに拡張した。本研究の応用として、研究者推薦システムを試作し、多様な情報を活用することにより、共同研究者の推薦精度の向上をはかれることを実験的に示した。, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 2011年04月 -2015年03月, 基盤研究(B), 国立情報学研究所2011 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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