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KDA

Knowledge Discovery and Applications Group

収集された膨大なデータを機械学習により解析し、得られた知見を利用したサービスの開発を目的とした研究を行っています。

 メンバー

教員

M2

  • 上辻 慶典(Keisuke Uetsuji)

M1

  • 林 裕子(Yuko Hayashi)
  • 桧山 容平(Yohei Hiyama)

B4

  • 神田 樹(Tatsuki Kanda)
  • 前山 花梨(Karin Maeyama)
  • 野村 正則(Masanori Nomura)

B3

 研究内容

テキストデータやアクセスログなどの膨大なデータから機械学習手法を用いた知識抽出に関する研究を行っています。最近の研究についていくつか紹介をします。

インターネット上には膨大なテキストが存在しており、そのようなテキストを自然言語処理により計算機が深く理解できれば、多くのサービスの改善に貢献することができます。最近はニューラルネットワークと膨大なテキストデータを学習データとして用いることで、従来より詳細な言語現象を把握できるようになってきている。そこで、ニューラルネットワークによる自然言語処理、より具体的にはニューラルネットワークによる言語モデルの構築について研究を行っています。

最後に、ユーザの行動履歴はアクセスログとしてサーバに残されています。このアクセスログはユーザの一連の小さな意思決定の履歴であると見なすことができます。したがって、アクセスログを解析することで、その人の本質的な行動基準を推測することができると考えられます。我々はこの仮定のもとにアクセスログの解析を行ない、有益な知見を得ようと研究を行っています。

2009年度研究紹介資料(865)

2010年度研究紹介資料(699)

2014年度からは現代システム科学域 知識情報システム学類から学生を受け入れます。研究室を希望する人は以下のページを見てください。

2014年度研究紹介

利用可能なデータ

  • テキストデータ(NTCIR、Reuter、MEDLINE)
  • ソーシャルブックマークデータ(Buzzurl, livedoor クリップ)
  • レビューデータ(楽天市場)

利用手法

  • 自然言語処理
  • 統計的機械学習
  • 信号処理手法
  • データ解析手法
  • 進化型計算手法

開発サービス

  • 情報推薦サービス
  • 各種マイニングサービス
  • 意思決定支援サービス

ゼミ

毎週金 14:30〜

 関連情報

関連学会

関連Webページ

学会発表

サービス