研究テーマ

(1)データマイニングと機械学習による半構造データからの情報融合

大規模で多様なコンテンツや半構造データから、真に必要な情報を抽出し、

知識として統合・融合するための手法やシステムを開発する

(2)可逆圧縮された大規模グラフ構造データからのデータマイニング手法の開発

情報の欠落無く情報圧縮されたWeb文書や配線図データなどのグラフ構造データから
解凍することなく特徴を抽出する効率的な手法の開発
を行う。

(3)罫線文書からの機械学習手法の開発とデータマイニングへの応用

罫線文書に対する適切なグラフ構造表現の提案とその表現パターンの機械学習手法の
開発
を行う。

(4)大規模マルチメディアコンテンツからのデータマイニングとその応用

テキスト、動画、静止画、音声などを有するWebドキュメントなどがもつグラフ構造と異種属性との
共起性を現すグラフ構造パターンを効率よく抽出するマイニング手法の開発とその応用を行う。
研究テーマの応用例

木構造データ(Webページなど)、グラフ構造データ(ネットワーク情報、地理情報、ゲノム情報、化合物情報)からの情報検索、情報圧縮、情報抽出およびデータマイニングシステム