Personnel Information

写真a

Kudo Yasuo


The master's program in charge

Division of Information and Electronic Engineering

The doctoral program in charge

Division of Engineering

The department in charge

Department of Sciences and Informatics

Job title

Professor

E-mail Address

E-mail address

Research field 【 display / non-display

  • Intelligent informatics

Keywords for Research Field 【 display / non-display

  • Rough set theory, Non-classical logic, Database

Graduate school・Graduate course, etc. 【 display / non-display

  • Hokkaido University

    1997.03,Master's program,Graduate School, Division of Engineering,Division of Systems and Information Engineering,Completed,Japan

  • Hokkaido University

    2000.03,Doctoral program,Graduate School, Division of Engineering,Division of Systems and Information Engineering,Completed,Japan

Graduate school・major, etc. 【 display / non-display

  • Hokkaido University of Education

    1995,その他,総合科学課程,Graduate,Japan

Degree 【 display / non-display

  • Doctor of Engineering

    様相論理および可能性理論に基づく知識ベース管理の定式化に関する研究

Academic Society 【 display / non-display

  • Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics

  • Japan Society of Kansei Engineering

  • International Rough Set Society

  • IEEE

  • The Japanese Society for Artificial Intelligence

Academic prize 【 display / non-display

  • 2007日本感性工学会大会優秀発表賞

    2008.09.10,日本感性工学会

  • 2010日本感性工学会出版賞

    2010.09.11,日本感性工学会

  • Best Presentation Paper Award in SCIS&ISIS 2010

    2011.02.14,SCIS&ISIS 2010

  • 日本工学教育協会賞(業績賞)

    2012.08.22,日本工学教育協会

  • JACIII Best Paper Award 2014

    2014.12.05,JACIII

display all >>

 

ラフ集合を用いた定性的データマイニングとその応用

ラフ集合理論を用いたデータマイニング

Purpose of Research

データから定性的な規則性を見出し推論する

相関分析,多変量解析などの統計的手法では,データの線形性,項目間の独立性,サンプル数などの制約があるため,分析が難しいデータも多数存在する。そこで,ラフ集合理論を用い,統計的手法とは異なる側面からデータマイニングを行い,その結果を推論するシステムが必要となる。

Summary of Research

表形式のデータから決定するルールを抽出する

一般的に,データ内のある項目(例えば車の「イメージ」)に関する規則性は,データ内の他の項目の組合せとして記述される。ラフ集合を用いることで,規則性を記述するために必要となる最小限の項目(相対縮約)を抽出することにより,データに潜む規則性をif-Then形式の決定ルールとして表現する。

Research Content

Features / Benefits of Research

1.Point of research 2.Research of novelty
  • どのようなデータからでもルール抽出が可能
  • ラフ集合を用いてデータに潜む規則性を抽出するだけではなく,抽出された規則性自体の重要度およびデータ内の各項目の重要度なども評価可能
3.Primacy of Technology 4.Situation of patent-related
  • 統計的手法とは異なり,データの線形性,分析項目間の独立性,サンプル数などの制約がない
  • 多数の項目間の関連性を同時に分析可能
 

Books 【 display / non-display

  • Reasoning with Rough Sets: Logical Approaches to Granularity-Based Framework

    Seiki Akama, Tetsuya Murai and Yasuo Kudo,Springer,(p.201),2018.01,978-3319726908

  • Fuzzy Sets, Rough Sets, Multisets and Clustering

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Springer,A Review on Rough Set-Based Interrelationship Mining,(p.347),2017.01,978-3-319-47556-1

  • Towards Paraconsistent Engineering

    Yasuo Kudo, Tetsuya Murai and Seiki Akama,Springer,A Review on Rough Sets and Possible World Semantics for Modal Logics13,(p.234),2016.05,978-3-319-40417-2

  • ラフ集合の感性工学への応用

    井上 勝雄・原田 利宣・椎塚 久雄・工藤 康生・関口 彰,海文堂出版,第7章 可変精度ラフ集合,(p.240),2009.12

Papers 【 display / non-display

  • Improved covering-based collaborative filtering for new users' personalized recommendations

    Zhipeng Zhang, Yasuo Kudo, Tetsuya Murai, and Yonggong Ren,Knowledge and Information Systems,2020.03

  • Addressing Complete New Item Cold-Start Recommendation: A Niche Item-Based Collaborative Filtering via Interrelationship Mining

    Zhi-Peng Zhang, Yasuo Kudo, Tetsuya Murai, and Yong-Gong Ren,Applied Sciences-Basel,vol.9,(9),Article Number:1894,2019.05

  • Enhancing Recommendation Accuracy of Item-Based Collaborative Filtering via Item-Variance Weighting

    Zhi-Peng Zhang, Yasuo Kudo, Tetsuya Murai, and Yong-Gong Ren,Applied Sciences-Basel,vol.9,(9),Article Number:1928,2019.05

  • 関係性マイニングと協調フィルタリングを用いた情報推薦手法

    山脇 淳一, 工藤 康生, 村井 哲也, 日本感性工学会論文誌,vol.17,(4),(p.481 ~ 488),2018.08

  • Partial and paraconsistent approaches to future contingents in tense logic

    Seiki Akama, Tetsuya Murai, and Yasuo Kudo,Synthesis,vol.193,(11),(p. 3639 ~ 3649),2016.11

display all >>

International conference proceedings 【 display / non-display

  • Investigations of Interests that are Induced by Remarkers and their Remarks for Item Advertisements Based on Influencer's Recommendation

    Komei Arasawa, Shun Hattori, Yasuo Kudo,Proceedings of SCIS & ISIS 2018,(p.789 ~ 795),IEEE CPS,2018.12,Toyama

  • An Attempt of Object Reduction in Rough Set Theory

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Proceedings of SCIS & ISIS 2018,(p.33 ~ 36),IEEE CPS,2018.12,Toyama

  • Proposal of a Recommendation Method by Direct Setting of Preference Patterns Based on Interrelationship Mining

    Yasuo Kudo, Masashi Kuroda and Tetsuya Murai,Proceedings of ISASE-MAICS 2018,JSKE,2018.11,Spokane

  • A Note on a Heuristic Attribute Reduction Method with Redundancy Checking

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Prof. of the 18th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS2017),(p.665 ~ 672),KIIS,2017.10,Daegu

  • Improvement of item-based collaborative filtering by adding time factor and covering degree

    Zhipeng Zhang, Yasuo Kudo, and Tetsuya Murai,Proc. of 2016 Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 2016 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2016),(p.543 ~ 547),SOFT,2016.08,札幌市

display all >>

Editorial and Commentary 【 display / non-display

  • A Review of Research Trends and Future Issues of Rough Set Theory

    工藤 康生,Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics,vol.30,(4),(p.209 ~ 211),2018.08

  • ラフ集合による感性データ分析の新展開

    工藤康生,Journal of Japan Society of Kansei Engineering,vol.13,(2),(p.87),2015.04

  • Approximation of Concepts and Reasoning Based on Rough Sets

    工藤康生, 村井哲也,Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence,vol.22,(5),2007

Presentaion at conference, meeting, etc. 【 display / non-display

  • 決定表からの対象の削除に伴う相対縮約の再計算

    橋本 祥奈, 工藤 康生, 村井 哲也,第30回ソフトサイエンス・ワークショップ,日本知能情報ファジィ学会ソフトサイエンス研究部会,第30回ソフトサイエンス・ワークショップ講演論文集,(p.2-5),2020.03.06

  • AHPを用いた観光地推薦システムの試作

    瀬尾 涼太, 工藤 康生, 村井 哲也,感性フォーラム札幌2020,日本感性工学会北海道支部,感性フォーラム札幌2020講演論文集,2020.02.15,札幌,日本

  • ラフ集合によるデータ分析と推論

    工藤康生,第110回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI),人工知能学会 人工知能基本問題研究会,人工知能基本問題研究会(第110回)資料,2019.09.24,札幌,日本

  • 複数の決定クラスに関わる関係性属性の抽出に関する一考察

    工藤 康生, 村井 哲也,第35回ファジィシステムシンポジウム,日本知能情報ファジィ学会,第35回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,(p.626-628),2019.08.29,大阪,日本

  • 関係性マイニングにおける属性間関係性のマイニング手法の改良について

    工藤 康生,村井 哲也,第29回ソフトサイエンス・ワークショップ,日本知能情報ファジィ学会ソフトサイエンス研究部会,第29回ソフトサイエンス・ワークショップ講演予稿集,(p.70-71),2019.03.05,札幌,日本

display all >>

 

Class subject in charge 【 display / non-display

  • 人工知能

    2019,Department

  • データベース

    2019,Department

  • 情報システム学実験

    2019,Department

  • 情報システム学総合演習コンピュータ知能学総合演習

    2019,Department

  • 情報数学

    2019,Department

display all >>