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 Information and Electronic Engineering

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

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

  • JACIII Best Paper Award 2014

    2014.12.05,JACIII

  • ISIS2017 Best Paper Award

    2017.10.26,Korean Institute of Intelligent Systems (KIIS)

 

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

  • 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

  • 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

  • Neighbor selection for user-based collaborative filtering using covering-based rough sets

    Zhipeng Zhang, Yasuo Kudo, and Tetsuya Murai,Annals of Operations Research,(p.1 ~ 16),2016.11

  • Rough-set-based Interrelationship Mining for Incomplete Decision Tables

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics,vol.20,(5),(p.712 ~ 720),2016.09

  • Fuzzy Multisets in Granular Hierarchical Structures Generated from Free Monoids

    Tetsuya Murai, Sadaaki Miyamoto, Masahiro Inuiguchi, Yasuo Kudo, and Seiki Akama,Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Infomatics,vol.19,(1),(p.43 ~ 50),2015.01

  • Variable Neighborhood Model for Agent Control Introducing Accessibility Relations Between Agents with Linear Temporal Logic

    Seiki Ubukata, Tetsuya Murai, Yasuo Kudo, and Seiki Akama,Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Infomatics,vol.18,(6),(p.937 ~ 945),2014.11

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International conference proceedings 【 display / non-display

  • 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

  • Modification of the covering-based collaborative filtering model to alleviate the new user cold-start problem

    Zhipeng Zhang, Yasuo Kudo, and Tetsuya Murai,Proc. of the 16th Int. Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS 2015),(p.1238 ~ 1249),KIIS,2015.11,Mokpo

  • On Representation Ability of Interrelated Attributes in Rough Set-based Interrelationship Mining

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Proc. of the 16th Int. Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS 2015),(p.1229 ~ 1237),KIIS,2015.11,Mokpo

  • Applying Covering-Based Rough Set Theory to User-Based Collaborative Filtering to Enhance the Quality of Recommendations

    Zhipeng Zhang, Yasuo Kudo, and Tetsuya Mura,Prof. of 4th Int. Symposium on Integrated Uncertainty in Knowledge Modelling and Decision Making (IUKM 2015),vol.LNAI 9376,(p.279 ~ 289),Springer,2015.10,Nha Trang

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Editorial and Commentary 【 display / non-display

  • 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

  • 複数の関係性属性の作成方法に関する一検討

    工藤康生, 村井哲也,第33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33回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,(p.475-476),2017.09.13,米沢市,日本

  • 関係性マイニングと協調フィルタリングを用いた推薦手法の改良

    山脇淳一, 工藤康生, 村井哲也,第19回日本感性工学会大会,日本感性工学会,第19回日本感性工学会大会予稿集,(p.B26),2017.09.11,東京都・文京区,日本

  • 関係性マイニングと協調フィルタリングを用いた推薦手法の提案

    山脇淳一, 工藤康生, 村井哲也,第12回日本感性工学会春季大会,日本感性工学会,第12回日本感性工学会春季大会予稿集,(p.1B07),2017.03.29,大阪市,日本

  • 可変精度ラフ集合を用いた小説著者の傾向分析

    高橋奎哉, 工藤康生, 村井哲也,感性フォーラム札幌2017,日本感性工学会北海道支部・日本感性工学会あいまいと感性研究部会,感性フォーラム札幌2017予稿集,2017.02.18,札幌市,日本

  • 識別行列を用いた決定表の圧縮方法の検討

    高橋 智, 工藤 康生, 村井 哲也,第32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32回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,(p.341-342),2016.08.31,佐賀市,日本

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Class subject in charge 【 display / non-display

  • 人工知能

    2017,Department

  • 研究課題調査

    2017,Department

  • コンピュータ知能学総合演習

    2017,Department

  • 確率・統計

    2017,Department

  • 情報システム学総合演習

    2017,Department

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