基本情報

写真a

工藤 康生

クドウ ヤスオ


担当専攻 博士前期課程

情報電子工学系専攻

担当専攻 博士後期課程

工学専攻

担当学科

情報電子工学系学科

職名

教授

電子メールアドレス

メールアドレス

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 知能情報学

研究分野キーワード 【 表示 / 非表示

  • ラフ集合理論,非古典論理,データベース

出身大学院・研究科等 【 表示 / 非表示

  • 北海道大学大学院

    1997年03月,博士前期,工学研究科,システム情報工学専攻,修了,日本

  • 北海道大学大学院

    2000年03月,博士後期,工学研究科,システム情報工学専攻,修了,日本

出身学校・専攻等 【 表示 / 非表示

  • 北海道教育大学函館校

    1995年,教育学部函館校,総合科学課程,卒業,日本

所属学会 【 表示 / 非表示

  • 日本知能情報ファジィ学会

  • 日本感性工学会

  • International Rough Set Society

  • IEEE

  • 人工知能学会

学術賞 【 表示 / 非表示

  • 2007日本感性工学会大会優秀発表賞

    2008年09月10日,日本感性工学会

  • 2010日本感性工学会出版賞

    2010年09月11日,日本感性工学会

  • Best Presentation Paper Award in SCIS&ISIS 2010

    2011年02月14日,SCIS&ISIS 2010

  • JACIII Best Paper Award 2014

    2014年12月05日,JACIII

 

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

研究開発の目的

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。

研究開発の概要

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。

研究紹介

研究開発の特徴/利点

1.研究のポイント 2.研究の新規性
  • 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.従来の技術に比べての優位性 4.特許関連の状況
  • 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
 

著書 【 表示 / 非表示

  • Fuzzy Sets, Rough Sets, Multisets and Clustering

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Springer,A Review on Rough Set-Based Interrelationship Mining,(頁 347),2017年01月,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,(頁 234),2016年05月,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,(頁 240),2009年12月

論文 【 表示 / 非表示

  • Partial and paraconsistent approaches to future contingents in tense logic

    Seiki Akama, Tetsuya Murai, and Yasuo Kudo,Synthesis,193巻,11号,(頁 3639 ~ 3649),2016年11月

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

    Zhipeng Zhang, Yasuo Kudo, and Tetsuya Murai,Annals of Operations Research,(頁 1 ~ 16),2016年11月

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

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics,20巻,5号,(頁 712 ~ 720),2016年09月

  • 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,19巻,1号,(頁 43 ~ 50),2015年01月

  • 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,18巻,6号,(頁 937 ~ 945),2014年11月

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国際会議Proceedings 【 表示 / 非表示

  • 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),(頁 543 ~ 547),SOFT,2016年08月,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),(頁 1238 ~ 1249),KIIS,2015年11月,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),(頁 1229 ~ 1237),KIIS,2015年11月,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),LNAI 9376巻,(頁 279 ~ 289),Springer,2015年10月,Nha Trang

  • Some Properties of Interrelated Attributes in Relative Reducts for Interrelationship Mining

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Proceedings of Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS2014),(頁 998 ~ 1001),SOFT,2014年12月,北九州

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論説・解説 【 表示 / 非表示

  • ラフ集合による感性データ分析の新展開

    工藤康生,感性工学,13巻,2号,(頁 87),2015年04月

  • ラフ集合による概念の近似と推論

    工藤康生, 村井哲也,人工知能学会誌,22巻,5号,2007年

学会等発表 【 表示 / 非表示

  • 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,(頁 1B07),2017年03月29日,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年02月18日,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,(頁 341-342),2016年08月31日,佐賀市,日本

  • 関係性マイニングにおける関係性属性の作成方法に関する一考察

    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,(頁 451-452),2016年08月31日,佐賀市,日本

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

    Zhipeng Zhang, Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2016),日本知能情報ファジィ学会,Proc. of Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2016),(頁 543-547),2016年08月25日,札幌市,日本

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科学研究費助成事業 【 表示 / 非表示

  • 嗜好の矛盾を許容した情報推薦-関係性マイニングによる新たなアプローチ-

    2016年度 ~ 2018年度,基盤研究(C),16K00365

  • ラフ集合による関係性マイニング―感性データ分析の新展開―

    2013年度 ~ 2015年度,基盤研究(C),25330315

  • ランダムラフ集合による大規模感性データマイニングシステムの構築

    2011年度 ~ 2012年度,若手B,23700244

  • オブジェクト指向ラフ集合による構造と内容の相互作用を用いた嗜好抽出

    2008年度 ~ 2009年度,若手B,20700192

  • オブジェクト指向ラフ集合に基づく嗜好学習システムに関する研究

    2005年度 ~ 2006年度,若手B,17700222

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 情報リテラシー演習

    2017年度,学部

  • 情報数学

    2017年度,学部

  • 情報システム学演習

    2017年度,学部

  • 短期インターンシップ(情報システム学コース)

    2017年度,学部

  • 短期インターンシップ(コンピュータ知能学コース)

    2017年度,学部

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公開講座等 【 表示 / 非表示

  • 情報工学科オープンラボラトリ

    2009年08月01日,室蘭工業大学,室蘭工業大学,オープンキャンパス,未設定

  • 情報工学科オープンラボラトリ

    2006年08月05日,室蘭工業大学,室蘭工業大学,オープンキャンパス,未設定

講演 【 表示 / 非表示

  • ラフ集合によるデータ分析

    2010年01月20日,室蘭工業大学CRDセンター

学会・研究会の主催等 【 表示 / 非表示

  • Joint 8th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 17th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2016)

    札幌市,Committee,日本

  • The 2013 IEEE Conference on Granular Computing (GrC2014)

    登別市,General Chair,日本

学協会役員 【 表示 / 非表示

  • 日本知能情報ファジィ学会

    2013年05月25日 ~ 2015年06月21日,全国,本部役員