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Kudo Yasuo
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Research field 【 display / non-display 】
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Informatics / Intelligent informatics
Keywords for Research Field 【 display / non-display 】
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Rough set theory, Non-classical logic, Database
Graduate school・Graduate course, etc. 【 display / non-display 】
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Hokkaido University
1997.03，Master's program，Graduate School, Division of Engineering，Division of Systems and Information Engineering，Completed，Japan
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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 】
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Hokkaido University of Education
1995，その他，総合科学課程，Graduate，Japan
Degree 【 display / non-display 】
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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 】
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Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
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Japan Society of Kansei Engineering
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International Rough Set Society
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IEEE
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The Japanese Society for Artificial Intelligence
Academic prize 【 display / non-display 】
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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
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2010日本感性工学会出版賞
2010.09.11，日本感性工学会
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Best Presentation Paper Award in SCIS&ISIS 2010
2011.02.14，SCIS&ISIS 2010
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日本工学教育協会賞（業績賞）
2012.08.22，日本工学教育協会
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JACIII Best Paper Award 2014
2014.12.05，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
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。
Features / Benefits of Research
| 1.Point of research | 2.Research of novelty |
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| 3.Primacy of Technology | 4.Situation of patent-related |
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Books 【 display / non-display 】
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Topics in Rough Set Theory - Current Applications to Granular Computing
Seiki Akama, Yasuo Kudo, Tetsuya Murai，Springer，(p.201)，2019.09，9783030295684
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Reasoning with Rough Sets: Logical Approaches to Granularity-Based Framework
Seiki Akama, Tetsuya Murai and Yasuo Kudo，Springer，(p.201)，2018.01，978-3319726908
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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
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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
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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 】
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決定表の対象の更新に伴う相対縮約の再計算方法の改良
橋本 祥奈, 大川 創, 工藤 康生, 村井 哲也，知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌），vol.35，(1)，(p.624 ～ 632)，2023.02
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Educational Recommendation System Utilizing Learning Styles: A Systematic Literature Review
Vivat Thongchotchat, Yasuo Kudo, Yoshifumi Okada, and Kazuhiko Sato，IEEE Access，vol.11，(p.8988 ～ 8999)，2023.01
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Context-Enhanced Probabilistic Diffusion for Urban Point-of-Interest Recommendation
Zhipeng Zhang, Mianxiong Dong, Kaoru Ota, Yao Zhang, and Yasuo Kudo，IEEE Transactions on Services Computing，vol.15，(6)，(p.3156 ～ 3169)，Article Number:22385859，2022.12
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ラフ集合における擬一般化動的縮約の抽出手法の改良
工藤 康生，高橋 智，村井 哲也，知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌），vol.32，(4)，(p.759 ～ 767)，2020.08
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Alleviating New User Cold-Start in User-Based Collaborative Filtering via Bipartite Network
Zhipeng Zhang, Mianxiong Dong, Kaoru Ota, and Yasuo Kudo，IEEE Transactions on Computational Social Systems，vol.7，(3)，(p.672 ～ 685)，2020.03
International conference proceedings 【 display / non-display 】
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Partial Discernibility Matrices for Enumerating Relative Reducts of Large Datasets
Hajime Okawa, Yasuo Kudo, and Tetsuya Murai，Proc. of SCIS&ISIS2022，SOFT，2022.11，伊勢志摩
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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
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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
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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
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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
Editorial and Commentary 【 display / non-display 】
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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
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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
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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 】
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ニューラルネットワークにおける特徴量の選択を用いた重み削減の試み
大村凌我，工藤康生，生命ソフトウェア・感性工房・而立の会合同シンポジウム2022，日本感性工学会，生命ソフトウェア・感性工房・而立の会合同シンポジウム2022講演論文集，2022.12.10，広島市，Japan
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ラフ集合理論を用いた時系列データの傾向予測の試み
稲延 駆，工藤 康生，生命ソフトウェア・感性工房・而立の会合同シンポジウム2022，日本感性工学会，生命ソフトウェア・感性工房・而立の会合同シンポジウム2022講演論文集，2022.12.10，広島市，Japan
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決定表への対象の追加に伴う相対縮約の再計算の改良に関する研究
中濱 慶紀，大川 創，工藤 康生，村井 哲也，第37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37回ファジィシステムシンポジウム講演論文集，2022.09.14，オンライン，Japan
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PUBGにおけるラフ集合データ分析に関する研究
鈴木幹弥，工藤康生，村井哲也，第37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37回ファジィシステムシンポジウム講演論文集，2022.09.14，オンライン，Japan
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可変精度ラフ集合モデルにおける下近似構造を保存する縮約の計算手法の簡略化
大川 創，中濱 慶紀，工藤 康生，村井 哲也，第37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37回ファジィシステムシンポジウム講演論文集，2022.09.14，オンライン，Japan
Class subject in charge 【 display / non-display 】
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基盤情報学演習
2022，Department
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理工学技術者倫理（数理情報システムコース）
2022，Department
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情報学ゼミナール
2022，Department
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長期インターンシップM(知能情報)
2022，Master's program
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短期インターンシップM(知能情報)
2022，Master's program