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

  • Informatics / 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

  • IJCRS2024 Best Student Paper Award

    2024.05.19,International Rough Set Society

  • 2024年度 日本知能情報ファジィ学会 論文賞

    2024.09.03,日本知能情報ファジィ学会

  • 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

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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

  • Topics in Rough Set Theory - Current Applications to Granular Computing

    Seiki Akama, Yasuo Kudo, Tetsuya Murai,Springer,(p.201),2019.09,9783030295684

  • 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

  • ヒト型化オセロAIのための思考とカーソル移動の時間的制御

    服部峻, 黒野真澄, 吉田裕太, 高原まどか, 工藤康生,情報処理学会論文誌 データベース,vol.16,(2),(p.16 ~ 33),2023.04

  • 個性除去を用いたツンデレキャラ型化チャットAIの対話応答制御

    服部峻, 森康汰, 高原まどか, 工藤康生,情報処理学会論文誌 データベース,vol.16,(2),(p.34 ~ 49),2023.04

  • 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

  • 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

  • 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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International conference proceedings 【 display / non-display

  • A Vector Is a Granule: A Novel Extension of the Variable Precision Rough Set Model

    Hajime Okawa, Yasuo Kudo, and Tetsuya Murai,Proceedings of International Joint Conference on Rough Sets 2024,Springer,2024.05,Halifax

  • 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

  • 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

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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

  • 推薦手法を用いたブログサイトのコンバージョン率向上の試み

    黒丸 陽向, 工藤 康生, 村井 哲也,第39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39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,(p.510-511),2023.09.05,軽井沢,Japan

  • ラフ集合を用いた複数人グループに対する推薦システムの開発の試み

    鈴木 幹弥, 工藤 康生, 村井 哲也,第39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39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,(p.855-858),2023.09.05,軽井沢,Japan

  • テキストデータからの感情抽出を用いたクロスドメイン推薦システムの構築の試み

    服部 蒼大, 工藤 康生, 村井 哲也,第39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39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,(p.851-854),2023.09.05,軽井沢,Japan

  • 関係性マイニングにおける関係性属性の相対縮約に属するための必要十分条件

    大川 創, 工藤 康生, 村井 哲也,第39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39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,(p.840-842),2023.09.05,軽井沢,Japan

  • 可変精度ラフ集合における新たな縮約の定義とその計算に関する研究

    中濱 慶紀, 大川 創, 工藤 康生, 村井 哲也,第39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39回ファジィシステムシンポジウム講演論文集,(p.836-839),2023.09.05,軽井沢,Japan

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Class subject in charge 【 display / non-display

  • 情報数学(特設クラス)

    2024,Department

  • 基盤情報学演習

    2024,Department

  • 情報数理基礎特論

    2024,Master's program

  • 基盤情報学演習

    2023,Department

  • 情報数学

    2023,Department

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