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

システム理化学科

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

  • 情報通信 / 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,日本国

  • 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,日本国

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,日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学)

    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

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

  • 日本工学教育協会賞(業績賞)

    2012年08月22日,日本工学教育協会

  • JACIII Best Paper Award 2014

    2014年12月05日,JACIII

全件表示 >>

 

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

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

    Seiki Akama, Yasuo Kudo, Tetsuya Murai,Springer,(頁 201),2019年09月,9783030295684

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

    Seiki Akama, Tetsuya Murai and Yasuo Kudo,Springer,(頁 201),2018年01月,978-3319726908

  • 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

  • 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,16巻,2号,(頁 16 ~ 33),2023年04月

  • 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,16巻,2号,(頁 34 ~ 49),2023年04月

  • 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),35巻,1号,(頁 624 ~ 632),2023年02月

  • Educational Recommendation System Utilizing Learning Styles: A Systematic Literature Review

    Vivat Thongchotchat, Yasuo Kudo, Yoshifumi Okada, and Kazuhiko Sato,IEEE Access,11巻,(頁 8988 ~ 8999),2023年01月

  • 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,15巻,6号,(頁 3156 ~ 3169),Article Number:22385859,2022年12月

全件表示 >>

国際会議Proceedings 【 表示 / 非表示

  • Partial Discernibility Matrices for Enumerating Relative Reducts of Large Datasets

    Hajime Okawa, Yasuo Kudo, and Tetsuya Murai,Proc. of SCIS&ISIS2022,SOFT,2022年11月,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,(頁 789 ~ 795),IEEE CPS,2018年12月,Toyama

  • An Attempt of Object Reduction in Rough Set Theory

    Yasuo Kudo and Tetsuya Murai,Proceedings of SCIS & ISIS 2018,(頁 33 ~ 36),IEEE CPS,2018年12月,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年11月,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),(頁 665 ~ 672),KIIS,2017年10月,Daegu

全件表示 >>

論説・解説 【 表示 / 非表示

  • ラフ集合のこれまでとこれから

    工藤 康生,知能と情報,30巻,4号,(頁 209 ~ 211),2018年08月

  • 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

  • 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,(頁 510-511),2023年09月05日,軽井沢,日本国

  • 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,(頁 855-858),2023年09月05日,軽井沢,日本国

  • 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,(頁 851-854),2023年09月05日,軽井沢,日本国

  • 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,(頁 840-842),2023年09月05日,軽井沢,日本国

  • 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,(頁 836-839),2023年09月05日,軽井沢,日本国

全件表示 >>

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

  • 基盤情報学演習

    2023年度,学部

  • 情報学ゼミナール

    2023年度,学部

  • 情報数学

    2023年度,学部

  • 統計的データ分析(Cクラス・数理情報システムコース)

    2023年度,学部

  • 理工学技術者倫理(数理情報システムコース)

    2023年度,学部

全件表示 >>

 

公開講座等 【 表示 / 非表示

  • 情報推薦システム入門ー簡単な「おすすめシステム」を作ってみようー

    2022年09月03日,室蘭工業大学,室蘭工業大学 教育・研究8号館 R棟 R105室,座長

  • 情報推薦システム入門ー簡単な「おすすめシステム」を作ってみようー

    2021年08月28日,室蘭工業大学,室蘭工業大学 教育・研究8号館 R棟 R105室,座長

  • 情報推薦システム入門ー簡単な「おすすめシステム」を作ってみようー

    2019年08月24日,室蘭工業大学,室蘭工業大学,公開講座,座長

  • 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

  • ラフ集合による大規模データマイニングに向けて

    2014年08月31日,日本知能情報ファジィ学会九州支部

  • 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

  • ラフ集合によるデータ分析の考え方

    2009年08月22日,日本感性工学会而立の会

学会・研究会の主催等 【 表示 / 非表示

  • Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2020)

    Ise-Shima,Committee,Japan

  • 第38回ファジィシステムシンポジウム

    オンライン,委員,日本

  • 第36回ファジィシステムシンポジウム

    オンライン,委員,日本

  • Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS&ISIS 2018)

    Toyama,Committee,Japan

  • 18th Int. Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS 2017)

    Daegu (Korea),Committee,Korea

全件表示 >>

学会委員会 【 表示 / 非表示

  • 事業委員会

    2016年06月21日 ~ 継続中,委員,日本知能情報ファジィ学会,全国

  • 編集委員会

    2009年07月01日 ~ 継続中,委員,日本感性工学会,全国

学協会役員 【 表示 / 非表示

  • 日本知能情報ファジィ学会北海道支部

    2023年04月01日 ~ 2025年03月31日,地方支部,支部長

  • IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter

    2023年01月01日 ~ 2024年12月31日,全国,会長

  • 日本知能情報ファジィ学会北海道支部

    2019年04月01日 ~ 2021年03月31日,地方支部,支部長

  • IEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter

    2018年 ~ 2022年12月31日,全国,支部役員

  • 日本知能情報ファジィ学会北海道支部

    2017年04月01日 ~ 2019年03月31日,地方支部,支部役員

全件表示 >>