中村篤祥

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アバター
研究者氏名
中村篤祥
 
ナカムラ アツヨシ
URL
https://prml.main.ist.hokudai.ac.jp/~atsu/index_J.html
所属
北海道大学
部署
大学院情報科学研究科
職名
准教授
学位
博士(理学)(東京工業大学)
科研費研究者番号
50344487

研究分野

 
 

経歴

 
2004年4月
 - 
現在
北海道大学 大学院情報科学研究科 助教授(2007年准教授)
 
2013年
 - 
2014年
北海道大学 大学院・情報科学研究科 准教授
 
2002年7月
 - 
2004年3月
北海道大学 大学院工学研究科 助教授
 
1988年4月
 - 
2002年6月
日本電気株式会社
 

学歴

 
2000年2月
   
 
東京工業大学 大学院理工学研究科 博士(理学)
 
1986年4月
 - 
1988年3月
東京工業大学 大学院理工学研究科 情報科学専攻
 
1982年4月
 - 
1986年3月
東京工業大学 理学部 情報科学科
 

受賞

 
2013年
電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ査読功労賞
 
2013年
電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ活動功労賞
 

論文

 
Ryo Watanabe,Junpei Komiyama,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
IEICE Transactions   101-A(3) 662-667   2018年   [査読有り]
Ryo Watanabe,Junpei Komiyama,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
IEICE Transactions   100-A(11) 2470-2486   2017年   [査読有り]
Koji Tabata,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
IEICE Transactions   100-D(5) 994-1002   2017年   [査読有り]
Shunsuke Suzuki,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
IEEE International Conference on Identity, Security and Behavior Analysis, ISBA 2016, Sendai, Japan, February 29 - March 2, 2016   1-6   2016年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,David P. Helmbold,Manfred K. Warmuth
Language and Automata Theory and Applications - 10th International Conference, LATA 2016, Prague, Czech Republic, March 14-18, 2016, Proceedings   412-423   2016年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Ichigaku Takigawa,Hisashi Tosaka,Mineichi Kudo,Hiroshi Mamitsuka
Discrete Applied Mathematics   200 123-152   2016年   [査読有り]
Koji Tabata,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Discovery Science - 18th International Conference, DS 2015, Banff, AB, Canada, October 4-6, 2015, Proceedings   275-283   2015年   [査読有り]
Ryo Watanabe,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Oper. Res. Lett.   43(6) 558-563   2015年   [査読有り]
Ayako Mikami,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Multiple Classifier Systems - 12th International Workshop, MCS 2015, Günzburg, Germany, June 29 - July 1, 2015, Proceedings   27-37   2015年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura
Proceedings of the Sixth Asian Conference on Machine Learning, ACML 2014, Nha Trang City, Vietnam, November 26-28, 2014.      2014年   [査読有り]
Hiroyuki Hanada,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Theor. Comput. Sci.   530 23-41   2014年   [査読有り]
Koji Ouchi,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Pattern Recognition   47(3) 1459-1468   2014年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Tomoya Saito,Ichigaku Takigawa,Mineichi Kudo,Hiroshi Mamitsuka
Discrete Applied Mathematics   161(10-11) 1556-1575   2013年   [査読有り]
Koji Tabata,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Discovery Science - 15th International Conference, DS 2012, Lyon, France, October 29-31, 2012. Proceedings   169-183   2012年   [査読有り]
Takashi Saso,Kojiro Kobayashi,Atsuyoshi Nakamura
Inf. Process. Lett.   111(12) 595-599   2011年   [査読有り]
Tetsuji Takahashi,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Pattern Recognition Letters   32(16) 2224-2230   2011年   [査読有り]
Hiroyuki Hanada,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
2011 IEEE International Conference on Granular Computing, GrC-2011, Kaohsiung, Taiwan, November 8-10, 2011   231-236   2011年   [査読有り]
Koji Ouchi,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
2011 IEEE International Conference on Granular Computing, GrC-2011, Kaohsiung, Taiwan, November 8-10, 2011   533-538   2011年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 15th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2011, Shenzhen, China, May 24-27, 2011, Proceedings, Part II   234-245   2011年   [査読有り]
Taishi Uchiya,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Algorithmic Learning Theory, 21st International Conference, ALT 2010, Canberra, Australia, October 6-8, 2010. Proceedings   375-389   2010年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Tomoya Saito,Ichigaku Takigawa,Hiroshi Mamitsuka,Mineichi Kudo
String Processing and Information Retrieval - 17th International Symposium, SPIRE 2010, Los Cabos, Mexico, October 11-13, 2010. Proceedings   185-190   2010年   [査読有り]
Ichigaku Takigawa,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Eng. Appl. of AI   22(1) 101-108   2009年   [査読有り]
Tetsuji Takahashi,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Progress in Pattern Recognition, Image Analysis, Computer Vision, and Applications, 14th Iberoamerican Conference on Pattern Recognition, CIARP 2009, Guadalajara, Jalisco, Mexico, November 15-18, 2009. Proceedings   441-448   2009年   [査読有り]
Satoshi Shirai,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Multiple Classifier Systems, 8th International Workshop, MCS 2009, Reykjavik, Iceland, June 10-12, 2009. Proceedings   22-31   2009年   [査読有り]
Yohji Shidara,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Trans. MLDM   1(1) 17-30   2008年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Proceedings of the 8th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2008), December 15-19, 2008, Pisa, Italy   482-491   2008年   [査読有り]
Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura,Ichigaku Takigawa
19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2008), December 8-11, 2008, Tampa, Florida, USA   1-4   2008年   [査読有り]
Yohji Shidara,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2008), December 8-11, 2008, Tampa, Florida, USA   1-4   2008年   [査読有り]
Satoshi Shirai,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Structural, Syntactic, and Statistical Pattern Recognition, Joint IAPR International Workshop, SSPR & SPR 2008, Orlando, USA, December 4-6, 2008. Proceedings   801-810   2008年   [査読有り]
Hisashi Tosaka,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Discovery Science, 10th International Conference, DS 2007, Sendai, Japan, October 1-4, 2007, Proceedings   286-290   2007年   [査読有り]
Yohji Shidara,Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 5th International Conference, MLDM 2007, Leipzig, Germany, July 18-20, 2007, Proceedings   490-498   2007年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura
Algorithmic Learning Theory, 17th International Conference, ALT 2006, Barcelona, Spain, October 7-10, 2006, Proceedings   378-392   2006年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe
Electronic Commerce Research   5(1) 75-98   2005年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura
Inf. Comput.   201(2) 178-198   2005年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Michael Schmitt,Niels Schmitt,Hans-Ulrich Simon
Journal of Machine Learning Research   6 1383-1403   2005年   [査読有り]
Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Federation over the Web - International Workshop, Dagstuhl Castle, Germany, May 1-6, 2005. Revised Selected Papers   79-96   2005年   [査読有り]
Hidehiko Ino,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
ICDE Workshops 2005   1257   2005年   [査読有り]
Hiroyuki Hasegawa,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems, 9th International Conference, KES 2005, Melbourne, Australia, September 14-16, 2005, Proceedings, Part IV   668-674   2005年   [査読有り]
Ichigaku Takigawa,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, 4th International Conference, MLDM 2005, Leipzig, Germany, July 9-11, 2005, Proceedings   90-99   2005年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 9th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2005, Hanoi, Vietnam, May 18-20, 2005, Proceedings   850-860   2005年   [査読有り]
Hidehiko Ino,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Proceedings of the 14th international conference on World Wide Web, WWW 2005, Chiba, Japan, May 10-14, 2005   661-669   2005年   [査読有り]
Yohji Shidara,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura
Foundations of Data Mining and knowledge Discovery   161-170   2005年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Michael Schmitt,Niels Schmitt,Hans-Ulrich Simon
Learning Theory, 17th Annual Conference on Learning Theory, COLT 2004, Banff, Canada, July 1-4, 2004, Proceedings   518-533   2004年   [査読有り]
Ichigaku Takigawa,Mineichi Kudo,Atsuyoshi Nakamura,Jun Toyama
Independent Component Analysis and Blind Signal Separation, Fifth International Conference, ICA 2004, Granada, Spain, September 22-24, 2004, Proceedings   193-200   2004年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo,Akira Tanaka,Kazuhiko Tanabe
Discovery Science, 6th International Conference, DS 2003, Sapporo, Japan, October 17-19,2003, Proceedings   393-401   2003年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Mineichi Kudo,Akira Tanaka
Knowledge Discovery in Databases: PKDD 2003, 7th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Cavtat-Dubrovnik, Croatia, September 22-26, 2003, Proceedings   339-349   2003年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe
J. Comput. Syst. Sci.   65(2) 224-256   2002年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura
Proceedings of the Eleventh International World Wide Web Conference, WWW 2002, May 7-11, 2002, Honolulu, Hawaii   536-541   2002年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura
Theor. Comput. Sci.   241(1-2) 83-114   2000年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe,Hiroshi Matoba,Katsuhiro Ochiai
Proceedings of the 8th ACM International Conference on Multimedia 2000, Los Angeles, CA, USA, October 30 - November 3, 2000.   57-66   2000年   [査読有り]
Marc Langheinrich,Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe,Tomonari Kamba,Yoshiyuki Koseki
Computer Networks   31(11-16) 1259-1272   1999年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura
Proceedings of the Twelfth Annual Conference on Computational Learning Theory, COLT 1999, Santa Cruz, CA, USA, July 7-9, 1999   215-225   1999年   [査読有り]
Naoki Abe,Atsuyoshi Nakamura
Proceedings of the Sixteenth International Conference on Machine Learning (ICML 1999), Bled, Slovenia, June 27 - 30, 1999   12-21   1999年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Jun-ichi Takeuchi,Naoki Abe
Ann. Math. Artif. Intell.   23(1-2) 53-82   1998年   [査読有り]
Naoki Abe,Hiroshi Mamitsuka,Atsuyoshi Nakamura
Discovery Science, First International Conference, DS '98, Fukuoka, Japan, December 14-16, 1998, Proceedings   387-388   1998年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe
Proceedings of the Fifteenth International Conference on Machine Learning (ICML 1998), Madison, Wisconsin, USA, July 24-27, 1998   395-403   1998年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura
Algorithmic Learning Theory, 8th International Conference, ALT '97, Sendai, Japan, October 6-8, 1997, Proceedings   307-322   1997年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura
Algorithmic Learning Theory, 7th International Workshop, ALT '96, Sydney, Australia, October 23-25, 1996, Proceedings   37-50   1996年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe
Theor. Comput. Sci.   137(1) 159-176   1995年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Shinji Miura
Algorithmic Learning Theory, 6th International Conference, ALT '95, Fukuoka, Japan, October 18-20, 1995, Proceedings   138-150   1995年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe
Proceedings of the Eigth Annual Conference on Computational Learning Theory, COLT 1995, Santa Cruz, California, USA, July 5-8, 1995   214-221   1995年   [査読有り]
Naoki Abe,Hang Li,Atsuyoshi Nakamura
Machine Learning, Proceedings of the Twelfth International Conference on Machine Learning, Tahoe City, California, USA, July 9-12, 1995   3-11   1995年   [査読有り]
Naoki Abe,Hang Li,Atsuyoshi Nakamura
CoRR   abs/cmp-lg/9507010    1995年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe,Jun-ichi Takeuchi
Algorithmic Learning Theory, 4th International Workshop on Analogical and Inductive Inference, AII '94, 5th International Workshop on Algorithmic Learning Theory, ALT '94, Reinhardsbrunn Castle, Germany, October 10-15, 1994, Proceedings   500-515   1994年   [査読有り]
Atsuyoshi Nakamura,Naoki Abe
Algorithmic Learning Theory, 4th International Workshop, ALT '93, Tokyo, Japan, November 8-10, 1993, Proceedings   300-313   1993年   [査読有り]

Misc

 
田畑 公次, 中村 篤祥, 本多 淳也, 小松崎 民樹
人工知能基本問題研究会   106 94-99   2018年3月
安井拓未, 中村篤祥, 中村篤祥, 田中章, 田中章, 工藤峰一, 工藤峰一
情報処理学会研究報告(Web)   2017(MUS-116) Vol.2017‐MUS‐116,No.15,1‐4 (WEB ONLY)   2017年8月
中村 篤祥
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   117(110) 49-54   2017年6月
渡辺 僚, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   115(323) 167-174   2015年11月
Helmbold David P., Nakamura Atsuyoshi, Warmuth Manfred K.
人工知能基本問題研究会   98 16-21   2015年8月
中村 篤祥
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   115(112) 81-86   2015年6月
渡辺 僚, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報   113(198) 9-16   2013年9月
花田 博幸, 中村 篤祥, 工藤 峰一
人工知能基本問題研究会   89 25-30   2013年2月
田畑 公次, 中村 篤祥, 工藤 峰一
人工知能基本問題研究会   86(0) 77-82   2012年8月
渡邊 僚, 中村 篤祥, 工藤 峰一
人工知能基本問題研究会   86(0) 29-34   2012年8月
中村 篤祥, 瀧川 一学, 戸坂 央
人工知能基本問題研究会   85 23-28   2012年2月
田畑 公次, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション   111(256) 7-14   2011年10月
Closeness Centralityはグラフにおけるノードの中心性を表す尺度の一つである.あるノードのCloseness Centralityは,そのノードから他のすべてのノードまでの距離の和の逆数として計算される.本報告では,無向グラフに対しCloseness Centralityが大きいノードを高速に発見するアルゴリズムを提案する.提案法は,与えられたグラフのノードvに対し,vを根とする最短経路木Tを構築し,TにおいてCloseness Centerを新たなvとして同じ手続きを繰り...
中村 篤祥
人工知能基本問題研究会   82 1-6   2011年8月
大内 康治, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習   110(265) 99-104   2010年10月
固定された自然数dに対し,軸に平行な有限個のd次元超矩形の和集合で表現される概念クラスが多項式時間PAC学習可能であることはBlumerらにより示されている.証明に用いられたアルゴリズムは,概念に含まれる事例(正例)全体を被覆する超矩形の集合を,貪欲手続きで求めるというものである.本稿では,Blumerらのアルゴリズムの効率的な実装について検討する.また,このアルゴリズムを実際のnクラス識別問題(n≧2)に通用し,同じく超矩形の和集合を用いる確率的サブクラス法との比較を行う.UCI機械学習...
打矢 泰志, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション   109(195) 13-20   2009年9月
Auerらにより研究されたadversarial bandit問題は,プレーヤーが選択したアクションに対する報酬生成過程において確率的な仮定をおかないmulti-armed bandit問題である.本稿ではadversarial bandit問題を,各時刻においてk(≧1)回のアクションを選択できるように拡張し,アクションの重複選択を許す場合と許さない場合の2つの設定で分析を行う.両方の設定において,Auerらが提案したアルゴリズムExp3を一般化し,最適固定アクション集合に対する損失上界...
高橋 哲自, 工藤 峰一, 中村 篤洋
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   108(363) 37-41   2008年12月
クラス領域の近似において凸包は有効であるものの,高次元で凸包を構成するのは計算量的に困難である.本稿では,次元に線形な計算量で済む近似凸包の構成法を提案する.加えて,近似凸包を含む多面体領域を用いた識別子の族から,与えられた問題に有効な識別子を選択する基準を検討する.
打矢 泰志, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   108(363) 213-218   2008年12月
multi-armed bandit問題とは、異なるK個のスロットマシンから1台のマシンを選択するという試行を繰り返し行う状況において、総合利得を最大化するようにマシンを選択する問題である。ほとんどの従来手法では各スロットマシンから得られる報酬は確率的に定まるという仮定のもとに分析が行われてきた。一方、Auerらは報酬に確率的な仮定をおかない一般的な場合を考え、損失の上界が理論的に保証されたアルゴリズムを示した。本報告では、この問題を一度に複数のスロットマシンを選択できるように拡張し、分散...
中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション   108(237) 9-16   2008年10月
音のような長さ付きシンボルの列に対するアライメントとしてパッキングアライメントを提案する。更に音に重なりのある一般的な楽曲のモデルとして、終了位置(時間)と長さが付いたシンボルの列を考え、パッキングアライメントをそのような列に適用できるように拡張する。パッキングアライメントを用いることにより、曲のなんとなく似ている部分を自動的に抽出することが可能であると考えられる。バッハの人気曲を使った実験によれば、明らかには似ていると言えない、なんとなく似ている部分が実際に抽出された。
中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション   107(219) 35-42   2007年9月
複雑な領域を、複数の単純な領域の和集合で表現する方法は、わかりやすく扱いやすいため様々な分野で用いられる。工藤らは、多次元実数空間において、与えられた正例の部分集合で、それをすべて含み与えられた負例を1つも含まない超矩形が存在するような極大集合(部分クラス)をすべて求める、部分クラス問題を考えた[2],[4]。しかし、この問題を解く既存アルゴリズムの時間計算量が大き過ぎるため、ランダマイズド法によりできるだけ多くの重要な部分クラスを求める方法がとられてきた。本稿では、部分クラス族のVC次元...
戸坂 央, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学   107(114) 7-12   2007年6月
ラベル付き木は計算機ネットワークやWebマイニング,バイオインフォマティクス,XML文書マイニング等様々な分野で扱われている.本稿ではこれらのデータからの基礎的なマイニング手法として,類似する部分木が頻出する部分木を発見する問題を扱う.問題の定式化を行った後に,この問題を効率良く解くアルゴリズムを提案する.実際のWebページを用いた実験により提案アルゴリズムが実用的な速度で動作することを確認した.また,Webページからのデータレコード抽出における予備実験では有望な結果が得られた.
戸坂 央, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   107(115) 7-12   2007年6月
ラベル付き木は計算機ネットワークやWebマイニング,バイオインフォマティクス,XML文書マイニング等様々な分野で扱われている.本稿ではこれらのデータからの基礎的なマイニング手法として,類似する部分木が頻出する部分木を発見する問題を扱う.問題の定式化を行った後に,この問題を効率良く解くアルゴリズムを提案する.実際のWebページを用いた実験により提案アルゴリズムが実用的な速度で動作することを確認した.また,Webページからのデータレコード抽出における予備実験では有望な結果が得られた.
斉藤 智哉, 中村 篤祥, 工藤 峰一
情報科学技術レターズ   5(0) 1-4   2006年8月
斉藤 智哉, 中村 篤祥, 工藤 峰一
数理解析研究所講究録   1489(0) 216-222   2006年5月
中村 篤祥
電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション   105(273) 49-53   2005年9月
本論文では、n次元ユークリッド空間から{1, 2, …, k}への線形ランキング関数の学習容易性について考える。関数の学習し易さを表す指標と考えられるグラフ次元が、線形ランキング関数の場合Θ(n+k)であることを示す。示されたグラフ次元は、k-1個の線形識別関数を使って決定リストの形で自然に定義されるk値関数のグラフ次元Θ(nk)と比べて、漸近的な評価では明らかに小さいといえる。
中村 篤祥, 繁住 健哉, 山本 真基
数理解析研究所講究録   1426(0) 71-77   2005年4月
中村 篤祥
数理解析研究所講究録   1426(0) 51-56   2005年4月
河田 岳大, 工藤 峰一, 外山 淳, 中村 篤祥
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理   88(3) 629-635   2005年3月
OCRなどを通して得られる日本語文の認識結果において, N-gram確率を利用した高速な誤認識文字検出法を提案する.日本語のように単語が分かち書きされず大規模な語彙を対象とした場合, 誤り個所の指摘に文字N-gramは有効な方法である.本論文ではまず, 通常のN-gram確率の拡張として両方向N-gram確率を提案し, その有効性を情報量の点から考察する.次に, 両方向N-gram確率と文脈確率を用いて1文字の誤字を検出する方法を提案する.シミュレーション実験では, 適合率80%において従...
中村 篤祥, 工藤 峰一
情報処理学会研究報告. AL, アルゴリズム研究会報告   2004(101) 67-74   2004年10月
本論文では、与えられたラベル付き順序木の集合から、あらかじめ全ての木が含んでいることがわかっている特殊節点を全て含む部分木で、頻出するものを効率的に数えあげる方法を提案する。提案アルゴリズムはZakiのTreeMinerアルゴリズム[9]を、制約を育たすものだけ候補として効率的に生成するように改造したものである。また、同じラベルが多く存在する場合に大量のメモリを使用するという問題に対処する方法についても提案する。検索エンジンで集められたWebページに含まれる、レストランの名前と評判情報を含...
中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション   104(339) 7-14   2004年10月
本論文では、与えられたラベル付き順序本の集合から、あらかじめ全ての本が含んでいることがわかっている特殊節点を全て含む部分木で、頻出するものを効率的に数えあげる方法を提案する。提案アルゴリズムはZakiのTreeMinerアルゴリズム[9]を、制約を満たすものだけ候補として効率的に生成するように改造したものである。また、同じラベルが多く存在する場合に大量のメモリを使用するという問題に対処する方法についても提案する。検索エンジンで集められたWebページに含まれる、レストランの名前と評判情報を含...
設樂 洋爾, 中村 篤祥, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   103(295) 7-11   2003年9月
データベースに潜む傾向をルールの形で抽出する手法は,可読性の高い出力が可能であり,デークマイニングの手法として有効である.精度の高い識別子を構成し,そこから規則を得る手法は多く提案されている.しかし,必ずしも精度の高い識別子から興味深いルールが得られるとは限らない.そこで,データに基づく属性値の抽象化とスクリーニングを組み合わせ,可読性の高いルールを抽出する手法を提案する.また,識別精度とルールの興味深さについて考察を行う.
河田 岳大, 中村 篤祥, 外山 淳, 工藤 峰一
電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解   103(295) 1-5   2003年9月
文字認識システムでは,認識精度を向上させるために言語情報を用いた誤り検出・訂正の方法が提案されている.我々はN-gram確率を用いた手法に着目し,両方向N-gram確率を用いて1文字の誤字を検出する方法を提案する.本方式では文脈確率と両方向N-gram確率のそれぞれの意味から自然に導出される方法を用いる.また,推定パターンに一致しないものについて原因と検出の可能性を検討する.
中村 篤祥
応用数理   12(4) 401-410   2002年12月
中村 篤祥
応用数理   12(4) 401-410   2002年12月
We explain automatic recommendation techniques by which computer systems can automatically select goods or documents preferred by each user based on his/her buying or accessing history. Especially, we focus on the collaborative filtering method us...
マーク ラングハインリッヒ, 神場 知成, 中村 篤祥
情報処理   40(8) 807-812   1999年8月
安倍 直樹, 中村 篤祥
情報処理   38(7) 575-582   1997年7月
安倍 直樹, 中村 篤祥
情報処理   38(7) 558-561   1997年7月
中村 篤祥
情報処理   38(7)    1997年7月
中村 篤祥, 馬見塚 拓, 鳥羽 弘康, 安倍 直樹
全国大会講演論文集   第52回平成8年前期(1) 55-56   1996年3月
ニュース記事などに対する個人の嗜好を、記事中の出現単語から予測する方法において、各単語にlつのブール変数を割り当て、その実数係数多項式で嗜好関数を表現する方法を提案し、その係数の学習アルゴリズムについて考察及び実験を行う。特に、計算論的学習理論において盛んに研究されているオンライン学習における重みの逐次更新法を、実数係数の学習に適用する。具体的には、Kivinen & Warmuthが提案・解析した加法的更新法GDと乗法的更新法EG^±に加え、新しく「誤差比例修正法」と呼ぶ重み更新アルゴリ...
Naoki Abe, Hang Li, Atsuyoshi Nakamura
Proc. of The 12th Int. Conf. on Machine Learning, 1995      1995年7月
We consider the problem of learning a certain type of lexical semantic
knowledge that can be expressed as a binary relation between words, such as the
so-called sub-categorization of verbs (a verb-noun relation) and the compound
noun phrase relati...
中村 篤祥
電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション   94(181) 93-102   1994年7月
d次元{0,1}-値行列の各点の値を1点ずつ予測するオンライン学習において、次に予測する点を自分が決めるself-directedモデルと敵が選ぶadversary-directedモデルで累積誤り数の評価を行う。self-directedモデルではd項関係を学習する、効率的で累積誤り数の少ないアルゴリズムを示す。行列の各方向に関し、要素数がn_j、値により分かれる種類の数が高々k_jであるような行列に対し、このアルゴリズムは高々Π^d_j=1>k_j+Σ^d_j=1>(n_j-k_j)l...
中村 篤祥
電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション   93(249) 53-58   1993年9月
平面上の任意の向きの長方形のPAC学習可能性について考えている。まず、与えられたm個の例に無矛盾な長方形を出力するΟ(mlogm)時間アルゴリズムを示した。任意の長方形のVC次元は有限であるからBlumer et al.の著名な定理よりこのアルゴリズムは必要事例数がΟ(1, εlog1/(εδ))の長方形のクラスのdistribution-free PAC学習アルゴリズムである。但し、εは正確度、δは信頼度のパラメータである。また、正例をすべて含む最小面積長方形を出力するアルゴリズムについ...
中村 篤祥
全国大会講演論文集   第46回平成5年前期(3) 35-36   1993年3月
n次元実数領域[0,1)^n上の部分領域を、[0,1)^n上の一様分布に従って得られる点及びその点が部分領域の内外どちらかという情報から部分領域を学習する問題を扱う。但し、部分領域は次の条件を満たすものに制限する。([0,1)^n上の点を(x_1,x_2,・・・,x_n)とする。)1)原子論理式が(x_i&isins;R)という形のDNF(積和標準形)の論理式で表現される。2)Rは区間[0,1)を高々k(固定)個の領域に分割するような領域∪^l_<i=1>[a_i,b_i)とする。3)各x...

書籍等出版物

 
本多 淳也, 中村 篤祥 (担当:共著)
講談社   2016年8月   ISBN:406152917X
中村 篤祥, 湊 真一, 喜田 拓也 (担当:共著)
ムイスリ出版   2013年4月   ISBN:489641215X

担当経験のある科目

 
 

競争的資金等の研究課題

 
文部科学省: 科学研究費補助金(基盤研究(B))
研究期間: 2013年 - 2015年    代表者: 中村 篤祥
文部科学省: 科学研究費補助金(基盤研究(C))
研究期間: 2009年 - 2011年    代表者: 中村 篤祥
データ依存の問題の複雑さ指標として,Sperner族のデータ依存のVC次元を提案し,超矩形サブクラス問題において,データ依存のVC次元が低いデータに対し,高速に動作するアルゴリズムを開発し,実データを用いて有効性を検証した.また,文字列の連続繰返し構造に対する複雑さの指標として,繰返し表現文字列の最小サイズを提案し,実際に最小繰返し表現文字列を高速に求めるアルゴリズムを開発し,DNAの繰返し構造を分析した.
文部科学省: 科学研究費補助金(基盤研究(C))
研究期間: 2006年 - 2007年    代表者: 外山 淳
1)特徴量の分類:人間が判断に用いる知識は実数で表されるような数値的なものではなく,言葉で言い表される程度のある種大雑把なものであると解釈し,「粒度」の概念を導入した.また,離散的に表されるデータに関してもグルーピング問題として解釈し直し評価基準を与えると共に,準最適なグルーピングを発見するためのアルゴリズムの開発を行った.2)プロトタイプの発見:人間が判断に用いる特徴はそれまでに得た知識全てではなく,それらの中から抽象化された数少ないデータであるとの観点に立ち,多量のデータの中から典型的...
文部科学省: 科学研究費補助金(基盤研究(B))
研究期間: 2002年 - 2005年    代表者: 工藤 峰一
本課題の目的とした「大規模パターン認識系の実現」に対して、交付申請時に挙げた三種類課題に関する成果は以下の通りである。1.データ数に関する規模の問題:高い識別性能(汎化性能)を達成する問題から、性能を大きく損なわない範囲で計算量を削減する問題へと、問題の設定を移し、データ数に対して少ない計算量で学習する方式を考察した。特に、1)代表的な識別手法の一つである、k最近隣法をより高速に行う手法を開発し、2)データ数に対して線形の時間で構成できるプロトタイプの構成法を検討した(今後、継続検討).2...