MIKAWA LAB.
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三川研究室では，機械学習とデータ解析を基盤に，データの背後にある規則性や関係性を見つける研究に取り組んでいます．主な研究テーマを以下に紹介します．
01THEME
潜在構造・関係データ分析
人やモノの関係データと属性情報から，観測データの背後にある構造を明らかにするためのモデルを研究します．
- 関係データを対象としたクラスタリング手法
- 属性情報を取り入れた潜在構造モデル
- 確率的潜在クラスモデルによる購買行動分析
02THEME
機械学習・予測モデル
高次元でスパースなデータや，クラス間に偏りのあるデータを対象に，データの特徴を捉える学習手法を検討します．
- 高次元・スパースなデータを対象とした予測モデル
- 不均衡データを対象とした機械学習手法
03THEME
推薦・ユーザ行動分析
ユーザの特性や行動履歴を捉え，一人ひとりに適した情報の推薦や，購買行動の理解につながる分析手法を研究します．
- ユーザの特性を考慮した推薦システム
- 商品購入履歴を用いた優良ユーザの抽出
- 購買履歴データを用いた行動分析
04THEME
テキストデータ・情報抽出
口コミなどのテキストデータから有用な情報を取り出し，分類や知識発見につなげる方法を検討します．
- ECサイトに蓄積された口コミデータからの情報抽出
- 文書データの分類と知識発見
05THEME
データ選択・最適化
学習に用いるデータの選択やモデルの最適化を通じて，予測精度と計算効率の向上を目指します．
- 精度向上のための効率的なデータ選択
- 正則化を用いた学習モデルの検討
- 距離学習に基づくデータ分析
各テーマの研究成果は，研究業績のページに掲載しています．