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| 森本康彦 Yasuhiko Morimoto |
教授 Professor |
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| ２０1８年度 | ユニット | |||
| アニサ Annisa (from Indonesia) Ph. D course |
Intelligent Area Selection Query on GIS | |||
| ザーマン Zaman, Asif (from Bangladesh) Ph. D course |
Efficient Information Retrieval from Big Data Secure Skyline Computation on Hadoop |
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| 干 斯文 Yu, Siwen (from China) Master course |
TBD | |||
| 張 展 Zhang, Zhan (from China) Master course |
TBD | |||
| 賀 敏嘉 He, Minjia (from China) Research Student |
TBD | |||
| Dimas Rizki Nugroho Adi (from Indonesia) Research Student |
TBD | |||
| TBD | ||||
Ex-Members |
ユニット |
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| 常 誠 Chang, Cheng (from China) Master course |
Selection of Representative Objects from Big Data | |||
| 鄭 樹鋒 Zheng, Shufeng (from China) Master course |
Skyline Query on MapReduce Flamework | |||
| 金本 聡子 Kanemoto, Satoko Bachelor |
Twetter情報を利用したリアルタイム評判分析 | |||
| 田 皓 Tian Hao (from China) Master |
MapReduce環境上でのk-Dominantスカイライン問合せ | |||
| 中島 陽 Nakajima Yo Bachelor |
SNS上のコメントからのレーテング予測手法 | |||
| 重岡 宏紀 Shigeoka Hiroki Bachelor |
立地条件を考慮した不動産オブジェクトの選別手法 | |||
| 常 智超 Chang Zhi Chao (from China) Master |
ホテルリコメンデーションシステム | |||
| アレフィン MD. Shamsul Arefin (from Bangladesh) Ph. D |
Information Filtering of Very Large Databases by Using Skyline Queries | |||
| 陳 宏博 Chen Hong Bo (from China) Master |
位置情報ソーシャルネットワーキングサービス上での訪問場所推薦手法 | |||
| 許 普豪 Xu Jin Hao (from China) Master |
統合化地理データベースを利用した不動産物件推薦システム | |||
| 陳 志明 Chen Zai Ming (from China) Master |
周辺環境を考慮した空間オブジェクトの選別手法 | |||
| 馬庚 Ma Geng (from China) Master |
地理的に離れたユーザからなるグループに対する情報推薦 | |||
| 崎家 岳 Gaku Sakiie Bachelor |
凸法問合せとスカイライン問合せの効率的計算手法 | |||
| 山谷 義貴 Yoshitaka Yamatani Bachelor |
プライバシーを考慮したスカイライン問合せ手法 | |||
| 久保 孝哉 Takaya Kubo Master |
分散データベース上でのスカイライン問合せ計算手法 | |||
| シディック MD. Anisuzzaman Siddique (from Bangradesh) Ph. D |
スカイライン問合せの研究 | |||
| タウフィック Taufik (from Indonesia) Ph. D |
相関を考慮した属性選択手法の研究 | |||
| 鈴木裕一郎 Yuichiro Suzuki Master |
2009年度 「タグを用いたブログの話題変動パターンの発掘」 2007年度 「数値相関ルールを使ったネットオークションの戦略分析」 |
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| 田中直幸 Naoyuki Tanaka Master |
2008年度 アウトソーシング環境における暗号化データへの安全な問合せ手法 2007年度 位置情報サービスデータからの動的な頻出Co-Locationパターンの発掘 |
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| 中本実穂 Miho Nakamoto Bachelor |
2006年度 数理演習でのテーマ「RSSとATOM」 2007年度 卒業研究（「ブログからのTVドラマの評判分析と視聴率予測」） |
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| 八木一光 Kazumitsu Yagi |
マップマッチング（2006年度） （ＧＰＳの計測データの動的な誤差補正技術） |
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| 城下千尋 Chihiro Shiroshita Bachelor |
ジャパネットたけた（2006年度） （サイトのアクセスパターンに基づく売上期待値の予測） |
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| 武田直人 Naoto Taketa Bachelor |
ジャパネットたけた（2006年度） （ネットサーファーのサイト内アクセスパターン発掘） |
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| 野村武司 Takeshi Nomura Bachelor |
ジャパネットたけた（2006年度） （ユーザクラスタリングとプロファイリング） |
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| 久米裕子 Hiroko Kume Bachelor |
B型電車女１（2005年度） （音楽ＣＤのリコメンデーションシステム） |
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| 向井美那子 Minako Mukai Bachelor |
B型電車女２（2005年度） （協調フィルタリングのためのＣＤ売り上げデータのクラスタリング） |
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| 泉野雄平 Yuhei Izumino Bachelor |
吹けよ風，呼べよ嵐（2004年度） （ブースティングにおるクレジットリスクの予測モデル） |
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| 空本麻衣 Mai Soramoto Bachelor |
とんこつ記念日（2004年度） （ＰＯＳデータからの時系列相関ルールの発掘） |
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| 茂久田美穂 Miho Mokuda Bachelor |
とんこつ記念日（2004年度） （ＰＯＳデータの推移的相関ルールの最適化） |
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| 佐藤圭祐 Keisuke Sato Bachelor |
吹けよ風，呼べよ嵐（2004年度） （決定木を使ったアンサンブル学習） |
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| 岡野慎吾 Shingo Okano Bachelor |
リンク分析（2003年度） （ベストパートナーマイニングアルゴリズム） |
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もりも！プロジェクト もりも研配属の学部生・院生は，データマネージメント関連の基本技術を全員で学び，概ね夏休み以降に少人数のユニットに分かれて研究活動を行います．森本はプロデューサとしてすべてのユニットに参加しプロデュースします．各ユニットにてプロとしてのノウハウを身に着け，卒業，修了後は各自それぞれの得意分野でソロ活動に入る予定です． ２００６年度結成のユニット ●「CRMシステムのプロジェクト管理」 Mission データマイニングアルゴリズムを利用したCRMシステムの最適運用について． ●「マップマッチングアルゴリズム」 Mission 移動体の位置計測データから実際の経路を予測するアルゴリズムの研究と開発． ●「ジャパネットたけた」 Mission 某企業のウェブのアクセス記録データから消費者のウェブ上での行動パターンを解析．GoogleAPI,GoogleMapAPI，SOAP等のウェブサービスとそのサービスを使った知的な情報サービス． 尚，金利手数料は武田君が負担してくれるはず． ３年後期の数理情報科学演習で２００６年度後期に本研究室での演習を希望する学生がいた場合は，「ジャパネットたけた」と連携しながらウェブサービスについて演習しようと思います． ２００５年度結成のユニット ●「電車女」 Mission これからブレイクするアーティストは？売れ筋楽曲の持つ売上パターンとは？マツケンサンバIIIはまたはやるのか？今年の紅白メンバーは誰？ 某CDショップの大規模売上データベースから先進アルゴリズムを駆使して日本のミュージックシーンの常識を覆すような面白い時空間パターンを発掘する．（テーマ曲はELO「ロンドン行き最終列車」） ●「改革」 Mission センサーネット，RFIDなどの今一番注目を集めている新しいITインフラに特化したマイニング技術を研究する．キャッチフレーズは「改革を止めるな」 ２００４年度結成のユニット ●「とんこつ記念日」 Mission 大規模POSデータ（加工食品の売上記録）を対象としたOLAPおよびデータマイニング
●「吹けよ風，呼べよ嵐」 Mission クレジットカード利用記録を対象にカード顧客の支払い遅延リスクの分析 ●「ヒロコJAPAN，ミナコJAPAN」 （２００４年度 ３年後期数理情報科学演習） Mission 教師あり学習の代表的学習モデルである決定木，回帰木について，トレーニング，クロスバリデーション，プルーニングなどの基本テクニックを理解する．余裕があればそれらを使ったアンサンブル学習を研究する．座学にとどまらず，実際のデータを使って自分でプログラムを組みきちんと使えるレベルまで（真の意味できちんと）演習する．卒研の準備・予行演習のつもりで！ その他，「時空間データマイニング」，「バイオインフォマティックス」関連のプロジェクトが進行中． |
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