2026/06/02 更新

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ムラタ　ツヨシ
村田　剛志
MURATA TSUYOSHI
所属
情報理工学院 教授
職名
教授
外部リンク

News & Topics

学位

  • 博士(工学) （ 東京工業大学 ）

研究キーワード

  • 人工知能

  • 図による推論

  • Webマイニング

  • ネットワーク科学

  • 機械学習

  • グラフニューラルネットワーク

研究分野

  • 情報通信 / 知能情報学

学歴

  • 東京大学

    - 1992年

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  • 東京大学   理学系研究科   情報科学専攻

    - 1992年

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    国名： 日本国

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経歴

  • 東京工業大学   情報理工学院   教授

    2020年4月 - 現在

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    国名：日本国

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  • -:Tokyo Institute of Technology Department of Computer Science, Graduate School of Information Science and Engineering Associate Professor

    2005年

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  • -:東京工業大学 大学院情報理工学研究科計算工学専攻 助教授

    2005年

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  • :National Institute of Informatics Foundations of Informatics Research Division Associate Professor

    2001年 - 2005年

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  • :科学技術振興事業団 さきがけ研究21 研究員(兼任)

    2001年 - 2005年

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  • :国立情報学研究所 情報学基礎研究系 助教授

    2001年 - 2005年

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  • :Japan Science and Technology Corporation Precursory Research for Embryonic Science and Technology (PRESTO) Research (Concurrent position)

    2001年 - 2005年

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  • :Gunma University Department of Computer Science, Faculty of Engineering Lecturer

    2000年

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  • :群馬大学 工学部情報工学科 講師

    2000年

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  • :Gunma University Department of Computer Science, Faculty of Engineering Research Associate

    1998年 - 2000年

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  • :群馬大学 工学部情報工学科 助手

    1998年 - 2000年

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  • :Tokyo Institute of Technology Department of Computer Science, Faculty of Engineering Research Associate

    1992年 - 1998年

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  • :東京工業大学 工学部情報工学科 助手

    1992年 - 1998年

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所属学協会

  • Information Processing Society of Japan

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  • 情報処理学会

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  • Association for Computing Machinery

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  • The Institute of Electronics

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  • Japan Society for Software Science and Technology

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  • American Association for Artificial Intelligence

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  • Information and Communication Engineers

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  • Association for Computing Machinery

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  • The Japanese Society for Artificial Intelligence

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  • American Association for Artificial Intelligence

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  • 電子情報通信学会

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  • 日本ソフトウエア科学会

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  • 人工知能学会

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委員歴

  • 人工知能学会   理事  

    2013年 - 2015年   

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    団体区分：学協会

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  • 人工知能学会   知識ベースシステム研究会幹事  

    2004年   

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    団体区分：学協会

    人工知能学会

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論文

  • Future-proofing class-incremental learning.

    Quentin Jodelet, Xin Liu 0020, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata

    Machine Vision and Applications   36 ( 1 )   16 - 16   2025年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s00138-024-01635-y

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  • Memory augmented using diffusion model for class-incremental learning.

    Quentin Jodelet, Xin Liu 0020, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata

    Image Vis. Comput.   161   105600 - 105600   2025年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1016/j.imavis.2025.105600

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  • DEGNN: Dual Experts Graph Neural Network Handling both Edge and Node Feature Noise.

    Tai Hasegawa, Sukwon Yun, Xin Liu 0020, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata

    PAKDD (2)   376 - 389   2024年

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1007/978-981-97-2253-2_30

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/pakdd/pakdd2024-2.html#HasegawaYLPM24

  • Predicting potential real-time donations in YouTube live streaming services via continuous-time dynamic graphs

    Ruidong Jin, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Machine Learning   2023年11月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    Abstract

    Online live streaming platforms, such as YouTube Live and Twitch, have seen a surge in popularity in recent years. These platforms allow viewers to send real-time gifts to streamers, which can bring significant profits and fame. However, there has been little research on the donation system used on live streaming platforms. This paper aims to fill this gap by building a continuous-time dynamic graph to model the interactions among viewers based on real-time chat messages and predict the real-time donations on live streaming platforms. To achieve this, we propose a novel model called the Temporal Difference Graph Neural Network (TDGNN) that incorporates imbalanced learning strategies to identify potential donors during live streaming. Our model can predict the exact time when donations will appear. We conduct extensive experiments on three live streaming video datasets and demonstrate that our proposed model is more effective and robust than other baseline methods from other fields.

    DOI： 10.1007/s10994-023-06449-z

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-023-06449-z/fulltext.html

  • Feature selection: Key to enhance node classification with graph neural networks

    Sunil Kumar Maurya, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    CAAI Transactions on Intelligence Technology   8 ( 1 )   14 - 28   2023年1月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institution of Engineering and Technology (IET)  

    Abstract

    Graphs help to define the relationships between entities in the data. These relationships, represented by edges, often provide additional context information which can be utilised to discover patterns in the data. Graph Neural Networks (GNNs) employ the inductive bias of the graph structure to learn and predict on various tasks. The primary operation of graph neural networks is the feature aggregation step performed over neighbours of the node based on the structure of the graph. In addition to its own features, for each hop, the node gets additional combined features from its neighbours. These aggregated features help define the similarity or dissimilarity of the nodes with respect to the labels and are useful for tasks like node classification. However, in real‐world data, features of neighbours at different hops may not correlate with the node's features. Thus, any indiscriminate feature aggregation by GNN might cause the addition of noisy features leading to degradation in model's performance. In this work, we show that selective aggregation of node features from various hops leads to better performance than default aggregation on the node classification task. Furthermore, we propose a Dual‐Net GNN architecture with a classifier model and a selector model. The classifier model trains over a subset of input node features to predict node labels while the selector model learns to provide optimal input subset to the classifier for the best performance. These two models are trained jointly to learn the best subset of features that give higher accuracy in node label predictions. With extensive experiments, we show that our proposed model outperforms both feature selection methods and state‐of‐the‐art GNN models with remarkable improvements up to 27.8%.

    DOI： 10.1049/cit2.12166

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    その他リンク： https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full-xml/10.1049/cit2.12166

  • Class-Incremental Learning using Diffusion Model for Distillation and Replay.

    Quentin Jodelet, Xin Liu, Yin Jun Phua, Tsuyoshi Murata

    CoRR   abs/2306.17560   2023年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.48550/arXiv.2306.17560

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  • Balanced softmax cross-entropy for incremental learning with and without memory

    Quentin Jodelet, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Computer Vision and Image Understanding   225   103582 - 103582   2022年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.cviu.2022.103582

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  • Not All Neighbors are Friendly

    Sunil Kumar Maurya, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management   2022年10月

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

    DOI： 10.1145/3511808.3557543

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  • Simplifying approach to node classification in Graph Neural Networks

    Sunil Kumar Maurya, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Journal of Computational Science   62   101695 - 101695   2022年7月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.jocs.2022.101695

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  • Leaping through Time with Gradient-Based Adaptation for Recommendation

    Nuttapong Chairatanakul, Hoang NT, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence   36 ( 6 )   6141 - 6149   2022年6月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)  

    Modern recommender systems are required to adapt to the change in user preferences and item popularity. Such a problem is known as the temporal dynamics problem, and it is one of the main challenges in recommender system modeling. Different from the popular recurrent modeling approach, we propose a new solution named LeapRec to the temporal dynamic problem by using trajectory-based meta-learning to model time dependencies. LeapRec characterizes temporal dynamics by two complement components named global time leap (GTL) and ordered time leap (OTL). By design, GTL learns long-term patterns by finding the shortest learning path across unordered temporal data. Cooperatively, OTL learns short-term patterns by considering the sequential nature of the temporal data. Our experimental results show that LeapRec consistently outperforms the state-of-the-art methods on several datasets and recommendation metrics. Furthermore, we provide an empirical study of the interaction between GTL and OTL, showing the effects of long- and short-term modeling.

    DOI： 10.1609/aaai.v36i6.20562

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  • Heterogeneous graph embedding with single-level aggregation and infomax encoding 査読

    Nuttapong Chairatanakul, Xin Liu, Nguyen Thai Hoang, Tsuyoshi Murata

    Machine Learning   112 ( 11 )   4227 - 4256   2022年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Springer Science and Business Media LLC  

    Abstract

    There has been an increasing interest in developing embedding methods for heterogeneous graph-structured data. The state-of-the-art approaches often adopt a bi-level aggregation scheme, where the first level aggregates information of neighbors belonging to the same type or group, and the second level employs the averaging or attention mechanism to aggregate the outputs of the first level. We find that bi-level aggregation may suffer from a down-weighting issue and overlook individual node information, especially when there is an imbalance in the number of different typed relations. We develop a new simple yet effective single-level aggregation scheme with infomax encoding, named HIME, for unsupervised heterogeneous graph embedding. Our single-level aggregation scheme performs relation-specific transformation to obtain homogeneous embeddings before aggregating information from multiple typed neighbors. Thus, it emphasizes each neighbor’s equal contribution and does not suffer from the down-weighting issue. Extensive experiments demonstrate that HIME consistently outperforms the state-of-the-art approaches in link prediction, node classification, and node clustering tasks.

    DOI： 10.1007/s10994-022-06160-5

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s10994-022-06160-5/fulltext.html

  • Strengthening Robustness Under Adversarial Attacks Using Brain Visual Codes

    Zarina Rakhimberdina, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    IEEE Access   10   96149 - 96158   2022年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  

    DOI： 10.1109/access.2022.3204995

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  • Natural Image Reconstruction From fMRI Using Deep Learning: A Survey

    Zarina Rakhimberdina, Quentin Jodelet, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Frontiers in Neuroscience   15   2021年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Frontiers Media SA  

    With the advent of brain imaging techniques and machine learning tools, much effort has been devoted to building computational models to capture the encoding of visual information in the human brain. One of the most challenging brain decoding tasks is the accurate reconstruction of the perceived natural images from brain activities measured by functional magnetic resonance imaging (fMRI). In this work, we survey the most recent deep learning methods for natural image reconstruction from fMRI. We examine these methods in terms of architectural design, benchmark datasets, and evaluation metrics and present a fair performance evaluation across standardized evaluation metrics. Finally, we discuss the strengths and limitations of existing studies and present potential future directions.

    DOI： 10.3389/fnins.2021.795488

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  • Balanced Softmax Cross-Entropy for Incremental Learning

    Quentin Jodelet, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Lecture Notes in Computer Science   385 - 396   2021年9月

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    掲載種別：論文集(書籍)内論文   出版者・発行元：Springer International Publishing  

    DOI： 10.1007/978-3-030-86340-1_31

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  • PGRA: Projected graph relation-feature attention network for heterogeneous information network embedding

    Nuttapong Chairatanakul, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Information Sciences   570   769 - 794   2021年9月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.ins.2021.04.070

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  • Graph Neural Networks for Fast Node Ranking Approximation

    Sunil Kumar Maurya, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data   15 ( 5 )   1 - 32   2021年5月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Association for Computing Machinery (ACM)  

    Graphs arise naturally in numerous situations, including social graphs, transportation graphs, web graphs, protein graphs, etc. One of the important problems in these settings is to identify which nodes are important in the graph and how they affect the graph structure as a whole. Betweenness centrality and closeness centrality are two commonly used node ranking measures to find out influential nodes in the graphs in terms of information spread and connectivity. Both of these are considered as shortest path based measures as the calculations require the assumption that the information flows between the nodes via the shortest paths. However, exact calculations of these centrality measures are computationally expensive and prohibitive, especially for large graphs. Although researchers have proposed approximation methods, they are either less efficient or suboptimal or both. We propose the first graph neural network (GNN) based model to approximate betweenness and closeness centrality. In GNN, each node aggregates features of the nodes in multihop neighborhood. We use this feature aggregation scheme to model paths and learn how many nodes are reachable to a specific node. We demonstrate that our approach significantly outperforms current techniques while taking less amount of time through extensive experiments on a series of synthetic and real-world datasets. A benefit of our approach is that the model is inductive, which means it can be trained on one set of graphs and evaluated on another set of graphs with varying structures. Thus, the model is useful for both static graphs and dynamic graphs.

    Source code is available at https://github.com/sunilkmaurya/GNN_Ranking

    DOI： 10.1145/3446217

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  • Graph convolutional networks for graphs containing missing features

    Hibiki Taguchi, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Future Generation Computer Systems   117   155 - 168   2021年4月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Elsevier BV  

    DOI： 10.1016/j.future.2020.11.016

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  • Predicting Emergency Medical Service Demand With Bipartite Graph Convolutional Networks

    Ruidong Jin, Tianqi Xia, Xin Liu, Tsuyoshi Murata, Kyoung-Sook Kim

    IEEE Access   9   9903 - 9915   2021年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  

    DOI： 10.1109/access.2021.3050607

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  • Cross-lingual Transfer for Text Classification with Dictionary-based Heterogeneous Graph

    Nuttapong Chairatanakul, Noppayut Sriwatanasakdi, Nontawat Charoenphakdee, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2021   2021年

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computational Linguistics  

    DOI： 10.18653/v1/2021.findings-emnlp.130

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  • Population Graph-Based Multi-Model Ensemble Method for Diagnosing Autism Spectrum Disorder

    Zarina Rakhimberdina, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Sensors   20 ( 21 )   6001 - 6001   2020年10月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：MDPI AG  

    With the advancement of brain imaging techniques and a variety of machine learning methods, significant progress has been made in brain disorder diagnosis, in particular Autism Spectrum Disorder. The development of machine learning models that can differentiate between healthy subjects and patients is of great importance. Recently, graph neural networks have found increasing application in domains where the population’s structure is modeled as a graph. The application of graphs for analyzing brain imaging datasets helps to discover clusters of individuals with a specific diagnosis. However, the choice of the appropriate population graph becomes a challenge in practice, as no systematic way exists for defining it. To solve this problem, we propose a population graph-based multi-model ensemble, which improves the prediction, regardless of the choice of the underlying graph. First, we construct a set of population graphs using different combinations of imaging and phenotypic features and evaluate them using Graph Signal Processing tools. Subsequently, we utilize a neural network architecture to combine multiple graph-based models. The results demonstrate that the proposed model outperforms the state-of-the-art methods on Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) dataset.

    DOI： 10.3390/s20216001

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  • Optimizing Variational Graph Autoencoder for Community Detection with Dual Optimization

    Jun Jin Choong, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Entropy   22 ( 2 )   197 - 197   2020年2月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：MDPI AG  

    Variational Graph Autoencoder (VGAE) has recently gained traction for learning representations on graphs. Its inception has allowed models to achieve state-of-the-art performance for challenging tasks such as link prediction, rating prediction, and node clustering. However, a fundamental flaw exists in Variational Autoencoder (VAE)-based approaches. Specifically, merely minimizing the loss of VAE increases the deviation from its primary objective. Focusing on Variational Graph Autoencoder for Community Detection (VGAECD) we found that optimizing the loss using the stochastic gradient descent often leads to sub-optimal community structure especially when initialized poorly. We address this shortcoming by introducing a dual optimization procedure. This procedure aims to guide the optimization process and encourage learning of the primary objective. Additionally, we linearize the encoder to reduce the number of learning parameters. The outcome is a robust algorithm that outperforms its predecessor.

    DOI： 10.3390/e22020197

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  • BiMLPA: Community Detection in Bipartite Networks by Multi-Label Propagation

    Hibiki Taguchi, Tsuyoshi Murata, Xin Liu

    Springer Proceedings in Complexity   17 - 31   2020年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Springer  

    DOI： 10.1007/978-3-030-38965-9_2

    Scopus

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  • Optimizing Variational Graph Autoencoder for Community Detection

    Jun Jin Choong, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    2019 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)   2019年12月

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    DOI： 10.1109/bigdata47090.2019.9006123

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  • Fast Approximations of Betweenness Centrality with Graph Neural Networks

    Sunil Kumar Maurya, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management   2019年11月

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

    DOI： 10.1145/3357384.3358080

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  • Recurrent Translation-Based Network for Top-N Sparse Sequential Recommendation

    Nuttapong Chairatanakul, Tsuyoshi Murata, Xin Liu

    IEEE Access   7   131567 - 131576   2019年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)  

    DOI： 10.1109/access.2019.2941083

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  • A General View for Network Embedding as Matrix Factorization.

    Xin Liu 0020, Tsuyoshi Murata, Kyoung-Sook Kim, Chatchawan Kotarasu, Chenyi Zhuang

    Proceedings of the Twelfth ACM International Conference on Web Search and Data Mining(WSDM)   375 - 383   2019年

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：ACM  

    DOI： 10.1145/3289600.3291029

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/wsdm/wsdm2019.html#0020MKKZ19

  • How much topological structure is preserved by graph embeddings? 査読

    Xin Liu 0020, Chenyi Zhuang, Tsuyoshi Murata, Kyoung-Sook Kim, Natthawut Kertkeidkachorn

    Comput. Sci. Inf. Syst.   16 ( 2 )   597 - 614   2019年

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.2298/CSIS181001011L

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  • Variational Approach for Learning Community Structures

    Jun Jin Choong, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Complexity   2018   1 - 13   2018年12月

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    掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Hindawi Limited  

    Discovering and modeling community structure exist to be a fundamentally challenging task. In domains such as biology, chemistry, and physics, researchers often rely on community detection algorithms to uncover community structures from complex systems yet no unified definition of community structure exists. Furthermore, existing models tend to be oversimplified leading to a neglect of richer information such as nodal features. Coupled with the surge of user generated information on social networks, a demand for newer techniques beyond traditional approaches is inevitable. Deep learning techniques such as network representation learning have shown tremendous promise. More specifically, supervised and semisupervised learning tasks such as link prediction and node classification have achieved remarkable results. However, unsupervised learning tasks such as community detection remain widely unexplored. In this paper, a novel deep generative model for community detection is proposed. Extensive experiments show that the proposed model, empowered with Bayesian deep learning, can provide insights in terms of uncertainty and exploit nonlinearities which result in better performance in comparison to state-of-the-art community detection methods. Additionally, unlike traditional methods, the proposed model is community structure definition agnostic. Leveraging on low-dimensional embeddings of both network topology and feature similarity, it automatically learns the best model configuration for describing similarities in a community.

    DOI： 10.1155/2018/4867304

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    その他リンク： http://downloads.hindawi.com/journals/complexity/2018/4867304.xml

  • Learning Community Structure with Variational Autoencoder

    Jun Jin Choong, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)   2018年11月

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    DOI： 10.1109/icdm.2018.00022

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  • Measuring graph reconstruction precisions--how well do embeddings preserve the graph proximity structure?

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata, Kyoung Sook Kim

    The 8th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS'18)   2018年6月

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  • Network embedding based on a quasi-local similarity measure

    Xin Liu, Natthawut Kertkeidkachorn, Tsuyoshi Murata, Kyoung Sook Kim, Julien Leblay, Steven Lynden

    The 15th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI'18)   11012 LNAI   429 - 440   2018年1月

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  • Community Detection in Multi-Partite Multi-Relational Networks Based on Information Compression 査読

    Xin Liu, Weichu Liu, Tsuyoshi Murata, Ken Wakita

    NEW GENERATION COMPUTING   34 ( 1-2 )   153 - 176   2016年3月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s00354-016-0206-1

    Web of Science

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  • A FRAMEWORK FOR COMMUNITY DETECTION IN HETEROGENEOUS MULTI-RELATIONAL NETWORKS 査読

    Xin Liu, Weichu Liu, Tsuyoshi Murata, Ken Wakita

    ADVANCES IN COMPLEX SYSTEMS   17 ( 6 )   2014年11月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1142/S0219525914500180

    Web of Science

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  • Detecting network communities beyond assortativity-related attributes 査読

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata, Ken Wakita

    Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics   90 ( 1 )   2014年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：American Physical Society  

    DOI： 10.1103/PhysRevE.90.012806

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  • Detecting network communities beyond assortativity-related attributes 査読

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata, Ken Wakita

    PHYSICAL REVIEW E   90 ( 1 )   2014年7月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1103/PhysRevE.90.012806

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  • A Unified Modularity by Encoding the Similarity Attraction Feature into the Null Model 査読

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata, Ken Wakita

    2014 PROCEEDINGS OF THE IEEE/ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN SOCIAL NETWORKS ANALYSIS AND MINING (ASONAM 2014)   521 - 528   2014年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Community detection algorithm based on centrality and node closeness in scale-free networks 査読

    Sorn Jarukasemratana, Tsuyoshi Murata, Xin Liu

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence   29 ( 2 )   234 - 244   2014年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1527/tjsai.29.234

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  • Extracting the multilevel communities based on network structural and nonstructural information

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata, Ken Wakita

    WWW 2013 Poster - Proceedings of the 22nd International Conference on World Wide Web   191 - 192   2013年12月

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  • Community detection algorithm based on centrality and node distance in scale-free networks 査読

    Sorn Jarukasemratana, Tsuyoshi Murata, Xin Liu

    HT 2013 - Proceedings of the 24th ACM Conference on Hypertext and Social Media   258 - 262   2013年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1145/2481492.2481527

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  • Community detection from signed networks 査読

    Takahiko Sugihara, Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence   28 ( 1 )   67 - 76   2013年

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1527/tjsai.28.67

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  • Detecting Communities in K-Partite K-Uniform (Hyper)Networks 査読

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    JOURNAL OF COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY   26 ( 5 )   778 - 791   2011年9月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： 10.1007/s11390-011-0177-0

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  • Extracting the mesoscopic structure from heterogeneous systems 査読

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    HT 2011 - Proceedings of the 22nd ACM Conference on Hypertext and Hypermedia   211 - 220   2011年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Association for Computing Machinery  

    DOI： 10.1145/1995966.1995995

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  • Evaluating community structure in bipartite networks 査読

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Proceedings - SocialCom 2010: 2nd IEEE International Conference on Social Computing, PASSAT 2010: 2nd IEEE International Conference on Privacy, Security, Risk and Trust   576 - 581   2010年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/SocialCom.2010.91

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  • How Does Label Propagation Algorithm Work in Bipartite Networks? 査読

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    2009 IEEE/WIC/ACM INTERNATIONAL JOINT CONFERENCES ON WEB INTELLIGENCE (WI) AND INTELLIGENT AGENT TECHNOLOGIES (IAT), VOL 3   5 - 8   2009年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Community detection in large-scale bipartite networks 査読

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Proceedings - 2009 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, WI 2009   1   50 - 57   2009年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    DOI： 10.1109/WI-IAT.2009.15

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  • Extracting users' interests of web-watching Behaviors based on site-keyword graph 査読

    Tsuyoshi Murata, Kota Saito

    EMERGENT INTELLIGENCE OF NETWORKED AGENTS   56   139 - +   2007年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Extracting keywords of web users' interests and visualizing their routine visits 査読

    Tsuyoshi Murata, Kota Saito

    2006 9TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON CONTROL, AUTOMATION, ROBOTICS AND VISION, VOLS 1- 5   2028 - +   2006年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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  • Extracting users' interests from web log data 査読

    Tsuyoshi Murata, Kota Saito

    2006 IEEE/WIC/ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON WEB INTELLIGENCE, (WI 2006 MAIN CONFERENCE PROCEEDINGS)   343 - +   2006年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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書籍等出版物

  • Modularity for Bipartite Networks

    Nasrullah Memon eds., Springer  2010年 

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  • Modularity for Bipartite Networks

    Nasrullah Memon eds., Springer  2010年 

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  • Extracting Users' Interests of Web-watching Behaviors Based on Site-Keyword Graph, in A. Namatame, S. Kurihara, H. Nakashima, (Eds.), Emergent Intelligence of Networked Agents

    Springer  2007年 

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  • Extracting Users' Interests of Web-watching Behaviors Based on Site-Keyword Graph, in A. Namatame, S. Kurihara, H. Nakashima, (Eds.), Emergent Intelligence of Networked Agents

    Springer  2007年 

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  • Graph Mining Approaches for the Discovery of Web Communities, in T. Washio, J. N. Kok, L. D. Raedt eds., Advances in Mining Graphs, Trees And Sequences (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications)

    IOS Press  2005年 

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  • Graph Mining Approaches for the Discovery of Web Communities, in T. Washio, J. N. Kok, L. D. Raedt eds., Advances in Mining Graphs, Trees And Sequences (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications)

    IOS Press  2005年 

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MISC

  • Signedネットワークからのコミュニティ抽出 (Web情報処理)

    杉原 貴彦, 劉 欣, 村田 剛志

    知識ベースシステム研究会   97   7 - 12   2012年11月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：人工知能学会  

    CiNii Books

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  • Advanced modularity-specialized label propagation algorithm for detecting communities in networks

    X. Liu, T. Murata

    Physica A: Statistical Mechanics and its Applications   389 ( 7 )   1493 - 1500   2010年4月

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  • Advanced modularity-specialized label propagation algorithm for detecting communities in networks

    X. Liu, T. Murata

    PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS   389 ( 7 )   1493 - 1500   2010年4月

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  • A NEW MODULARITY FOR DETECTING ONE-TO-MANY CORRESPONDENCE OF COMMUNITIES IN BIPARTITE NETWORKS

    Tsuyoshi Murata, Tomoyuki Ikeya

    ADVANCES IN COMPLEX SYSTEMS   13 ( 1 )   19 - 31   2010年2月

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  • An Efficient Algorithm for Optimixing Bipartite Modularity in Bipartite Networks

    Liu Xin, Tsuyoshi MURATA

    14 ( 4 )   408 - 415   2010年

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  • Community Detection in Large-scale Bipartite Networks

    Xin Liu

    人工知能学会論文誌(Web)   25 ( 1 )   16 - 24   2010年

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    記述言語：英語   出版者・発行元：Information and Media Technologies 編集運営会議  

    Community detection in networks receives much attention recently. Most of the previous works are for unipartite networks composed of only one type of nodes. In real world situations, however, there are many bipartite networks composed of two types of nodes. In this paper, we propose a fast algorithm called LP&BRIM for community detection in large-scale bipartite networks. It is based on a joint strategy of two developed algorithms — label propagation (LP), a very fast community detection algorithm, and BRIM, an algorithm for generating better community structure by recursively inducing divisions between the two types of nodes in bipartite networks. Through experiments, we demonstrate that this new algorithm successfully finds meaningful community structures in large-scale bipartite networks in reasonable time limit.

    DOI： 10.1527/tjsai.25.16

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  • An efficient algorithm for optimizing bipartite modularity in bipartite networks

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics   14 ( 4 )   408 - 415   2010年

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    記述言語：英語   出版者・発行元：Fuji Technology Press  

    DOI： 10.20965/jaciii.2010.p0408

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  • Community detection in large-scale bipartite networks

    Xin Liu, Tsuyoshi Murata

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence   25 ( 1 )   16 - 24   2010年

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    記述言語：英語   出版者・発行元：Japanese Society for Artificial Intelligence  

    DOI： 10.1527/tjsai.25.16

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  • インタ-ネットQAサイトにおけるリンク予測

    森保さき子

    情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用(TOM)   2 ( 1 )   10 - 21   2009年

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  • ネットワークからのコミュニティ抽出

    村田剛志

    知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌)   21 ( 4 )   500 - 508   2009年

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  • 複数種ノードネットワークからのコミュニティ抽出

    池谷 智行, 村田 剛志

    人工知能学会全国大会論文集   22   1 - 4   2008年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：人工知能学会  

    CiNii Books

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  • 異種頂点ネットワークで表現されたインターネットQA掲示板の分析と視覚化

    村田 剛志, 池谷 智行

    人工知能学会論文誌   23 ( 5 )   293 - 302   2008年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：The Japanese Society for Artificial Intelligence  

    Visualizing and analyzing social interactions of CGM (Consumer Generated Media) are important for understanding overall activities on the internet. Social interactions are often represented as simple networks that are composed of homogeneous nodes and edges between them. However, related entities in real world are often not homogeneous. Such relations are naturally represented as heterogeneous networks composed of more than one kind of nodes and edges connecting them. In the case of CGM, for example, users and their contents constitute nodes of heterogeneous networks. There are related users (user communities) and related contents (contents communities) in the heterogeneous networks. Discovering both communities and finding correspondence among them will clarify the characteristics of the communites. This paper describes an attempt for visualizing and analyzing social interactions of Yahoo! Chiebukuro (Japanese Yahoo! Answers). New criteria for measuring correspondence between user communities and board communites are defined, and characteristics of both communities are analyzed using the criteria.

    DOI： 10.1527/tjsai.23.293

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  • Link prediction based on structural properties of online social networks

    Tsuyoshi Murata, Sakiko Moriyasu

    NEW GENERATION COMPUTING   26 ( 3 )   245 - 257   2008年

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  • 異種頂点ネットワークで表現されたインターネットＱＡ掲示板の分析と視覚化

    村田 剛志, 池谷 智行

    人工知能学会論文誌   23 ( 5 )   293 - 302   2008年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：The Japanese Society for Artificial Intelligence  

    Visualizing and analyzing social interactions of CGM (Consumer Generated Media) are important for understanding overall activities on the internet. Social interactions are often represented as simple networks that are composed of homogeneous nodes and edges between them. However, related entities in real world are often not homogeneous. Such relations are naturally represented as heterogeneous networks composed of more than one kind of nodes and edges connecting them. In the case of CGM, for example, users and their contents constitute nodes of heterogeneous networks. There are related users (user communities) and related contents (contents communities) in the heterogeneous networks. Discovering both communities and finding correspondence among them will clarify the characteristics of the communites. This paper describes an attempt for visualizing and analyzing social interactions of Yahoo! Chiebukuro (Japanese Yahoo! Answers). New criteria for measuring correspondence between user communities and board communites are defined, and characteristics of both communities are analyzed using the criteria.

    DOI： 10.1527/tjsai.23.293

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  • Detection of breaking news from Online web search queries

    Tsuyoshi Murata

    NEW GENERATION COMPUTING   26 ( 1 )   63 - 73   2008年

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  • Detection of breaking news from online web search queries

    Tsuyoshi Murata

    New Generation Computing   26 ( 1 )   63 - 73   2007年11月

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  • Discovery of user communities based on terms of web log data

    Tsuyoshi Murata

    New Generation Computing   25 ( 3 )   293 - 303   2007年

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  • Discovery of user communities based on terms of web log data

    Tsuyoshi Murata

    NEW GENERATION COMPUTING   25 ( 3 )   293 - 303   2007年

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  • サイト・キーワードグラフを用いた Web ユーザの興味の抽出と視覚化

    村田 剛志, 齋藤 皓太

    知能と情報 : 日本知能情報ファジィ学会誌 : journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics   18 ( 5 )   701 - 710   2006年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：日本知能情報ファジィ学会  

    ログデータからWebユーザの関心を抽出し視覚化することは, Web利用マイニングにおける挑戦的な研究テーマである. Webサイトや検索キーワードを頂点とし, 時間順序を辺とすると, ユーザのWeb閲覧行動はグラフとして表現できる. 我々はこれをサイト・キーワードグラフと呼ぶ. 本論文ではWebログデータから生成されるサイト・キーワードグラフからユーザの関心サイト集合の部分グラフを抽出する手法について述べる. 人手による分析を容易にするために, 抽出された部分グラフの視覚化も行う. 本手法において, 元のサイト・キーワードグラフの約30パーセント程度の頂点数の部分グラフを抽出することに成功している. PageRankランキングアルゴリズム上位の頂点数を用いて, 抽出された部分グラフの評価も行っている.

    DOI： 10.3156/jsoft.18.701

    CiNii Books

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00286917269?from=CiNii

  • Web視聴率データからのユーザコミュニティの発見

    村田剛志

    日本知能情報ファジィ学会誌   18 ( 2 )   213 - 222   2006年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：日本知能情報ファジィ学会  

    興味を共有するWebユーザを発見する試みとして, 本論文はWeb視聴率データ (ログデータ) からユーザコミュニティを発見する手法を提案する. 本手法はURLに含まれるtermはそのページ内容を特徴づけることが多いという前提に基づき, ページの内容を用いずにWeb視聴率データから得られるユーザとtermのグラフから完全2部グラフを探索する. 実験の結果, 本手法が多くの興味深いユーザコミュニティを見出すことに成功している. 本論文の手法はWeb構造マイニングでしばしば用いられる構造ベースのアプローチであるが, Web利用マイニングにおいても有用である. 発見したユーザコミュニティにおけるtermはユーザコミュニティにおけるラベルとみなすことができ, 人出による分析を容易にしている.

    DOI： 10.3156/jsoft.18.213

    CiNii Books

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00278402520?from=CiNii

  • サイト・キーワードグラフを用いたWebユーザの興味の抽出と視覚化

    村田剛志, 齋藤 皓太

    日本知能情報ファジィ学会誌   18 ( 5 )   701 - 710   2006年

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：日本知能情報ファジィ学会  

    ログデータからWebユーザの関心を抽出し視覚化することは, Web利用マイニングにおける挑戦的な研究テーマである. Webサイトや検索キーワードを頂点とし, 時間順序を辺とすると, ユーザのWeb閲覧行動はグラフとして表現できる. 我々はこれをサイト・キーワードグラフと呼ぶ. 本論文ではWebログデータから生成されるサイト・キーワードグラフからユーザの関心サイト集合の部分グラフを抽出する手法について述べる. 人手による分析を容易にするために, 抽出された部分グラフの視覚化も行う. 本手法において, 元のサイト・キーワードグラフの約30パーセント程度の頂点数の部分グラフを抽出することに成功している. PageRankランキングアルゴリズム上位の頂点数を用いて, 抽出された部分グラフの評価も行っている.

    DOI： 10.3156/jsoft.18.701

    CiNii Books

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    その他リンク： https://jlc.jst.go.jp/DN/JALC/00286917269?from=CiNii

  • Discovery of User Communities from Web Audience Measurement Data

    Tsuyoshi Murata

    Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics   18 ( 2 )   213 - 222   2006年

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  • 編集にあたって(<特集>検索エンジン2005-Webの道しるべ-)

    村田 剛志

    情報処理   46 ( 9 )   980 - 980   2005年9月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人情報処理学会  

    CiNii Books

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  • Web構造マイニングとWeb視覚化

    村田 剛志, Tsuyoshi Murata

    人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence   20 ( 1 )   125 - 128   2005年1月

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：人工知能学会  

    CiNii Books

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    その他リンク： http://id.nii.ac.jp/1004/00006184/

  • 検索エンジンの概要

    山名早人, 村田剛志

    情報処理学会   46 ( 9 )   981 - 987   2005年

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  • WWWにおけるメタ情報源の獲得

    山田誠二, 小野田崇, 高間康史, 村田剛志

    人工知能学会   20 ( 2 )   149 - 156   2005年

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  • 検索エンジン2005

    村田剛志

    情報処理学会   46 ( 9 )   979 - 1015   2005年

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  • Introduction to Search Engines

    H. Yamana, T. Murata

    Information Processing Society of Japan   46 ( 9 )   981 - 987   2005年

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  • Search Engines 2005

    T. Murata

    Information Processing Society of Japan   46 ( 9 )   979 - 1015   2005年

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  • Acquisition of Meta Information Sources of WWW

    S. Yamada, T. Onoda, Y. Takama, T. Murata

    The Japanese Society for Artificial Intelligence   20 ( 2 )   149 - 156   2005年

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  • Webダイナミクス-膨大で動的なWeb情報の知的処理に向けて-：0.編集にあたって

    村田 剛志, 山田 誠二

    情報処理   44 ( 7 )   688 - 688   2003年7月

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    記述言語：日本語  

    CiNii Books

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  • 知的Web情報システム

    山田誠二, 村田剛志, 北村泰彦

    人工知能学会誌   16 ( 4 )   495 - 502   2001年7月

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    記述言語：日本語   掲載種別：書評論文，書評，文献紹介等  

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講演・口頭発表等

  • Modularities for Bipartite Networks

    Proceedings of the 20th ACM Conference on Hypertext and Hypermedia (Hypertext 2009)  2009年 

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  • Breaking News Detection and Tracking in Twitter

    Proceedings of the 2010 International Workshop on Intelligent Web Interaction (IWI-10)  2010年 

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  • Community Division of Heterogeneous Networks

    the First International Conference on Complex Sciences  2009年 

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  • Modularity for Heterogeneous Networks

    proceedings of the 21st ACM Conference on Hypertext and Hypermedia (HyperText2010)  2010年 

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  • Evaluating Community Structure in Bipartite Networks

    The second IEEE International Conference on Social Computing  2010年 

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  • Breaking News Detecton in Twitter

    IEICE SIG Notes  2010年 

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  • Detecting Communities from Tripartite Networks

    the 19th International World Wide Web Conference (WWW2010)  2010年 

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    会議種別：ポスター発表  

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  • Evaluating Community Structure in Bipartite Networks

    The second IEEE International Conference on Social Computing  2010年 

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  • Breaking News Detection and Tracking in Twitter

    Proceedings of the 2010 International Workshop on Intelligent Web Interaction (IWI-10)  2010年 

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  • Modularity for Heterogeneous Networks

    proceedings of the 21st ACM Conference on Hypertext and Hypermedia (HyperText2010)  2010年 

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  • Breaking News Detecton in Twitter

    IEICE SIG Notes  2010年 

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  • Detecting Communities from Tripartite Networks

    the 19th International World Wide Web Conference (WWW2010)  2010年 

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    会議種別：ポスター発表  

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  • Qualitative Analysis of Web User Communities

    2005年 

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  • Web検索件数に基づく対象間の関連性の抽出

    人工知能学会研究会資料  2005年 

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  • Web構造マイニングとWebコミュニティ発見

    データベースシステム・情報学基礎合同研究会  2006年 

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  • Extracting User's Interests from Web Log Data

    2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Technology  2006年 

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  • 常識推論のためのWebからの単文収集

    Webインテリジェンスとインタラクション研究会  2006年 

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  • Web閲覧者の関心キーワードの抽出と巡回行動の視覚化

    Webインテリジェンスとインタラクション  2006年 

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  • Towards the Detection of Breaking News from Online Web Search Keywords

    WI-IAT 2006 Workshop on Intelligent Web Interaction  2006年 

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  • Extraction of Structural Information from the Web

    2005年 

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  • Qualitative Analysis of Web User Communities

    The Third International Conference on Computational Intelligence, Robotics and Autonomous Systems (CIRAS2005)  2005年 

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  • Extracting relations among objects based on the number of hits on Web search

    2005年 

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  • Towards the Detection of Breaking News from Online Web Search Keywords

    WI-IAT 2006 Workshop on Intelligent Web Interaction  2006年 

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  • Extraction of Structural Information from the Web

    The Second International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD2005)  2005年 

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  • Link Prediction for Question-Answering Bulletin Boards

    5th International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG'07)  2007年 

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  • Requirements for Visualizing Dynamic Online Social Networks

    8th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS 2007)  2007年 

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  • インターネットQAサイトにおけるリンク予測

    第21回人工知能学会全国大会  2007年 

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  • インターネットQAサイトにおけるリンク予測

    ネットワークが創発する知能研究会第3回ワークショップ(JWEIN2007)  2007年 

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  • Web Structure mining and Discovery of Web Communities

    Joint Meeting of Database Systems and Fundamental Informatics  2006年 

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  • Extracting User's Interests from Web Log Data

    2006 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Technology  2006年 

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  • Collecting Simple Sentences from the Web for Commonsense Reasoning

    Web Intelligence and Interaction  2006年 

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  • Extracting Keywords of Web Users' Interests and Visualixing their Routine Visits

    Web Intelligence and Interaction  2006年 

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  • Discovering and Visualizing Network Communities

    Workshop on Intelligent Web Interaction Workshop 2007  2007年 

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  • Link Prediction of Social Networks Based on Weighted Proximity Measures

    2007 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2007)  2007年 

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  • 複数種ノードネットワークからのコミュニティ抽出

    2008年度人工知能学会全国大会(第22回)  2008年 

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  • Topic Detection and Tracking for Articles using Probabilistic Methods

    Workshop on Multimodal Summarization for Trend Information  2007年 

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  • Math MLを用いた数式検索

    2008年度人工知能学会全国大会(第22回)  2008年 

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  • Analysis of the Relationships Among Web Search Query Terms

    the Symposium on Large-scale Knowledge Resources (LKR2007)  2007年 

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  • Link Prediction of Social Networks Based on Weighted Proximity Measures

    2007 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI 2007)  2007年 

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  • 記事集合における確率的手法を用いた話題の発見と追跡

    動向情報の要約と可視化に関するワークショップ  2007年 

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  • Requirements for Visualizing Dynamic Online Social Networks

    8th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS 2007)  2007年 

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  • Discovering and Visualizing Network Communities

    Workshop on Intelligent Web Interaction Workshop 2007  2007年 

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  • Analysis of the Relationships Among Web Search Query Terms

    the Symposium on Large-scale Knowledge Resources (LKR2007)  2007年 

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  • Link Prediction for Question-Answering Bulletin Boards

    5th International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG'07)  2007年 

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  • Community Detection in Largte-scale Bipartite Networks

    2009 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI'09)  2009年 

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  • 2部モジュラリティの比較および評価

    情報処理学会ネットワーク生態学研究グループ 第6回ネットワーク生態学シンポジウム  2009年 

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  • ネットワークデータからのコミュニティ抽出手法の特徴比較

    電子情報通信学会Webインテリジェンスとインタラクション研究会資料  2008年 

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  • Analysis of Online Question-Answering Forums as Heterogeneous Networks

    Second International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2008)  2008年 

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  • 2部グラフにおけるモジュラリティ

    日本ソフトウェア科学会 ネットワークが創発する知能研究会第4回ワークショップ  2008年 

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  • Discovering,Visualizing and Evaluating Online Bipartite Communities

    Proc. of the 2008 International Workshop on Intelligent Web Interaction  2008年 

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  • Search of Mathematical Formulas using MathML

    the 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence 2008  2008年 

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  • Community Extraction from Networks of Multi-type Nodes

    the 22nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence 2008  2008年 

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  • Discovering,Visualizing and Evaluating Online Bipartite Communities

    Proc. of the 2008 International Workshop on Intelligent Web Interaction  2008年 

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  • Analysis of Online Question-Answering Forums as Heterogeneous Networks

    Second International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM 2008)  2008年 

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  • How Does Label Propagation Algorithm Work in Bipartite Networks?

    2009 International Workshop on Interlligent Web Interaction (IWI'09)  2009年 

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  • New Modularity for Evaluating Communities in Bipartite Networks

    the 7th International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG-09)  2009年 

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    会議種別：ポスター発表  

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  • New Modularity for Evaluating Communities in Bipartite Networks

    the 7th International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG-09)  2009年 

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    会議種別：ポスター発表  

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  • Detecting Communities from Bipartite Networks Based on Bipartite Modularities

    the 2009 IEEE International Conference on Social Computing (SocialCom-09)  2009年 

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  • 実ネットワークに対する、各種リンク予測手法の適正について

    2009年度人工知能学会全国大会（第23回）論文集  2009年 

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  • Modularities for Bipartite Networks

    Proceedings of the 20th ACM Conference on Hypertext and Hypermedia (Hypertext 2009)  2009年 

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  • Community Detection in Largte-scale Bipartite Networks

    2009 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence (WI'09)  2009年 

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  • Community Division of Heterogeneous Networks

    the First International Conference on Complex Sciences  2009年 

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  • Detecting Communities from Bipartite Networks Based on Bipartite Modularities

    the 2009 IEEE International Conference on Social Computing (SocialCom-09)  2009年 

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  • How Does Label Propagation Algorithm Work in Bipartite Networks?

    2009 International Workshop on Interlligent Web Interaction (IWI'09)  2009年 

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受賞

  • 2001年度人工知能学会全国大会優秀論文賞

    2002年  

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    受賞国：日本国

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  • The Best Paper Award of The Annual Conference of The Japanese Society for Artificial Intelligence (2001)

    2002年  

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  • 2000年度人工知能学会研究奨励賞

    2001年  

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    受賞国：日本国

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  • Research Encouragement Award of The Japanese Society for Artificial Intelligence (2000)

    2001年  

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  • 2000年度人工知能学会全国大会優秀論文賞

    2001年  

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    受賞国：日本国

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  • The Best Paper Award of The Annual Conference of The Japanese Society for Artificial Intelligence (2000)

    2001年  

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • グラフニューラルネットワーク技術の深化

    研究課題/領域番号：23H03451  2023年4月 - 2028年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    村田 剛志, 劉 欣

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    配分額：17550000円 （ 直接経費：13500000円 、 間接経費：4050000円 ）

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  • グラフニューラルネットワーク技術の深化

    研究課題/領域番号：23K28141  2023年4月 - 2028年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    村田 剛志, 劉 欣

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    配分額：17550000円 （ 直接経費：13500000円 、 間接経費：4050000円 ）

    本研究課題「グラフニューラルネットワーク技術の深化」は【1】グラフニューラルネットワークの技術的な課題の解決【2】グラフニューラルネットワークの応用の方向性の拡大についての研究を進める。最終的には「グラフニューラルネットワークによって、何がどこまで可能になるか」に対する答を追究する。
    令和5年度の研究実績として、博士学生のRuidong Jin氏の論文"Predicting Potential Real-time Donations in YouTube Live Streaming Services via Continuous-time Dynamic Graph"が論文誌Machine Learningに採択された。これはYouTubeの投げ銭(スーパーチャット)を予測するGNNの研究であり、視聴者間のインタラクションを連続時間動的グラフとしてモデル化し、視聴者から配信者への投げ銭を予測するものである。隣接ノードの時間差分に注目したTemporal Difference Graph Neural Network (TDGNN)を提案し、kaggleの公開データを用いた実験で精度向上を確認した。また修士学生の長谷川敦氏の論文"DEGNN: Dual Experts Graph Neural Network Handling Both Edge and Node Feature Noise"が、国際会議The 28th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Minig(PAKDD 2024)に採択された。これは辺のノイズを扱うモジュールと、頂点の特徴のノイズを扱うモジュールの両者がやり取りをすることによって、入力としてノイズを含んだグラフが与えられても精度よく学修を行うGNNについての研究である。

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  • Co-evolution of epidemics, interventions, and behavior in network epidemiology

    研究課題/領域番号：21H04595  2021年4月 - 2025年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    Holme Petter, 高安 美佐子, 井深 陽子, 増田 直紀, 浅井 雄介, Beauchemin Catherine, 村田 剛志, 上東 貴志

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    配分額：41990000円 （ 直接経費：32300000円 、 間接経費：9690000円 ）

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  • Simplifying social network data to predict spreading processes

    研究課題/領域番号：20H04288  2020年4月 - 2024年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    Barrat Alain, Holme Petter, 村田 剛志, Jusup Marko

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    配分額：17810000円 （ 直接経費：13700000円 、 間接経費：4110000円 ）

    For data represented as networks in particular, several methods have been proposed to extract a ”network backbone”, i.e., the set of most important links. However, the question of how the resulting compressed views of the data can effectively be used has not been tackled. We have addressed this issue by putting forward and exploring several systematic procedures to build surrogate data from various kinds of temporal network backbones. In particular, we have explored how much information about the original data need to be retained alongside the backbone so that the surrogate data can be used in data-driven numerical simulations of spreading processes. In another project related to the issue of the representation of network data, we have proposed a node embedding technique aimed at providing low-dimensional feature vectors that are informative of dynamical processes occurring over temporal networks - rather than of the network structure itself. we have moreover considered the potential impact of digital contact tracing within the containment measures of the Covid-19 pandemic. Several countries have thus deployed apps that can automatically detect contacts, but the efficiency of such measures is unknown. We have thus investigated this point by several modelling approaches, showing that the efficiency grows only quadratically with the app adoption, but that no critical app adoption threshold exists: any increase in adoption increases the efficiency of the measure.

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  • Social effects on epidemics: A temporal network approach

    研究課題/領域番号：18H01655  2018年4月 - 2022年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    Holme Petter, 村田 剛志

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    配分額：17290000円 （ 直接経費：13300000円 、 間接経費：3990000円 ）

    このプロジェクトは、ネットワークを用いた伝染病のシミュレーション手法に多くの進歩をもたらしました。時分割データを効率的に扱える新しいアルゴリズムを設計した。また、経験的な接触データから代理ネットワークを生成するモデルを作成した。さらに、ゲーム理論によってネットワーク上のワクチン接種を分析するなど、応用面でも理論面でもいくつかの進歩を遂げました。

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  • 多層ネットワークにおける情報伝搬の解明と制御

    研究課題/領域番号：17H01785  2017年4月 - 2022年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    村田 剛志

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    配分額：16250000円 （ 直接経費：12500000円 、 間接経費：3750000円 ）

    (1)グラフ畳み込みネットワークにおいて、グラフの近傍の情報と大域的な情報とを共に用いることで、学習性能を向上させる方法を開発し、2019年6月に人工知能学会研究会優秀賞を受賞した。(2)グラフニューラルネットワークを用いて、与えられたネットワークのbetweenness中心性の計算を高速近似する手法を開発し、採択率21%の国際会議CIKM 2019に採択された。
    (1)グラフ畳み込みネットワークは層の数を増やすと精度が大きく落ちてしまう。また、学習ラベルの数が少ない場合に、他の手法に比べ精度が大きく下がってしまうことがわかっている。そこで本研究では、従来のグラフ畳み込みネットワークの学習に加えて、グラフの構造特徴を保持する学習を同時に行う手法を提案した。グラフ畳み込みによるノードのラベル推定タスクの学習に加え、構造特徴を保持する学習を同時に行うことで、ノードの近傍情報とグラフ全体の構造の両方を考慮した学習が可能になる。半教師あり分類問題において、提案手法は既存手法と比べて高い精度を得ることを示した。
    (2)betweenness中心性はネットワークの情報伝搬における影響力の高い頂点をみつける上で重要な尺度である。しかし、betweenness中心性の正確な計算は計算コストが高い。提案されている近似手法も、非効率であったり、精度を犠牲にしたものであったり、その両方であったりする。この研究では、Graph Neural Network(GNN)ベースの近似手法を提案した。具体的な改良点として、(a)畳み込みの際の特徴凝集を流入方法と流出方向に分けて計算し、(b)頂点自身の特徴を使わずに凝集し(c)最短経路上にない頂点を検出し、隣接行列における対応する行要素と列要素を零にした。人工データおよび実データを用いた実験で、他の手法と比べて精度および計算時間の両方で優れていることを示した。

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  • 異種頂点ネットワークのリンクマイニング

    研究課題/領域番号：22300049  2010年4月 - 2015年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    村田 剛志

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    配分額：18070000円 （ 直接経費：13900000円 、 間接経費：4170000円 ）

    (1)スケールフリー性をもつネットワークからのコミュニティ抽出についての研究を行った。(2)ネットワークにおける頂点の属性間の類似度を加味したモジュラリティの拡張についての研究を行った。(3)3種類の頂点から構成される3部ネットワークからのコミュニティ抽出のためのモジュラリティの拡張についての研究を行った。(4)異種頂点ネットワークの一つであるsigned networkからのコミュニティ抽出についての研究を行った。

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  • Ｗｅｂ情報構造と利用者行動の統合分析とその情報アクセス高度化への応用

    研究課題/領域番号：22240007  2010年4月 - 2013年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    大山 敬三, 相澤 彰子, 宮尾 祐介, 孫 媛, 小林 哲郎, 韓 浩, 岸田 和明, 山名 早人, 奥村 学, 吉岡 真治, 石田 栄美, 村田 剛志, 江口 浩二

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    配分額：39520000円 （ 直接経費：30400000円 、 間接経費：9120000円 ）

    Webの構造や利用者の情報検索・閲覧行動を総合的に理解し，応用として展開するため，Web閲覧ログデータやマイクロブログデータ等，Web情報構造とWeb利用者行動に関連する様々なデータを収集・導入し，アンケート調査とも連動させることにより，これらを統合・分析した。
    その結果，知りたい情報と知らせたい情報との間の乖離や，Webポータルサイトを利用することにより意図しない情報接触行動が生ずることなど，Web利用者に関する様々な知見が実証的に得られた。また，統合・分析により得られた情報に基づいて，情報推薦や情報検索等の情報アクセスを高度化するための様々な手法を研究・提案した。

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  • Webからの数式情報・図形情報の獲得および利用に関する研究

    研究課題/領域番号：18650029  2006年 - 2008年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  萌芽研究

    村田 剛志

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    配分額：3300000円 （ 直接経費：3300000円 ）

    平成20年度においては、Webページ上の数式を検索するための手法についての研究を進めた。数式はあらゆる学問分野において、重要な要素の記述に用いられている。しかし、数式を対象とした検索に関する研究は不十分ではない。従来のテキスト検索技術であるTF-IDF等では単語の出現頻度に基づいているため、数式の構造(例えばsinを含んだ積分式においてsinが積分記号の内側か外側かなど)を反映した検索が困難であつた。この研究ではテキストではなくMathML (Mathematical Markup Language)を利用して、数式の構造を反映した検索を実現するシステムを構築した。また、検索結果を提示するにあたっては、対象の重要度に応じたランキングを行うことが不可欠である。数式の検索者が求める数式の性質として、「単純な数式」および「指定した条件が分かりやすく表れた数式」の二つを仮定し、そのような性質を満たす数式を上位にするランキング手法を考案し実装した。The Wolfram Functions Siteより収集した約8,OOO個の数式を用いて検索の実験を行ったところ、設計した問い合わせ言語を正しく認識し結果を出力することを確認した。また、提案したランキング手法を比較し、数式における適切なランキングについての考察も行った。

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  • Webのハイパーリンク構造のモデル化に関する研究

    研究課題/領域番号：16680008  2004年 - 2006年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究(A)

    村田 剛志

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    配分額：20410000円 （ 直接経費：15700000円 、 間接経費：4710000円 ）

    本研究代表者はハイパーリンク等のグラフ構造に基づいてWebページ等の対象間の関連性を見出すWebマイニングの研究を進めてきている。Webページの多くは、関連するページへのハイパーリンクを有しており、Webコミュニティと呼ばれるグラフ構造を構成している。このような密な部分構造についての知見を得ることは、Webから効率的な情報収集をする上で重要である。
    本年度においては、ユーザの振る舞いをログデータから理解するための試みとして、ログデータから得られるグラフ構造をもとに、関心サイト集合を抽出し視覚化する手法を考案し実験を行なった。対象とするログデータとして、クライアント側から得られるインターネット視聴行動のローデータを用いた。このデータには、ユーザが訪問したサイトおよび検索で入力したキーワードが含まれている。特定のユーザのローデータから、サイトやキーワードを頂点とし、時間的な前後関係を辺としたグラフ(サイト・キーワードグラフ)を生成した。このサイト・キーワードグラフから中心的な部分グラフを抽出することで、対象ユーザの関心を見出すことができる。2004年12月の1ヶ月間における8,000人以上のユーザについてローデータを用いて実験を行ったところ、もとのサイト・キーワードグラフの30パーセント程度の中心的な部分グラフを抽出した。それをGraphvizによって視覚化することで、抽出された部分グラフの分析も行った。ハイパーリンクによって結合したWebページのグラフ構造に対して適用するランキングやコミュニティ発見の手法は、主としてWeb構造マイニングの手法であるが、ログデータの分析に対してもそのような手法が有効であることを示すことができた。

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  • Webにおけるユーザコミュニティに関する研究

    研究課題/領域番号：16016288  2004年 - 2005年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    村田 剛志, 山田 誠二

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    配分額：10100000円 （ 直接経費：10100000円 ）

    本研究課題では(1)ユーザコミュニティの発見システムの構築(2)ユーザコミュニティの構造のモデル化の二つを目標としている。平成17年度においては、(1)への取り組みとしてユーザの閲覧履歴を俯瞰するためのシステム構築を行なった。具体的な手法として、ユーザのWeb閲覧履歴とその周辺のグラフ構造を視覚化するTopic Mapの抽出を行なった。まずユーザのWeb閲覧履歴とその周辺のWebページを収集した後に、Webのリンク構造を残したままクラスタリングを行なうことでTopic Mapの抽出を行なう。クラスタリングは、リンクの距離が一定値以下のページ間で行なっている。リンクを3種類(up/down、cross、out)に分類し重み付けを行い、クラスタ間の類似度としては、コンテンツ(キーワードベクトル間のコサイン)と、リンク関係(リンクの種類と階層の差)との線形和を用いている。このような手法に基づいて実際に視覚化を行なったところ、実際に閲覧したページおよびその周辺にあるページが、ページ量も含めて視覚化することに成功している。
    また(2)への取り組みとして、Webのログデータから得られるグラフ構造をもとに、ユーザの関心サイト集合を抽出し視覚化する手法を考案し実装を行なった。対象とするログデータとして、クライアント側から得られるWeb視聴率データを用いた。このデータには、ユーザが訪問したサイトおよび検索で入力したキーワードが含まれている。特定のユーザのWeb視聴率データから、サイトやキーワードを頂点とし、時間的な前後関係を辺としたグラフ(サイト・キーワードグラフ)を生成する。このサイト・キーワードグラフから中心的な部分グラフを抽出することで、対象ユーザの関心を見出すことができる。2004年12月の1ヶ月間における8,000人以上のユーザについてWeb視聴率データを用いて実験を行ったところ、もとのサイト・キーワードグラフの30パーセント程度の中心的な部分グラフを抽出し視覚化することができた。また。PageRankによるランキング上位の頂点数を用いて、抽出された部分グラフの評価も行った。

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  • ハイパーリンクのグラフ構造に基づくWebコミュニティに関する研究

    研究課題/領域番号：14019088  2002年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    村田 剛志

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    配分額：6600000円 （ 直接経費：6600000円 ）

    膨大なWeb情報の有効活用を目指し、ハイパーリンクのグラフ構造に基づいてWebページ間の関連性を見出すWeb構造マイニングの研究を引き続き行なった。平成14年度は、興味を共有するWebページ集合であるWebコミュニティを、ハイパーリンクによるグラフ構造に基づいてモデル化する手法についての考察を進めた。まずWebコミュニテイ発見の関連研究を詳しく調べ、その課題と今後の方向性について検討した。Webコミュニテイ発見の関連研究としては、固定した二部グラフ構造を探索するKumarらの手法と、ネットワーク理論を適用したFlakeらのグラフ分割の手法の二つに大きく分類できる。前者は、二部グラフという構造だけでしかWebコミュニティをとらえられないことが欠点であり、後者は適用方法によって結果にかなり差が出ることが指摘されている。また、二部グラフ以外の基本要素について、構造と意味の対応を十分に立証している研究は見受けられなかった。実際のWebコミュニティを構成している基本要素や、その組み合わせによる構造生成の可能性について、さらなる検討の必要性が明らかになった。
    また、Webコミュニティにおいては、グラフ構造が密な部分が中心的なページであるとの仮定の基に、Webコミュニティを洗練する手法についての論文をまとめた。実験の結果、いくつかのトピックについて、そのトピックにおけるランキングが上位のページを発見している。この手法をさらに発展させるためには、Webコミュニティの境界や中心などの概念について検討し明確な定義を与える必要があり、それについても検討を進めた。

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  • WWWにおけるメタ情報源の獲得

    研究課題/領域番号：13131203  2001年 - 2004年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究

    山田 誠二, 小野田 崇, 村田 剛志, 高間 康史

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    配分額：24300000円 （ 直接経費：24300000円 ）

    ・非適合フィードバックによる対話的文書検索
    対話的文書検索では,ユーザが正確なクエリを記述することが難しいため,初期検索でまったく適合文書が得られない場合が多い.これまで我々が開発してきた分類学習ベースの適合フィードバックでは,適合文書と非適合文書の両方が得られないと判別関数の学習ができないため,検索結果が非適合文書だけである初期検索ではフィードバックがかからない.そこで,非適合文書(負例)のみからも分類学習が可能なOne-class SVMを用いて,非適合文書だけからフィードバックのかかる新しい対話的文書検索の枠組みである,非適合フィードバックを提案し,従来法との実験的評価により良好な結果を得た.これにより,初期検索においても,メタ情報源のためのプロファイルを生成可能である.
    ・トランスダクティブ学習を用いた最小評価によるクエリ拡張
    対話的文書検索で,ユーザの判定コストが最小,つまり,適合文書と非適合文書をそれぞれ一つづつ判定して,それらからクエリ拡張を行うシステムを開発した.機械学習のトランスダクティブ学習の方法を用いることで,大量の判定されていない文書を訓練例として利用することにより,より精度の高い判別関数が学習可能になり,その結果,最小評価でのクエリ拡張が実現された.評価実験により,有効性を確認した.このシステムにより,ユーザの最小の認知的負荷で,メタ情報源のプロファイルが生成できる.
    ・メタ情報源獲得システム全体の実装
    これまで,ユーザの検索意図を表すプロファイルを生成するために,対話的文書検索システムとクエリ獲得システムを開発してきた.それらのシステムから得られたプロファイルに基づき,メタ情報源を獲得するシステムを実現するために,最小評価によるクエリ拡張から得られたプロファイルに基づき,情報ストリームとWebコミュニティの2つのメタ情報源を獲得するシステムを実装し,有効なメタ情報源が獲得されることを確認した.

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  • Webにおけるコミュニティの発見

    研究課題/領域番号：7700000689  2001年 - 2004年

    科学技術振興機構  戦略的な研究開発の推進/戦略的創造研究推進事業/さきがけ

    村田 剛志

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    膨大なWeb情報を有効活用するために、Webにおけるコミュニティを発見するシステムの構築を目標とします。興味を共有するWebページ集合(Webコミュニティ)の発見と、同じ興味を持つユーザ集合(ユーザコミュニティ)の発見、さらに両コミュニティ間の相互作用の解明を行ないます。

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  • ネットワーク分散知識システムのための知識共生モデルの構築に関する研究

    研究課題/領域番号：13480100  2001年 - 2003年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    村田 剛志, 本位田 真一, 本位田 真一, 市瀬 龍太郎, 武田 英明, 村田 剛志

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    配分額：15000000円 （ 直接経費：15000000円 ）

    情報に関する活動(例えば収集など)やコミュニケーションに関する活動(他人とのコンタクトなど)は現代における人間の活動の中で非常に重要なものとなっている.これらをトータルとしてコンピュータで支援することが求められている.ここではこの人間の情報・コミュニケーション活動を2つの層の6つの種類の活動に大別することで,全体をモデル化する.第1の層は情報の扱いに関する3種の要素があり,それぞれ"Collect(集める)","Create(創る)","Donate(提供する)"とする.これはユーザを中心とした視点から見た情報のライフサイクルである.情報はユーザによって収集され,それらの情報に基づいて新しい情報が創造される.そして新しい情報は社会に提供され,将来の創造のために利用される.新たな情報が無から作り出されることは稀であり,多くの場合は既存の情報が下敷きとなる.第2の層はコミュニケーションの扱いに関する"Relate(つなげる)","Collaborate(ともにする)","Present(現す)"の3種の要素である.これも第1層と同様にユーザ中心のコミュニケーションプロセスであるといえる.ある人物が他の人々との関係を得て,新しい情報を生み出すために協調する.そして彼ら自身が新たな情報源として社会に対しその存在を表明する.2つの層は相互に依存しあっている.情報を集めたり,提供したりするにはその相手が必要であり,それには他者のつながりを求めたり,自らを現す必要がある.逆に誰かとつながるには情報を集めないとわからない.このようなつながりをつくりつつ,つながりをチャンネルとして他者とコミュニケーションを行うことが本研究で目標とした知識主体のひとつの在りようであること考えることができる.
    このようなモデルの下,個別の研究を行った.(1)二つの異なる階層的情報源間の関係を構造的および意味的な方法で求めることを行った.(2)知識主体の自律的形成過程を明らかにするために,Webコミュニティの研究を行った.(3)知識主体の実装方法としてエージェントを実現するためには,いつでもどこでも誰でも安全に使えるような仕組みである必要がある.そこで,3種類のエージェント(ユーザインタフェースエージェント,プログラマブルエージェント,サービス仲介エー-ジェント)を用いてこれらの問題を解決する分散システムフレームワークを提案した.

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  • リンクの共引用・書誌結合分析による分野構造分析

    研究課題/領域番号：13878072  2001年 - 2002年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  萌芽研究

    神門 典子, 村田 剛志

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    配分額：1900000円 （ 直接経費：1900000円 ）

    平成14年度は、昨年度の成果を踏まえ、主として下記の研究を行った。
    (1)Webコミュニテイの構造分析
    膨大なWeb情報の有効活用を目指し、ハイパーリンクのグラフ構造に基づいてWebページ間の関連性を見出すWeb構造マイニングの研究を引き続き行なった。
    平成14年度は、興味を共有するWebページ集合であるWebコミュニティを、ハイパーリンクによるグラフ構造に基づいてモデル化する手法についての考察を進めた。関連研究としては、固定した二部グラフ構造を探索するKumarらの手法と、ネットワーク理論を適用したFlakeらのグラフ分割手法の二つがあるが、二部グラフ以外の基本要素について、構造と意味の対応を立証する研究は不十分である。実際のWebコミュニティを構成している基本要素や、その組み合わせによる構造変化の可能性について、さらなる検討の必要性が明らかになった。
    (2)情報検索・活用支援(information access)システムへの応用
    CCC(Content, Context, Collaboration)モデルに基づき、引用とリンクを、従来の内容型(content-based)の情報検索やクラスタリングを補うコンテキストと利用者や作成者のcollaborationとしてのリコメンデーションと捉え、情報検索、および、クラスタリング、テキスト自動要約等の情報活用支援技術の高度化への応用を検討した。
    昨年度に引き続き、リンク分析を側面から支える枠組みとして、ページタイプとリンクのタイプの分析を行い、ファセット分類とグランデッドセオリに基づく分類記述枠組みについて考察を薦めた。分類構造と効果の対応の検証は不十分である。認知的側面および、検索、テキスト要約等の情報活用技術への有効性について、さらなる検討の必要性が明らかになった。

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  • ハイパーリンクのグラフ構造に基づくWebコミュニティに関する研究

    研究課題/領域番号：13224091  2001年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特定領域研究(C)

    村田 剛志

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    本研究では、(1)Webコミュニティにおける構造のモデル化(2)Webコミュニティにおける動的変化の検出の二つを目標としたが、今年度は今後実験を進めていくための準備作業や、従来から行なってきた実験をさらに発展させる形で研究を進めた。前者としてはNTCIRのテストコレクションとして収集しているWebデータのリンク情報を利用するために、その大きさやデータ構造等についての調査を行なった。後者としては、Webページのハイパーリンクによって構成されるグラフ構造に基づいて、興味を共有するWebページ集合であるWebコミュニティを発見するシステムを既に構築しており、そのシステムをさらに発展させて当該トピックにおける中心的なページ集合を見出すような洗練手法を考案した。重要な内容をもつ中心的なWebページは他のページとのリンクが密であると考えられることから、2部グラフで表されるWebコミュニティにおいて、グラフが密になるようなページの選択を反復的に繰り返すように発見手法の改良を行なった。この手法に基づいたシステムを実現し、数十のトピックについてそのトピックに関するランキングの下位のページ集合を入力とし、洗練によって上位のページ集合が得られるかどうか実験を行なった。対象とするWebコミュニティのトピックによって効果に差はあるが、いくつかのトピックについて、そのトピックの中心的なページ集合を発見することに成功している。今年度の研究発表は上述のシステムに関するものを中心に行なった。その中の「Webコミュニティにおけるコアメンバーの発見」の口頭発表に対して、2001年度人工知能学会大会優秀論文賞の受賞が決定している。また、人工知能学会誌に投稿した論文の採録も決定している。

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  • 参照の共起性に基づく知識発見に関する研究

    研究課題/領域番号：12780261  2000年 - 2001年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  奨励研究(A)

    村田 剛志

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    配分額：2500000円 （ 直接経費：2500000円 ）

    本研究では、(1)サーチエンジンの収録内容の特徴発見(2)ハイパーリンクによる結合関係に基づくコミュニティ発見の二つを目標としたが、サーチエンジンにおけるページ収集アルゴリズムやその収録内容については外部に公開されていない部分が多く、収録内容の特徴の変化も速いことから、主として(2)についての研究を実施することにした。Webページのハイパーリンクによって構成されるグラフ構造に基づいて、興味を共有するWebページ集合であるWebコミュニティを発見するシステムを前年度に構築しており、今年度はそのシステムをさらに発展させて、当該トピックにおける中心的なページ集合を見出すような洗練手法を考案した。重要な内容をもつ中心的なWebページは他のページとのリンクが密であると考えられることから、2部グラフで表されるWebコミュニティにおいて、グラフが密になるようなページの選択を反復的に繰り返すように発見手法の改良を行なった。この手法に基づいたシステムを実現し、数十のトピックについてそのトピックに関するランキングの下位のページ集合を入力とし、洗練によって上位のページ集合が得られるかどうか実験を行なった。対象とするWebコミュニティのトピックによって効果に差はあるが、いくつかのトピックについて、そのトピックの中心的なページ集合を発見することに成功している。今年度の研究発表は上述のシステムに関するものを中心に行なった。その中の「Webコミュニティにおけるコアメンバーの発見」の口頭発表に対して、2001年度人工知能学会大会優秀論文賞の受賞が決定している。また、人工知能学会誌に投稿した論文の採録も決定している。

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  • 機械学習によるマルチメディアオーサリングの支援

    研究課題/領域番号：10680373  1998年 - 2000年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    沼尾 正行, 村田 剛志

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    配分額：3000000円 （ 直接経費：3000000円 ）

    以下の目的に合わせて学習機構の改良を行った。
    (ア)画像と音楽からなるマルチメディアシステム(カラオケシステム)
    (イ)音楽に対する被験者の感じ方を楽譜に基づいて推定するシステム
    (ウ)被験者の感じ方に合わせて編曲を行うシステム
    さらに、これら個別に試作した機能の評価を行い、それらを組み合わせた場合のオーサリングシステムの構築方法について検討、実装した。その結果、編曲だけではなく、被験者の感じ方に合わせて作曲を行うシステムを構築することに成功した。すなわち、ユーザの介入がほとんどなくても、オーサリングを行うことができ、ユーザの漠然とした感覚を反映した作曲が行えることを実際に示した。さらに音楽に合わせて、適切な画像を表示する機能も実装した。
    MIDIデータを元にコンテンツを作成し、心理実験に基づいてシステムの評価を行った。それと並行して、学習機能の問題点を洗い出し、解決できる部分については解決し、解決できない部分について新たな研究課題をまとめて、文書化した。
    以上により、マルチメディアを扱うソフトウェア用に機械学習による自動カスタマイズおよび制作支援機能を試作することができ、それを用いて制作したコンテンツを心理実験で評価して、カスタマイズの有効性を明らかすることができた。

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  • 計算機による発見機構の研究

    研究課題/領域番号：09780317  1997年 - 1998年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  奨励研究(A)

    村田 剛志

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    配分額：2000000円 （ 直接経費：2000000円 ）

    本研究では計算機による発見機構の実現を目標とし、平面幾何を対象とした発見システムDIGESTを構築し動作させた。一般に対象が複雑な場合においては、その対象に含まれる構造を把握することによって抽象度の高い一般性のある定理や法則を発見することができる。DIGESTは平面幾何における最も基本的な構造である三角形に注目し、三角形の隣接・包含関係を基に面積の関係を表す式を獲得する。その式を基に、チェパの定理やメネラウスの定理などを再発見するだけでなく、三角形の重心についての定理など、一般性のある定理を数多く発見している。また、発見のプロセスにおいて問題解決の手法が用いられることが多いことに注貝し、問題解決過程における表現手法の研究として、図を用いて推論を行なうシステムも構築した。このシステムは算数の文章題を解く際、問題を図示することによって、〓に示されていない条件や制約を図から獲得して問題解決を行なっている。さらに、知的活動において図の果たす役割を明らかにするために、wwwにおけるサイトの集合を視覚化するシステムの構築も行なった。このシステムはサイトの集合をグラフとして表現し、内容的に類似するサイトのクラスタリングを試みる。このようなクラスタリングは、未知の対象についての性質を明らかにする上での第一歩であり、発見のような高度な知的活動の土台となるものである。
    昨年度と今年度の2年間に渡って行なわれた本研究は、発見、図による推論、視覚化をキーワードに、対象の表現や知議の獲得についての手法を考案し、実際にシステムを構築して動作させることによって検証を行なった。
    このような研究は、発見という人間の高度な知的活動を解明する上で興味深いだけでなく、計算機上での図形の表現やそれを用いた推論の手法などに対して有用な知見をもたらすものであると言える。

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  • 計算機による発見機構の研究

    研究課題/領域番号：08780338  1996年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  奨励研究(A)

    村田 剛志

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    配分額：1100000円 （ 直接経費：1100000円 ）

    本研究では計算機による発見機構の実現を目標とし、平面幾何の領域を対象とした発見システムPLANET、EXPEDITION、三角関数における帰納的発見システムの3つを構築し実験を行なった。1.平面幾何における発見システムPLANETは、与えられた図形における相似や合同などの図形的関係を基に、メネラウスの定理やチェバの定理、三角関数の加法定理などの定理の再発見に成功している。2.実験によるデータ獲得に基づく発見システムEXPEDITIONは、円に線分を付加して生成した図形を観察し、長さや角度についての数値データを基に方べきの定理やタ-レスの定理などの良く知られた定理の再発見だけでなく、公式集においても身受けられない多くの有用な定理の発見にも成功している。3.三角関数における帰納的発見システムでは、多くの公式が演繹的に導出される三角関数の領域において、数値データを基に帰納的に式を生成することによって、倍角・半角公式を始めとする有用な公式の再発見を行なっている。これらの実験結果により、提案した発見手法の有効性を示すことができた。計算機による科学的発見においては、システムがデータ獲得のための実験を行なうことによって、知識を発見する上で有用なデータを能動的に獲得することができる。物理学や化学とは異なり、平面幾何のような抽象的な対象を扱う領域においては、図形を生成し観察することで発見の基になるデータを容易に獲得することができる。本研究で構築した上記の発見システムはその特性を生かし、わずかな初期知識を基に図形についての豊富なデータを獲得して発見に用いている。これらの発見システムの手法は、人間が図形を観察して推論を行なう過程を明らかにする上でも有用であると考えられる。

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  • 計算機による発見機構の研究

    研究課題/領域番号：07780306  1995年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  奨励研究(A)

    村田 剛志

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    配分額：1000000円 （ 直接経費：1000000円 ）

    本研究では計算機による発見機構の実現を目標とし、平面幾何の領域を対象とした発見システムPLANET、EXPEDITION、DIGESTを構築し、実験を行なった。1.平面幾何における発見システムPLANETは、与えられた図形における相似や合同などの図形的関係を基に、メネラウスの定理やチェバの定理、三角関数の加法定理などの定理の再発見に成功している。2.実験によるデータ獲得に基づく発見システムEXPEDITIONは、円に線分を付加して生成した図形を観察し、長さや角度についての数値データを基に方べきの定理やタ-レスの定理などの良く知られた定理の再発見だけでなく、公式集においても見受けられない多くの有用な定理の発見にも成功している。3.幾何構造に基づく発見システムDIGESTは図形を構成する三角形の隣接・包含関係に注目し、三角形の面積の関係を表す式を基に、三角形の重心に関する式など有用で一般性のある定理を発見している。これらの実験結果により、提案した発見手法の有効性を示すことができた。発見システムについての研究の多くは物理学や化学などの領域を対象としているが、平面幾何のような抽象的な対象を扱う領域においては、図形を生成し観察することで発見の基になるデータをシステムが自らつくり出すことができる。本研究で構築した上記の発見システムはその特性を生かし、わずかな初期知識を基に図形についての豊富なデータを獲得して発見に用いている。これらの発見システムの手法は、人間が図形を観察して推論を行なう過程を明らかにする上でも有用であると考えられる。

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  • 計算機による発見機構の研究

    研究課題/領域番号：06858035  1994年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  奨励研究(A)

    村田 剛志

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    配分額：900000円 （ 直接経費：900000円 ）

    本研究では計算機による発見機構の実現を目標とし、平面幾何の領域を対象とした発見システムの構築を行なった。一般に発見システムが見つける知識の性質は採用する発見の基準によって決まる。平面幾何の領域における発見システムとしてDSTが挙げられるが、DSTでは図形に補助線を引くことで生じる辺や角などの副生成物に関する項を幾何的な関係式から消去することを発見の基準としている。本研究では、図形を観察して得られる副生成物以外の情報を発見の基準とする以下のシステムを構築することで、DSTでは発見できなかった複雑な定理を発見することを目指した。
    1 図形中の辺の関係に注目し、式変形の結果得られる式の辺集合が有用な図形的な性質を満たすものを定理とするシステムを構築した。有用な図形的性質として、辺集合が図形中の一点を共有するものや辺集合が閉図形を構成するものを採用した。
    2 図形から観察される辺の長さや角の大きさに関する数値的な情報を用いて定理の候補を出し、その候補を幾何的な関係式だけから導出するシステムを構築した。
    これらの発見システムの実験を購入したワークステーション上で行なった結果、DSTの発見の基準では得られなかったいくつかの平面幾何の定理の発見に成功し、これらの発見の基準が有効なものであることが確かめられた。
    また、システムが発見した定理の有効範囲を決定するために、図形を変形させて定理を適用するなど、実験によって外界から必要な情報を得る手法の考察を行なった。実験の機構に関しては他の領域における発見システムにおいても研究されており、発見した定理の有用性を高めることができると考えられる。

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  • 人工知能

    1989年

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    資金種別：競争的資金

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  • artificial intelligence

    1989年

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    資金種別：競争的資金

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