大阪大学 産業科学研究所 准教授
組合せ論的計算に基づく超高次元データからの知識発見
平成25年度でさきがけ研究修了
平成25年度でさきがけ研究修了
著しいデータ取得技術の向上を背景に、様々な工学的問題において、数千〜数十万次元といった極めて高次元なデータを扱う場面が増えています。本研究では、劣モジュラ性と呼ばれる離散構造を用いる事により、超高次元データにおいて、組合せ論的計算に基づく厳密な解析を実現するデータマイニング技術の基盤を構築します。そして遺伝子データ解析や自然言語処理などの諸問題へ適用し、新たな科学的・社会的知見の獲得を目指します。