2024/08/16 更新

サカモト　ヒロシ
坂本　比呂志
SAKAMOTO Hiroshi
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Citation Countは当該年に発表した論文の被引用数

所属
大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系
職名
教授
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研究キーワード

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研究分野

  • 情報通信 / 知能情報学

出身学校

  • 1994年03月   九州大学   理学部   物理   卒業   日本国

出身大学院

  • 1998年03月   九州大学   情報システム学研究科   情報理学   博士課程・博士後期課程   修了   日本国

取得学位

  • 九州大学  -  博士（理学）   1998年12月

学内職務経歴

  • 2022年04月 - 2024年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院     情報工学研究院長（情報工学部長・情報工学府長）

  • 2020年04月 - 2022年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院     副情報工学研究院長

  • 2017年04月 - 2018年03月   九州工業大学   情報工学部     情報工学部知能情報工学科長

  • 2017年04月 - 2018年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院     情報工学研究院知能情報工学研究系長

  • 2013年04月 - 現在   九州工業大学   大学院情報工学研究院   知能情報工学研究系     教授

  • 2008年04月 - 2013年03月   九州工業大学   大学院情報工学研究院   知能情報工学研究系     准教授

  • 2007年04月 - 2008年03月   九州工業大学   情報工学部     准教授

  • 2003年08月 - 2007年03月   九州工業大学   情報工学部     助教授

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学外略歴

  • 2009年10月 - 2013年03月   科学技術振興機構   さきがけ研究者   日本国

  • 2002年06月 - 2003年05月   ニューサウスウェールズ大学   文部科学省在外研究員   オーストラリア連邦

  • 1999年01月 - 2003年07月   九州大学   助手   日本国

  • 1996年04月 - 1998年12月   日本学術振興会   日本学術振興会特別研究員   日本国

所属学会・委員会

  • 2010年04月   1st International Workshop on Social Networks and Social Media Mining on the Web   日本国

  • 2007年04月 - 現在   日本データベース学会   日本国

  • 2004年04月 - 現在   電子情報通信学会   日本国

  • 2003年04月 - 現在   人工知能学会   日本国

  • 2003年04月 - 2008年03月   情報処理学会   日本国

論文

  • Privacy-Preserving Feature Selection with Fully Homomorphic Encryption 査読有り 国際誌

    Shinji Ono, Jun Takata, Masaharu Kataoka, Tomohiro I , Kilho Shin, Hiroshi Sakamoto

    Algorithms ( MDPI )   15 ( 7 )   229   2022年06月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    For the feature selection problem, we propose an efficient privacy-preserving algorithm. Let D, F, and C be data, feature, and class sets, respectively, where the feature value x(Fi) and the class label x(C) are given for each x ∈ D and Fi ∈ F. For a triple (D, F, C), the feature selection problem is to find a consistent and minimal subset F′ ⊆ F, where ‘consistent’ means that, for any x, y ∈ D, x(C) = y(C) if x(Fi) = y(Fi) for Fi ∈ F′, and ‘minimal’ means that any proper subset of F′ is no longer consistent. On distributed datasets, we consider feature selection as a privacy-preserving problem: assume that semi-honest parties A and B have their own personal DA and DB. The goal is to solve the feature selection problem for DA ∪ DB without sacrificing their privacy. In this paper, we propose a secure and efficient algorithm based on fully homomorphic encryption, and we implement our algorithm to show its effectiveness for various practical data. The proposed algorithm is the first one that can directly simulate the CWC (Combination of Weakest Components) algorithm on ciphertext, which is one of the best performers for the feature selection problem on the plaintext.

    DOI： 10.3390/a15070229

    DOI： 10.3390/a15070229

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    その他リンク： https://www.mdpi.com/1999-4893/15/7/229

  • A Compression-Based Multiple Subword Segmentation for Neural Machine Translation 査読有り 国際誌

    Keita Nonaka , Kazutaka Yamanouchi , Tomohiro I , Tsuyoshi Okita , Kazutaka Shimada, Hiroshi Sakamoto

    Electronics   11 ( 7 )   1014   2022年03月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    In this study, we propose a simple and effective preprocessing method for subword segmentation based on a data compression algorithm. Compression-based subword segmentation has recently attracted significant attention as a preprocessing method for training data in neural machine translation. Among them, BPE/BPE-dropout is one of the fastest and most effective methods compared to conventional approaches; however, compression-based approaches have a drawback in that generating multiple segmentations is difficult due to the determinism. To overcome this difficulty, we focus on a stochastic string algorithm, called locally consistent parsing (LCP), that has been applied to achieve optimum compression. Employing the stochastic parsing mechanism of LCP, we propose LCP-dropout for multiple subword segmentation that improves BPE/BPE-dropout, and we show that it outperforms various baselines in learning from especially small training data.

    DOI： 10.3390/electronics11071014

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  • RePair in Compressed Space and Time 査読有り

    Sakai K., Ohno T., Goto K., Takabatake Y., I T., Sakamoto H.

    Data Compression Conference Proceedings   2019-March   518 - 527   2019年05月

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    担当区分：責任著者   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）

    © 2019 IEEE. Given a string T of length N, the goal of grammar compression is to construct a small context-free grammar generating only T. Among existing grammar compression methods, RePair (recursive paring) [Larsson and Moffat, 1999] is notable for achieving good compression ratios in practice. In this paper, we propose the first RePair algorithm working in compressed space, i.e., potentially o(N) space for highly compressible texts. The key idea is to give a new way to restructure an arbitrary (context-free) grammar S for T into RePair(T) in compressed space and time. We propose an algorithm for RePair(T) running in O(min(N, nm log N)) space and expected O(min(N, nm log N) m) time or O(min(N, nm log N) log log N) time, where n is the size of S and m is the number of variables in RePair(T). We implemented our O(min(N, nm log N) m)-time algorithm and show it can actually run in compressed space. We also present a new approach to reduce the peak memory usage of existing RePair algorithms combining with our algorithms, and show that the new approach outperforms, both in computation time and space, the most space efficient linear-time RePair implementation to date.

    DOI： 10.1109/DCC.2019.00060

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  • A faster implementation of online RLBWT and its application to LZ77 parsing 査読有り

    Ohno T., Sakai K., Takabatake Y., I T., Sakamoto H.

    Journal of Discrete Algorithms   52-53   18 - 28   2018年09月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    © 2018 The Authors Run-length encoded Burrows–Wheeler Transformed strings, resulting in Run-Length BWT (RLBWT), is a powerful tool for processing highly repetitive strings. We propose a new algorithm for online RLBWT working in run-compressed space, which runs in O(nlg⁡r) time and O(rlg⁡n) bits of space, where n is the length of input string S received so far and r is the number of runs in the BWT of the reversed S. We improve the state-of-the-art algorithm for online RLBWT in terms of empirical construction time. Adopting the dynamic list for maintaining a total order, we can replace rank queries in a dynamic wavelet tree on a run-length compressed string by the direct comparison of labels in a dynamic list. Enlisting the proposed online RLBWT, we can efficiently compute the LZ77 factorization in run-compressed space. The empirical results show the efficiencies of both our online RLBWT and LZ77 parsing, especially for highly repetitive strings.

    DOI： 10.1016/j.jda.2018.11.002

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  • Information Processing on Compressed Data 招待有り 査読有り 国際誌

    Takabatake Yoshimasa, Tomohiro I, Hiroshi Sakamoto

    Sublinear Computation Paradigm: Algorithmic Revolution in the Big Data Era ( Springer )   89 - 104   2021年01月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）

    DOI： 10.1007/978-981-16-4095-7_6

    DOI： 10.1007/978-981-16-4095-7_6

    Kyutacar

  • Practical Random Access to SLP-Compressed Texts 査読有り

    Gagie T., I T., Manzini G., Navarro G., Sakamoto H., Seelbach Benkner L., Takabatake Y.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12303 LNCS   221 - 231   2020年09月

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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）

    © 2020, Springer Nature Switzerland AG. Grammar-based compression is a popular and powerful approach to compressing repetitive texts but until recently its relatively poor time-space trade-offs during real-life construction made it impractical for truly massive datasets such as genomic databases. In a recent paper (SPIRE 2019) we showed how simple pre-processing can dramatically improve those trade-offs, and in this paper we turn our attention to one of the features that make grammar-based compression so attractive: the possibility of supporting fast random access. This is an essential primitive in many algorithms that process grammar-compressed texts without decompressing them and so many theoretical bounds have been published about it, but experimentation has lagged behind. We give a new encoding of grammars that is about as small as the practical state of the art (Maruyama et al., SPIRE 2013) but with significantly faster queries.

    DOI： 10.1007/978-3-030-59212-7_16

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85092111359&origin=inward

  • Faster privacy-preserving computation of edit distance with moves 査読有り 国際誌

    Yoshimoto Y., Kataoka M., Takabatake Y., Tomohiro I., Shin K., Sakamoto H.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12049 LNCS   308 - 320   2020年01月

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    担当区分：責任著者   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）

    © Springer Nature Switzerland AG 2020. We consider an efficient two-party protocol for securely computing the similarity of strings w.r.t. an extended edit distance measure. Here, two parties possessing strings x and y, respectively, want to jointly compute an approximate value for EDM(x, y), the minimum number of edit operations including substring moves needed to transform x into y, without revealing any private information. Recently, the first secure two-party protocol for this was proposed, based on homomorphic encryption, but this approach is not suitable for long strings due to its high communication and round complexities. In this paper, we propose an improved algorithm that significantly reduces the round complexity without sacrificing its cryptographic strength. We examine the performance of our algorithm for DNA sequences compared to previous one.

    DOI： 10.1007/978-3-030-39881-1_26

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  • Rpair: Rescaling RePair with Rsync 査読有り

    Gagie T., I T., Manzini G., Navarro G., Sakamoto H., Takabatake Y.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   11811 LNCS   35 - 44   2019年01月

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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）

    © 2019, Springer Nature Switzerland AG. Data compression is a powerful tool for managing massive but repetitive datasets, especially schemes such as grammar-based compression that support computation over the data without decompressing it. In the best case such a scheme takes a dataset so big that it must be stored on disk and shrinks it enough that it can be stored and processed in internal memory. Even then, however, the scheme is essentially useless unless it can be built on the original dataset reasonably quickly while keeping the dataset on disk. In this paper we show how we can preprocess such datasets with context-triggered piecewise hashing such that afterwards we can apply RePair and other grammar-based compressors more easily. We first give our algorithm, then show how a variant of it can be used to approximate the LZ77 parse, then leverage that to prove theoretical bounds on compression, and finally give experimental evidence that our approach is competitive in practice.

    DOI： 10.1007/978-3-030-32686-9_3

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  • LZ-ABT: A practical algorithm for α-balanced grammar compression 査読有り

    Ohno T., Goto K., Takabatake Y., Tomohiro I., Sakamoto H.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   10979 LNCS   323 - 335   2018年07月

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    担当区分：責任著者   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）

    © Springer International Publishing AG, part of Springer Nature 2018. We propose a new LZ78-style grammar compression algorithm, named LZ-ABT, which is a simple online algorithm to create, given a string of length N over an alphabet of size σ, an α -balanced grammar in O(N logN log σ) time and O(n) space in addition to the input string, where n is the grammar size to output. LZ-ABT can avoid the lower-bound of Ω(N5/4) time of the naive algorithms for LZMW and LZD, other LZ78-style compression algorithms, which was observed in [Badkobeh et al. SPIRE 2017, pp. 51–67]. We also show that the algorithm can be executed in compressed space, i.e., without storing the whole input string explicitly in memory: in O(N log2N log σ) time and O(n) space, or O(N logN log σ) time and O(n log* N) space. We implement LZ-ABT running in O(N logN log σ) time and O(N) space and empirically show that its performance is competitive to LZD. This is the first practical implementation of α -balanced grammar compression to the best of our knowledge.

    DOI： 10.1007/978-3-319-94667-2_27

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  • Approximate frequent pattern discovery in compressed space 査読有り

    Fukunaga S., Takabatake Y., Tomohiro I., Sakamoto H.

    IEICE Transactions on Information and Systems ( 一般社団法人 電子情報通信学会 )   E101D ( 3 )   593 - 601   2018年03月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    © 2018 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. A grammar compression is a restricted context-free grammar (CFG) that derives a single string deterministically. The goal of a grammar compression algorithm is to develop a smaller CFG by finding and removing duplicate patterns, which is simply a frequent pattern discovery process. Any frequent pattern can be obtained in linear time; however, a huge working space is required for longer patterns, and the entire string must be preloaded into memory. We propose an online algorithm to address this problem approximately within compressed space. For an input sequence of symbols, a 1 , a 2 , ⋯, let G i be a grammar compression for the string a 1 a 2 ⋯ a i . In this study, an online algorithm is considered one that can compute G i+1 from (G i , a i+1 ) without explicitly decompressing G i . Here, let G be a grammar compression for string S . We say that variable X approximates a substring P of S within approximation ratio δ iff for any interval [i, j] with P = S [i, j] , the parse tree of G has a node labeled with X that derives S [l, r] for a subinterval [l, r] of [i, j] satisfying |[l, r] | ≥ δ|[i, j]|. Then, G solves the frequent pattern discovery problem approximately within δ iff for any frequent pattern P of S , there exists a variable that approximates P within δ. Here, δ is called the approximation ratio of G for S . Previously, the best approximation ratio obtained by a polynomial time algorithm was Ω(1/ lg 2 |P|). The main contribution of this work is to present a new lower bound Ω(1/ lg∗ |S | lg |P|) that is smaller than the previous bound when lg∗ |S | < lg |P|. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm extracts sufficiently long frequent patterns and significantly reduces memory consumption compared to the offline algorithm in the previous work.

    DOI： 10.1587/transinf.2017FCP0010

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  • A faster implementation of online run-length burrows-wheeler transform 査読有り 国際誌

    Ohno T., Takabatake Y., Tomohiro I., Sakamoto H.

    Lecture Notes in Computer Science   10765 LNCS   409 - 419   2018年01月

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    担当区分：責任著者   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）

    © Springer International Publishing AG, part of Springer Nature 2018. Run-length encoding Burrows-Wheeler Transformed strings, resulting in Run-Length BWT (RLBWT), is a powerful tool for processing highly repetitive strings. We propose a new algorithm for online RLBWT working in run-compressed space, which runs in O(n lg r) time and O(r lg n) bits of space, where n is the length of input string S received so far and r is the number of runs in the BWT of the reversed S. We improve the state-of-the-art algorithm for online RLBWT in terms of empirical construction time. Adopting the dynamic list for maintaining a total order, we can replace rank queries in a dynamic wavelet tree on a run-length compressed string by the direct comparison of labels in a dynamic list. The empirical result for various benchmarks show the efficiency of our algorithm, especially for highly repetitive strings.

    DOI： 10.1007/978-3-319-78825-8_33

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  • Privacy-Preserving String Edit Distance with Moves 査読有り

    Nakagawa S., Sakamoto T., Takabatake Y., Tomohiro I., Shin K., Sakamoto H.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   11223 LNCS   226 - 240   2018年01月

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    担当区分：責任著者   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）

    © 2018, Springer Nature Switzerland AG. We propose the first two-party protocol for securely computing an extended edit distance. The parties possessing their respective strings x and y want to securely compute the edit distance with move operations (EDM), that is, the minimum number of insertions, deletions, renaming of symbols, or substring moves required to transform x to y. Although computing the exact EDM is NP-hard, there exits an almost linear-time algorithm within the approximation ratio *NN for. We extend this algorithm to the privacy-preserving computation enlisting the homomorphic encryption scheme so that the party can obtain the approximate EDM without revealing their privacy under the semi-honest model.

    DOI： 10.1007/978-3-030-02224-2_18

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85055117003&origin=inward

  • A space-optimal grammar compression 査読有り 国際誌

    Takabatake Y., Tomohiro I., Sakamoto H.

    Leibniz International Proceedings in Informatics, LIPIcs   87   2017年09月

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    担当区分：責任著者   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）

    A grammar compression is a context-free grammar (CFG) deriving a single string deterministically. For an input string of length N over an alphabet of size σ, the smallest CFG is O(lgN)-Approximable in the offline setting and O(lgN lg∗ N)-Approximable in the online setting. In addition, an information-Theoretic lower bound for representing a CFG in Chomsky normal form of n variables is lg(n!/nσ) + n + o(n) bits. Although there is an online grammar compression algorithm that directly computes the succinct encoding of its output CFG with O(lgN lg∗ N) approximation guarantee, the problem of optimizing its working space has remained open. We propose a fully-online algorithm that requires the fewest bits of working space asymptotically equal to the lower bound in O(N lg lg n) compression time. In addition we propose several techniques to boost grammar compression and show their efficiency by computational experiments.

    DOI： 10.4230/LIPIcs.ESA.2017.67

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  • A Space-Optimal Grammar Compression 査読有り

    Yoshimasa Takabatake, Tomohiro I, and Hiroshi Sakamoto

    Proc. The 25th Annual European Symposium on Algorithms   to appear   2017年09月

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    担当区分：責任著者   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）

    Austria   Vienna   2017年09月04日  -  2017年09月08日

  • ビット分解プロトコルに基づく文字列間の距離計算

    中川 竣太, 坂本 時緒, 申 吉浩, 坂本 比呂志

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   104 ( 0 )   04   2017年08月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    DOI： 10.11517/jsaifpai.104.0_04

    CiNii Article

    CiNii Research

  • A Faster Implementation of Online Run-Length Burrows-Wheeler Transform 査読有り

    Tatsuya Ohno, Yoshimasa Takabatake, Tomohiro I and Hiroshi Sakamoto

    Proceeding of 28th Internal Workshop on Combinatorial Algorithms (IWOCA2017)   to appear   2017年07月

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    担当区分：責任著者   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）

    Australia   Newcastle   2017年07月17日  -  2017年07月21日

  • Stream-based Lossless Data Compression Hardware using Adaptive Frequency Table Management 査読有り

    Shinichi Yamagiwa, Koichi Marumo, Hiroshi Sakamoto

    Lecture Notes in Computer Science   9495   1 - 14   2016年08月

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    担当区分：責任著者   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： 10.1007/978-3-319-29006-5_11

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  • オンライン文法圧縮による頻出パターン発見

    福永 祥平, 高畠 嘉将, 井 智弘, 坂本 比呂志

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   101 ( 0 )   06   2016年08月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    DOI： 10.11517/jsaifpai.101.0_06

    CiNii Article

    CiNii Research

  • siEDM: An efficient string index and search algorithm for edit distance with moves 査読有り

    Takabatake Y., Nakashima K., Kuboyama T., Tabei Y., Sakamoto H.

    Algorithms   9 ( 2 )   2016年06月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    © 2016 by the authors. Although several self-indexes for highly repetitive text collections exist, developing an index and search algorithm with editing operations remains a challenge. Edit distance with moves (EDM) is a string-to-string distance measure that includes substring moves in addition to ordinal editing operations to turn one string into another. Although the problem of computing EDM is intractable, it has a wide range of potential applications, especially in approximate string retrieval. Despite the importance of computing EDM, there has been no efficient method for indexing and searching large text collections based on the EDM measure. We propose the first algorithm, named string index for edit distance with moves (siEDM), for indexing and searching strings with EDM. The siEDM algorithm builds an index structure by leveraging the idea behind the edit sensitive parsing (ESP), an efficient algorithm enabling approximately computing EDM with guarantees of upper and lower bounds for the exact EDM. siEDM efficiently prunes the space for searching query strings by the proposed method, which enables fast query searches with the same guarantee as ESP. We experimentally tested the ability of siEDM to index and search strings on benchmark datasets, and we showed siEDM's efficiency.

    DOI： 10.3390/a9020026

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    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84966373203&origin=inward

  • 定数領域の頻度計算を用いたオンライン文法圧縮アルゴリズム

    徳永 啓太郎, 坂本 比呂志

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   100 ( 0 )   15   2016年03月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    DOI： 10.11517/jsaifpai.100.0_15

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  • 文法圧縮を用いた類似度計算の大規模データベースへの適用

    大西 孝典, 久保山 哲二, 坂本 比呂志

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   100 ( 0 )   18   2016年03月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    DOI： 10.11517/jsaifpai.100.0_18

    CiNii Article

    CiNii Research

  • 文法圧縮における逆引き辞書の省スペース化

    福永 祥平, 坂本 比呂志

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   100 ( 0 )   02   2016年03月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    DOI： 10.11517/jsaifpai.100.0_02

    CiNii Article

    CiNii Research

  • ストリームデータからの頻出パターンの近似発見

    青山 友紀, 高畠 嘉将, 坂本 比呂志

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   99 ( 0 )   21   2016年01月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    DOI： 10.11517/jsaifpai.99.0_21

    CiNii Article

    CiNii Research

  • 文法圧縮のハッシュ領域の削減

    水野 仁人, 高畠 嘉将, 坂本 比呂志

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 ( 一般社団法人 人工知能学会 )   99 ( 0 )   05   2016年01月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

    DOI： 10.11517/jsaifpai.99.0_05

    CiNii Article

    CiNii Research

  • Lazy management for frequency table on hardware-based stream lossless data compression 査読有り 国際誌

    Marumo K., Yamagiwa S., Morita R., Sakamoto H.

    Information (Switzerland)   7 ( 4 )   2016年01月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    © 2016 by the authors. The demand for communicating large amounts of data in real-time has raised new challenges with implementing high-speed communication paths for high definition video and sensory data. It requires the implementation of high speed data paths based on hardware. Implementation difficulties have to be addressed by applying new techniques based on data-oriented algorithms. This paper focuses on a solution for this problem by applying a lossless data compression mechanism on the communication data path. The new lossless data compression mechanism, called LCA-DLT, provides dynamic histogram management for symbol lookup tables used in the compression and the decompression operations. When the histogram memory is fully used, the management algorithm needs to find the least used entries and invalidate these entries. The invalidation operations cause the blocking of the compression and the decompression data stream. This paper proposes novel techniques to eliminate blocking by introducing a dynamic invalidation mechanism, which allows achievement of a high throughput data compression.

    DOI： 10.3390/info7040063

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=85007368023&origin=inward

  • Online Grammar Compression for Frequent Pattern Discovery 査読有り

    井 智弘, 坂本 比呂志

    ICGI 2016   -   93 - 104   2016年01月

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    担当区分：責任著者   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）

    CiNii Research

  • Online Self-Indexed Grammar Compression 査読有り

    Yoshimasa Takabatake, Yasuo Tabei, Hiroshi Sakamoto

    Lecture Notes in Computer Science   9309   258 - 269   2015年09月

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    担当区分：責任著者   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： 10.1007/978-3-319-23826-5_25

    Scopus

  • Workshop on graph-based algorithms for big data and its applications (GABA2014) 査読有り

    Kawahara Y., Kuboyama T., Sakamoto H.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   9067   293 - 295   2015年01月

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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： 10.1007/978-3-662-48119-6_21

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84945578491&origin=inward

  • Finding ambiguous patterns on grammar compressed string 査読有り

    Maeda K., Takabatake Y., Tabei Y., Sakamoto H.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   9067   331 - 339   2015年01月

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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）

    © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015. Given a grammar compressed string S, a pattern P, and d ≥ 0, we consider the problem of finding all occurrences of Pʹ in S such that d(P, P ʹ) ≤ d with respect to Hamming distance. We propose an algorithm for this problem in O(lg lg n lg ∗ N(m+d occ d lg m/d lgN)) time, where N = |S|, m = |P|, n is the number of variables in the grammar compression, and occ d is the frequency of an evidence of a substring of P. We implement this algorithm and compare with a naive filtering on the grammar compression.

    DOI： 10.1007/978-3-662-48119-6_25

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84945534777&origin=inward

  • An Extension of Community Extraction Algorithm on Bipartite Graph 査読有り

    Y. Li, K. Maeda, T. Kuboyama, H. Sakamoto

    International Journal of Advances in Computer Science and Its Applications   4 ( 4 )   30 - 34   2014年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Online Pattern Matching for String Edit Distance with Moves 査読有り

    Yoshimasa Takabatake, Yasuo Tabei, Hiroshi Sakamoto

    21th International Symposium on String Processing and Information Retrieval   2014年10月

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    担当区分：責任著者   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： 10.1007/978-3-319-11918-2

    Scopus

  • Grammar Compression: Grammatical Inference by Compression and Its Application to Real Data 招待有り 査読有り

    Hiroshi Sakamoto

    12th International Conference on Grammatical Inference (ICGI2014, 2014-9)   3 - 20   2014年09月

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    担当区分：責任著者   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）

  • Improved ESP-index: A Practical Self-index for Highly Repetitive Texts 査読有り

    Yoshimasa Takabatake, Yasuo Tabei, Hiroshi Sakamoto

    13th International Symposium on Experimental and Efficient Algorithms   2014年06月

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    担当区分：責任著者   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： 10.1007/978-3-319-07959-2_29

    Scopus

  • Truss Decomposition for Extracting Communities in Bipartite Graph 査読有り

    Y. Li, T. Kuboyama, H. Sakamoto

    The Third International Conference on Advances in Information Mining and Management (IMMM2013)   2013年11月

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    担当区分：責任著者   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）

  • Scalable Pattern Discovery on Knot Theory 査読有り

    Y. Takabatake, T. Kuboyama, A. Yasuhara, H. Sakamoto

    Workshop on Data Discretization and Segmentation for Knowledge Discovery (DDS 2013)   2013年10月

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    担当区分：責任著者   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）

  • An Implementation of Truss Decomposition of Bipartite Graph 査読有り

    Y. Li, T. Kuboyama, H. Sakamoto

    Workshop on Data Discretization and Segmentation for Knowledge Discovery (DDS2013)   2013年10月

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    担当区分：責任著者   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）

  • Fully-Online Grammar Compression 査読有り

    S. Maruyama, Y. Tabei, H. Sakamoto, K. Sadakane

    20th International Symposium on String Processing and Information Retrieval (SPIRE2013)   218 - 229   2013年10月

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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： 10.1007/978-3-319-02432-5_25

    Scopus

  • A Reconfigurable Stream Compression Hardware based on Static Symbol-Lookup Table 査読有り

    S. Yamagiwa, H. Sakamoto

    The First Workshop on Benchmarks, Performance Optimization, and Emerging hardware of Big Data Systems and Applications (BPOE 2013)   86 - 93   2013年10月

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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/BigData.2013.6691702

    Scopus

  • Pattern extraction from graphs and beyond 査読有り

    Sakamoto H., Sakamoto H., Kuboyama T.

    Smart Innovation, Systems and Technologies   24   115 - 145   2013年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    We explain recent studies on pattern extraction from large-scale graphs. Patterns are represented explicitly and implicitly. Explicit patterns are concrete subgraphs defined in graph theory, e.g., clique and tree. For an explicit model of patterns, we introduce notable fast algorithms for finding all frequent patterns. We also confirm that these problems are closely related to traditional problems in data mining. On the other hand, implicit patterns are defined by statistical factors, e.g., modularity, betweenness, and flow determining optimal hidden subgraphs. For both models, we give an introductory survey focusing on notable pattern extraction algorithms.

    DOI： 10.1007/978-3-319-00372-6J7

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84883304986&origin=inward

  • A Succinct Grammar Compression 査読有り

    Y. Tabei, Y. Takabatake, H. Sakamoto

    24th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM2013)   235 - 246   2013年06月

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    担当区分：責任著者   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： 10.1007/978-3-642-38905-4_23

    Scopus

  • Mining Twitter Data: Discover Quasi-Truss from Bipartite Graph 査読有り

    Yanting Li, Tetsuji Kuboyama, Hiroshi Sakamoto

    5th International Conference on Intelligent Decision Technologies   287 - 295   2013年06月

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    担当区分：責任著者   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： 10.3233/978-1-61499-264-6-287

    Scopus

  • Scalable Detection of Frequent Substrings by Grammar-Based Compression 査読有り

    M.Nakahara, S.Maruyama, T.Kuboyama, H.Sakamoto

    IEICE Trans. on Information and Systems   E96-D ( 3 )   457 - 464   2013年03月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    DOI： 10.1587/transinf.E96.D.457

    Scopus

    CiNii Article

  • ESP-Index: A Compressed Index Based on Edit-Sensitive Parsing 査読有り

    S.Maruyama, M.Nakahara, N.Kishiue, H.Sakamoto

    Journal of Discrete Algorithms   18   100 - 112   2013年01月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    DOI： 10.1016/j.jda.2012.07.009

    Scopus

  • Variable-length codes for space-efficient grammar-based compression 査読有り

    Takabatake Y., Tabei Y., Sakamoto H., Sakamoto H.

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   7608 LNCS   398 - 410   2012年10月

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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）

    Dictionary is a crucial data structure to implement grammar-based compression algorithms. Such a dictionary should access any codes in O(1) time for an efficient compression. A standard dictionary consisting of fixed-length codes consumes a large amount of memory of 2n logn bits for n variables. We present novel dictionaries consisting of variable-length codes for offline and online grammar-based compression algorithms. In an offline setting, we present a dictionary of at most min {nlogn∈+∈2n∈+∈o(n), 3nlogσ(1∈+∈o(1))} bits of space where. In an online setting, we present a dictionary of at most bits of space for a constant alphabet and unknown n. Experiments revealed that memory usage in our dictionary was much smaller than that of state-of-the-art dictionaries. © 2012 Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

    DOI： 10.1007/978-3-642-34109-0-42

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=84867546800&origin=inward

  • An online algorithm for lightweight grammar-based compression 査読有り

    Maruyama S., Takeda M., Nakahara M., Sakamoto H.

    Proceedings - 1st International Conference on Data Compression, Communication, and Processing, CCP 2011   19 - 28   2011年11月

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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）

    Grammar-based compression is a well-studied technique for constructing a small context-free grammar (CFG) uniquely deriving a given text. In this paper, we present an online algorithm for lightweight grammar-based compression. Our algorithm is based on the LCA algorithm [Sakamoto et al. 2004]which guarantees nearly optimum compression ratio and space. LCA, however, is an offline algorithm and requires external space to save space consumption. Therefore, we present its online version which inherits most characteristics of the original LCA. Our algorithm guarantees O(log 2 n)-approximation ratio for an optimum grammar size, and all work is carried out on a main memory space which is bounded by the output size. In addition, we propose more practical encoding based on parentheses representation of a binary tree. Experimental results for repetitive texts demonstrate that our algorithm achieves effective compression compared to other practical compressors and the space consumption of our algorithm is smaller than the input text size. © 2011 IEEE.

    DOI： 10.1109/CCP.2011.40

    Scopus

    その他リンク： https://www.scopus.com/inward/record.uri?partnerID=HzOxMe3b&scp=81255164860&origin=inward

  • An Online Algorithm for Lightweight Compression of Highly Repetitive Text 査読有り

    S.Maruyama, M.akahara, H.Sakamoto

    AAAC2011   2011年04月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

  • Predicting Mutation Trend of Influenza A Virus through Dimensionality Reduction in Hamming Metric on HA Amino Acid Sequences 査読有り

    T.Kuboyama,K.Ito,K.Hirata,H.Sakamoto

    Annual International Conference on Bioinformatics and Computational Biology   2011年03月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    2011年02月28日  -  2011年03月01日

    Poster & CD-ROM

  • An improved algorithm for extracting research communities from bibliographic data 査読有り

    Y.Nakamura,T.Horiike,Y.Taira,Hiroshi Sakamoto

    DASFAA workshop   338 - 345   2010年04月

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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）

    2010年04月01日  -  2010年04月04日

    DOI： 10.1007/978-3-642-14589-6_34

    Scopus

  • Context-sensitive grammar transform: compression and pattern matching 査読有り

    S.Maruyama,Y.Tanaka,H.Sakamoto,M.Takeda

    IEICE Trans. on Information and Systems   2010年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌 代表的研究業績

    DOI： 10.1587/transinf.E93.D.219

    Scopus

    CiNii Article

  • データ圧縮の理論に基づく効率的な索引構造 査読有り

    多比良嘉成,岸上直也,田中洋平,坂本比呂志

    日本データベース学会論文誌   8 ( 3 )   7 - 12   2010年01月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • Extracting Research Communities by Improved Maximum Flow Algorithm 査読有り

    Toshihiko Horiike,Youhei Takahashi,Tetsuji Kuboyama,Hiroshi Sakamoto

    Proc. 13th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems   2009年09月

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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）

    2009年09月  -  2009年09月

  • A Space-Saving Approximation Algorithm for Grammar-Based Compression 査読有り

    Hiroshi Sakamoto,Shirou Maruyama,Takuya Kida,Shinichi Shimozono

    IEICE Trans. on Information and Systems   E92-D ( 2 )   158 - 165   2009年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • 有向グラフ上の到達可能性のための索引構造と大規模XMLデータベースへの応用 査読有り

    中村有作,原口新平，舞田哲哉,坂本 比呂志

    電子情報通信学会論文誌Vol.J91-D,No.9,pp.2217-2224．   J91-D ( 9 )   2217 - 2224   2008年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • 有向グラフ上の最短経路問題に対する効率的な索引付け 査読有り

    原口新平,中村有作,坂本比呂志

    日本データベース学会論文誌   7 ( 1 )   211 - 214   2008年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    代表的研究業績

  • Context-Sensitive Grammar Transform: Compression and Pattern Matching 査読有り

    Shirou Maruyama,Youhei. Tanaka,Hiroshi. Sakamoto,Masayuki. Takeda

    Proc. 15th String Processing and Information Retrieval Symposium   27 - 38   2008年04月

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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）

    Australia   2008年04月  -  2008年04月

    主要論文集（会議） 代表的研究業績

  • Move as Multi-Dominance and Graph-Theoretical Linearization 査読有り

    Takashi Toyoshima,Hiorshi Sakamoto

    Proc. 3rd Brussels Conference on Generative Linguistics   53 - 55   2008年04月

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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）

    Belgium   2008年04月  -  2008年04月

  • 高速な到達可能性判定のための規模耐性の高い索引付け 査読有り

    中村有作,舞田哲哉,坂本比呂志

    DBSJ Letters   6 ( 1 )   77 - 80   2007年06月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    代表的研究業績

  • 参照構造を持つXML上の高速な到達可能性判定 査読有り

    中村有作,舞田哲哉,坂本 比呂志

    人工知能学会論文誌   22 ( 2 )   191 - 199   2007年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • Efficient Reachability Test on Directed Graphs and Its Application to Large XML Data 査読有り

    Yuusaku Nakamura,Tetsuya Maita,Hiroshi Sakamoto

    Proc. 3rd IEEE International Workshop on Databases for Next-Generation Researchers   2007年04月

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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）

    Turkey   2007年04月  -  2007年04月

  • 木構造データに対するカーネル関数の設計と解析 査読有り

    鹿島久嗣,坂本比呂志,小柳光生

    人工知能学会論文誌   21 ( 1 )   113 - 121   2006年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • Fast Reachability Test on DAGs for XML 査読有り

    Yusaku Nakamura,Tetsuya Maita,Hiroshi Sakamoto

    Proc. International Workshop on Data-Mining and Statistical Science   151 - 158   2006年04月

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

    2006年04月  -  2006年04月

    代表的研究業績

  • Improving Time and Space Complexity for Compressed Pattern Matching 査読有り

    Shirou Maruyama,Hiromitsu Miyagawa,Hiroshi Sakamoto

    Proc. 17th International Symposium on Algorithms and Computation   484 - 493   2006年04月

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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）

    2006年04月  -  2006年04月

    主要論文集（会議） 代表的研究業績

  • A Fully Linear-Time Approximation Algorithm for Grammar-Based Compression 査読有り

    坂本　比呂志

    Journal of Discrete Algorithms   3 ( 1 )   416 - 430   2005年09月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • A Simple Extension of Queriable Compression for XML Data 査読有り

    Tetsuya Maita,Hiroshi Sakamoto

    Proc. of the 2005 International Conference on Active Media Technology (AMT2005)   91 - 95   2005年04月

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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）

    2005年04月  -  2005年04月

    代表的研究業績

  • Efficient Substructure Discovery from Large Semi-structured Data 査読有り

    T. Asai,K. Abe,S. Kawasoe,H. Sakamoto,H. Arimura,S. Arikawa

    IEICE Transactions on Information and Systems   E87-D ( 12 )   2754 - 2763   2004年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • A Space-Saving Linear-Time Algorithm for Grammar-Based Compression 査読有り

    Hiroshi Sakamoto,Takuya Kida,Shinichi Shimozono

    Proc. 11th International Symposium on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2004)   218 - 229   2004年04月

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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）

    2004年04月  -  2004年04月

    主要論文集（会議） 代表的研究業績

  • Learning Elementary Formal Systems with Queries 査読有り

    Hiroshi Sakamoto,Kouichi Hirata,Hiroki Arimura

    Theoretical Computer Science   298   21 - 50   2003年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • 最適データ圧縮のための省スペースな近似アルゴリズム 査読有り

    坂本　比呂志

    情報技術レターズ   29 - 30   2003年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    代表的研究業績

  • A Fully Linear-Time Approximation Algorithm for Grammar-Based Compression 査読有り

    坂本　比呂志

    Proc. 14th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM 2003)   348 - 360   2003年04月

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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）

    2003年04月  -  2003年04月

    主要論文集（会議） 代表的研究業績

  • Efficiently Mining Frequent Substructures from Semi-structured Data 査読有り

    Tatsuya Asai,Kenji Abe,Shinji Kawasoe,Hiroshi Sakamoto,Hiroki Arimura,Setsuo Arikawa

    Proc. International Workshop on Informations & Electrical Engineering (IWIE2002)   59 - 64   2002年04月

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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）

    2002年04月  -  2002年04月

    代表的研究業績

  • Knowledge Discovery from Semistructured Texts 査読有り

    Hiroshi Sakamoto,Hiroki Arimura,Setsuo Arikawa

    Progress in Discovery Science - Final Report of the Japanese Discovery Science Project   586 - 599   2002年04月

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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）

    2002年04月  -  2002年04月

  • Efficient Substructure Discovery from Large Semi-structured Data 査読有り

    Tatsuya Asai,Kenji Abe,Shinji Kawasoe,Hiroki Arimura,Hiroshi Sakamoto,Setsuo Arikawa

    Proc. 2nd SIAM International Conference on Data Mining (SDM'02)   158 - 174   2002年04月

    　詳細を見る

    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）

    2002年04月  -  2002年04月

    主要論文集（会議） 代表的研究業績

  • Efficient Data Mining from Large Text Databases 査読有り

    Hiroki Arimura,Hiroshi Sakamoto,Setsuo Arikawa

    Progress in Discovery Science - Final Report of the Japanese Discovery Science Project   123 - 139   2002年04月

    　詳細を見る

    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）

    2002年04月  -  2002年04月

    代表的研究業績

  • Mining Frequent Substructures from Web 査読有り

    Kenji Abe,Shinji Kawasoe,Tatsuya Asai,Hiroki Arimura,Hiroshi Sakamoto,Setsuo Arikawa

    Active Mining - New Directions of Data Mining   79   83 - 94   2002年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    2002年04月  -  2002年04月

  • HTMLからのテキストの自動切り出しアルゴリズムと実装 査読有り

    村上義継,坂本比呂志,有村博紀,有川節夫

    情報処理学会論文誌:数理モデル化と応用   42 ( SIG14-006 )   39 - 49   2001年04月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    代表的研究業績

  • Prediction-Preserving Reducibility with Membership Queries on Formal Languages 査読有り

    Kouichi Hirata,Hiroshi Sakamoto

    Proc. 13th International Symposium on Fundamentals of Computer Theory   172 - 183   2001年04月

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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）

    2001年04月  -  2001年04月

  • Extracting Partial Structures from HTML Documents 査読有り

    Hiroshi Sakamoto,Hiroki Arimura,Setsuo Arikawa

    Proc. 14th International FLAIRS Conference: Knowledge Discovery and Data Mining   264 - 268   2001年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    2001年04月  -  2001年04月

  • Efficient Discovery of Proximity Patterns with Suffix Arrays 査読有り

    Hiroki Arimura,Hiroki Asaka,Hiroshi Sakamoto,Setsuo Arikawa

    Proc. 12th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching   152 - 156   2001年04月

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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）

    2001年04月  -  2001年04月

    主要論文集（会議）

  • Efficient Learning of Semi-Structured Data from Queries 査読有り

    Hiroki Arimura,Hiroshi Sakamoto,Setsuo Arikawa

    Proc. 12th International Conference on Algorithmic Learning Theory   315 - 331   2001年04月

    　詳細を見る

    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）

    2001年04月  -  2001年04月

    主要論文集（会議）

  • Mining Semi-Structured Data by Path Expressions 査読有り

    Katsuaki Taniguchi,Hiroshi Sakamoto,Hiroki Arimura,Sinich Simozono,Setsuo Arikawa

    Proc. 4th International Conference on Discovery Science   378 - 388   2001年04月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    2001年04月  -  2001年04月

    代表的研究業績

  • Intractability of decision problems for finite-memory automata 査読有り

    未入力

    Theoretical Computer Science   231   297 - 308   2000年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

    主要雑誌 代表的研究業績

  • Learning Term Rewriting Systems from Entailment 査読有り

    Hiroki Arimura,Hiroshi Sakamoto,Setsuo Arikawa

    10th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP2000)   2000年04月

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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）

    2000年04月  -  2000年04月

    主要論文集（会議）

  • Text Data Mining: Discovery of Important Keywords in the Cyberspace 査読有り

    Hiroki Arimura,Jun-ichiro Abe,Ryoichi Fujino,Hiroshi Sakamoto,Shinichi Shimozono,Setsuo Arikawa

    Proc. 2000 Kyoto International Conference on Digital Libraries: Research and Practice   121 - 126   2000年04月

    　詳細を見る

    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    2000年04月  -  2000年04月

  • Identification of Tree Translation Rules from Examples 査読有り

    Hiroshi Sakamoto,Hiroki Arimura,Setsuo Arikawa

    Proc. 5th International Colloquium on Grammatical Inference   241 - 255   2000年04月

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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）

    2000年04月  -  2000年04月

    代表的研究業績

  • The learnability of simple deterministic finite-memory automata via queries 査読有り

    坂本　比呂志

    Bulletin of Informatics and Cybernetics   30 ( 1 )   93 - 108   1998年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）

  • Finding a One-Variable Pattern from Incomplete Data 査読有り

    坂本　比呂志

    Proc. 9th International Conference on Algorithmic Learning Theory   234 - 246   1998年04月

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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）

    1998年04月  -  1998年04月

    主要論文集（会議） 代表的研究業績

  • Intractability of Decision Problems for Finite-Memory Automata 査読有り

    Hiroshi Sakamoto,Daisuke Ikeda

    Proc. 2nd International Conference on Universal Machines and Computations   II   58 - 74   1998年04月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）

    1998年04月  -  1998年04月

    代表的研究業績

  • Learning Simple Deterministic Finite-Memory Automata 査読有り

    坂本　比呂志

    Proc. 8th International Workshop on Algorithmic Learning Theory   416 - 431   1997年04月

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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）

    1997年04月  -  1997年04月

    主要論文集（会議） 代表的研究業績

  • Language Learning from Membership Queries and Characteristic Examples 査読有り

    坂本　比呂志

    Proc. 6th International Workshop on Algorithmic Learning Theory   55 - 65   1995年04月

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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）

    1995年04月  -  1995年04月

    主要論文集（会議） 代表的研究業績

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著書

  • Sublinear Computation Paradigm Algorithmic Revolution in the Big Data Era

    Yoshimasa Takabatake, Tomohiro I, and Hiroshi Sakamoto（分担執筆）

    Springer  2021年10月  （ ISBN:978-981-16-4095-7 ）

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    総ページ数：403   担当ページ：16   記述言語：英語

  • ビッグデータ・マネージメント

    嶋田茂　他（共著 ,  範囲: 文法圧縮に基づく圧縮情報処理の基礎と応用）

    株式会社エヌ・ティー・エス  2014年03月  （ ISBN:978-4-8646-9084-3 ）

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    記述言語：日本語

    第2章を担当

  • Multimedia Services in Intelligent Environments

    Hiroshi Sakamoto and Tetsuji Kuboyama（共著 ,  範囲: Pattern Extraction from Graphs and Beyond）

    Springer  2013年03月  （ ISBN:978-3-319-00371-9 ）

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    記述言語：英語

    1章文を担当

口頭発表・ポスター発表等

  • Improved fast image generation from DCT coefficients

    Yuki Haraguchi, Hiroshi Sakamoto

    SAES2023 

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    開催期間： 2023年11月20日 - 2023年11月21日   記述言語：英語  

  • Privacy Preserving Feature Selection

    Koki Wakiyama, Hiroshi Sakamoto, Tomohiro I

    SAES2023 

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    開催期間： 2023年11月20日 - 2023年11月21日   記述言語：英語  

  • Texture Image Classification Using Earth Mover’s Distance

    Reo Otsu, Hiroshi Sakamoto

    SAES2023 

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    開催期間： 2023年11月20日 - 2023年11月21日   記述言語：英語  

  • PCA-based Extraction of Foreground Images from Textile Printing Stencils

    Yasuhiro Hamada, Hiroshi Sakamoto

    SAES2022 

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    開催期間： 2022年12月12日 - 2022年12月14日   記述言語：英語  

  • Implementation of Load-Balancing Succinct B Tree

    Sohei Yamaguchi, Tomohiro I, Hiroshi Sakamoto

    SAES2022 

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    開催期間： 2022年12月12日 - 2022年12月14日   記述言語：英語  

  • Privacy-Preserving Multivalued Feature Selection with Fully Homomorphic Encryption

    Shinji Ono, Jun Takata, Masaharu Kataoka, Tomohiro I,Kilho Shin and Hiroshi Sakamoto

    SAES2022 

    　詳細を見る

    開催期間： 2022年12月12日 - 2022年12月14日   記述言語：英語  

  • Neural machine translation using subword segmentation with probabilistic locally consistent parsing

    Keita Nonaka, Hiroshi Sakamoto

    SAES2021 

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    開催期間： 2021年12月05日 - 2021年12月08日   記述言語：英語  

  • Secure computing of eigenvalues and eigenvectors using fully homomorphic encryption

    Kanta Moriyama, Hiroshi Sakamoto

    SAES2021 

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    開催期間： 2021年12月05日 - 2021年12月08日   記述言語：英語  

  • Evaluating the execution time of an efficient multiparty sorting protocol on TFHE

    Jun Takata, Hiroshi Sakamoto

    SAES2021 

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    開催期間： 2021年12月05日 - 2021年12月08日   記述言語：英語  

  • JPEGの画像表現を用いた画像生成の高速化

    大北 剛, 管谷克彦, 坂本 比呂志

    IBIS2021  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

    　詳細を見る

    開催期間： 2021年11月10日 - 2021年11月13日   記述言語：英語   開催地：北九州国際会議場  

  • Faster Image Generation straight from Compressed Data

    Katsuhiko Sugaya, Yoshimasa Takabatake, Tomohiro I, Yoshihiro Shin and Hiroshi Sakamoto

    International Symposium on Applied Engineering and Sciences 

    　詳細を見る

    開催期間： 2020年12月12日 - 2020年12月19日   記述言語：英語  

  • 非可逆圧縮データからの高速な画像生成

    管谷 克彦, 高畠 嘉将, 井 智弘, 申 吉浩, 坂本 比呂志

    IBIS2020  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

    　詳細を見る

    開催期間： 2020年11月23日 - 2020年11月26日   記述言語：日本語  

    画素値の代わりにJPEGの離散コサイン変換(DCT)係数を入力とすることでCNNによる画像分類を高速化できることが知られている (NIPS2018)．しかし，DCT係数は冗長性の観点で改良の余地がある．本研究では，このモデルを画像生成へ拡張し，冗長性を削減したDCT係数からの画像生成が可能であることを示す．実験では，MNISTで通常の手法に対し7倍から9倍の高速化が達成できたことを確認した．但し，生成画像の画質の改善が今後の課題である．

  • 移動付き編集距離に基づく曖昧検索が可能な圧縮索引

    中島 健太，前田 幸司，高畠 嘉将，坂本 比呂志

    第97回 SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2015年03月22日   記述言語：日本語  

  • 移動付き編集距離のオンラインパターンマッチング

    高畠 嘉将，田部井 靖生，坂本 比呂志

    第97回 SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2015年03月22日   記述言語：日本語  

  • 文法圧縮に基づく自己索引のオンライン構築について

    高畠 嘉将，田部井 靖生，坂本 比呂志

    第96回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2015年01月13日   記述言語：日本語  

  • 文法圧縮を応用したハミング距離計算の高速化

    前田幸司, 高畠嘉将, 田部井靖生, 坂本比呂志

    第95回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2014年10月10日   記述言語：日本語  

  • 乱択アルゴリズムを用いた頻出文字列の近似数え上げに基づく省スペース文法圧縮

    宮木 亮洋，坂本 比呂志

    第94回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2014年07月24日   記述言語：日本語  

  • 文法圧縮を応用したハミング距離の短い文字列列挙アルゴリズム

    前田幸司，高畠嘉将，田部井靖生，坂本比呂志

    第94回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2014年07月24日   記述言語：日本語  

  • 頻度情報に基づく省スペースなオンライン文法圧縮

    前田幸司, 高畠嘉将, 坂本比呂志

    第92回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2014年01月30日   記述言語：日本語  

  • 文法圧縮に基づく自己索引の省スペース化

    高畠嘉将, 坂本比呂志

    第90回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2013年07月18日   記述言語：日本語  

  • Mining Twitter Data: Discover Quasi-Truss from Bipartite Graph

    Yanting Lee, Mirei Matsumoto, Hiroshi Sakamoto

    第88回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2013年01月24日   記述言語：英語  

  • 文法圧縮の最適な符号化

    高畠嘉将，田部井靖生，坂本比呂志

    第88回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2013年01月24日   記述言語：日本語  

  • 単調列の発見に基づく文法圧縮の符号化

    前田幸司，宮木亮洋，坂本比呂志

    第88回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2013年01月24日   記述言語：日本語  

  • The Implementation of Triangle Counting Based on Random Sampling

    Yanting Lee, Hiroshi Sakamoto

    第86回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2012年08月09日   記述言語：英語  

  • 大規模グラフから抽出したコミュニティの階層化

    松本美玲, 山抱由依, 久保山哲二

    第86回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2012年08月09日   記述言語：日本語  

  • BOOLアルゴリズムとSIFT特徴量を利用した文書画像からの頻出キーワード発見

    高岡拓真，坂本 比呂志

    第86回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2012年08月09日   記述言語：日本語  

  • 大規模ネットワークデータ分析のためのデータ圧縮ツール

    松本 美玲

    第85回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2012年02月02日 - 2012年02月03日   記述言語：日本語  

  • 文法型圧縮法の全二分木表現による符号化とランダムアクセス手法の提案

    丸山史郎

    第134回アルゴリズム研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2011年03月07日   記述言語：日本語  

  • 文法型圧縮法の全二分木表現による符号化とランダムアクセス手法の提案”

    第134回アルゴリズム研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2011年03月   記述言語：日本語  

  • 長い部分文字列を検索するための文法圧縮索引

    本人

    冬のLAシンポジウム 

    　詳細を見る

    開催期間： 2011年02月   記述言語：日本語  

  • 関連語の自動選定による論文コミュニティ抽出技術の改良

    第81回 SIG-FPAI研究会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2011年02月   記述言語：日本語  

  • 文法圧縮に基づいた圧縮データの自己索引構造化の提案

    冬のLAシンポジウム 

    　詳細を見る

    開催期間： 2011年02月   記述言語：日本語  

  • 長いパターンを検出するための文法圧縮に基づく索引構造

    第133回アルゴリズム研究会 

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    開催期間： 2011年01月   記述言語：日本語  

  • 検索可能な文法圧縮の実現 ―文字列間類似度の高速計算―

    本人

    FIT2010イベント企画,ScienceとEngineering をつなぐ『Art』を求めて－ERATO湊離散構造処理系プロジェクトシンポジウム－ポスターセッション 

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    開催期間： 2010年09月   記述言語：日本語  

  • Edit Sensitive Parsingを用いた文法圧縮に基づく省スペースな索引構造 -実験による評価-

    第78回SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2010年07月   記述言語：日本語  

  • Edit Sensitive Parsingを用いた文法圧縮に基づく省スペースな索引構造 -理論編-

    第78回SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2010年07月   記述言語：日本語  

  • データ圧縮によるパターン発見とメタ情報検索への応用

    本人

    情報処理学会50周年記念全国大会，JSTさきがけセッション 

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    開催期間： 2010年03月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • アルファベット還元による圧縮法の改良

    大津祐樹(情報科学専攻)

    第76回SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2010年01月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 圧縮データからの高速検索

    多比良嘉成(情報科学専攻)

    第76回SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2010年01月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • データ圧縮の理論に基づく効率的な索引構造

    田中洋平(情報科学専攻)

    第1回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム 

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    開催期間： 2009年03月   記述言語：日本語   開催地：日本 静岡県掛川市  

  • 辞書式データ圧縮による高速なパターン検索

    本人

    第71回SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2008年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 有向グラフの効率的なラベル付け

    本人

    夏のLAシンポジウム 

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    開催期間： 2008年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • グラフ上の高速な距離計算に基づく大規模半構造データからのパターン発見

    情報科学専攻　中村有作

    電子情報通信学会第１９回データ工学ワークショップ予稿集 

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    開催期間： 2008年03月09日 - 2008年03月11日   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 最終年度成果報告

    本人

    基盤研究A研究集会 

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    開催期間： 2008年03月05日 - 2008年03月06日   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 有向グラフ上の最短距離の効率的な計算

    情報科学専攻　原口新平

    人工知能学会 第68回 人工知能基本問題研究会予稿集 

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    開催期間： 2008年01月16日 - 2008年01月17日   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • グラフ上の高速な距離計算に基づく大規模半構造データからのパターン発見

    本人

    基盤研究A研究集会 

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    開催期間： 2007年12月20日 - 2007年12月21日   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 圧縮アルゴリズムLCA法の改良と実験による評価

    コンピュテーション研究会 

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    開催期間： 2007年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • DAG上の2HOPラベリングの大規模化

    筆頭著者：指導学生

    第66回SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2007年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • DAG上の2HOPラベリングの効率的なメンテナンス

    筆頭著者：指導学生

    第66回SIG-FPAI研究会 

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    開催期間： 2007年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 有向グラフ上の到達可能性判定のための索引構造と大規模XMLデータへの応用

    第18回データ工学ワークショップ 

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    開催期間： 2007年04月   記述言語：日本語  

  • 有向グラフ上の接点間の関係を高速に判定するための索引付けとXMLへの応用

    本人

    基盤研究A「大規模半構造データからの高速知識発見システムの開発」研究集会 

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    開催期間： 2007年03月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 圧縮アルゴリズムLCA法の改良と実装

    第65回人工知能基本問題研究会 

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    開催期間： 2007年03月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 有向グラフ上の到達可能性を判定するための索引構造とXMLデータへの応用

    第65回人工知能基本問題研究会 

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    開催期間： 2007年03月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 参照構造を持つXMLにおける高速な到達可能性の判定

    第63回人工知能基本問題研究会 

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    開催期間： 2006年09月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 圧縮パターン照合アルゴリズムの改良

    第63回人工知能基本問題研究会 

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    開催期間： 2006年09月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 圧縮文字列照合における計算量の理論的改善

    本人

    基盤研究A「大規模半構造データからの高速知識発見システムの開発」研究集会 

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    開催期間： 2006年08月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 算術符号化を利用したXMLデータへの高速な問い合わせ処理の改良

    第17回データ工学ワークショップ 

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    開催期間： 2006年04月   記述言語：日本語  

  • 算術符号化と範囲ラベルによるXMLデータベースの高速化

    本人

    基盤研究A「大規模半構造データからの高速知識発見システムの開発」研究集会 

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    開催期間： 2006年02月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 半構造データからのパターン発見と高速検索のためのアルゴ リズムの開発

    本人

    基盤研究A「大規模半構造データからの高速知識発見システムの開発」研究集会 

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    開催期間： 2005年10月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 半構造データの効率的な圧縮と問い合わせ処理への応用

    第1回Webインテリジェンスとインタラクション研究会 

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    開催期間： 2005年02月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 省スペースな線形時間文法圧縮アルゴリズム

    本人

    コンピュテーション研究会 

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    開催期間： 2004年09月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 省スペースな線形時間文法圧縮アルゴリズム

    本人

    夏のLAシンポジウム 

    　詳細を見る

    開催期間： 2004年07月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 文脈自由文法による圧縮のための省スペースな近似アルゴリズム

    本人

    コンピュテーション研究会:文字列アルゴリズム特集 

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    開催期間： 2004年01月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 最適データ圧縮のための省スペースな近似アルゴリズム

    情報技術フォーラムFIT2003  

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    開催期間： 2003年09月   記述言語：日本語  

  • 文脈自由文法による文字列の圧縮

    Stringology Workshop 2003 

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    開催期間： 2003年09月   記述言語：日本語  

  • 最適パターン発見に基づくWebマイニング

    情報論的学習理論ワークショップ 

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    開催期間： 2002年09月   記述言語：日本語  

  • 頻出および最適パターンの発見に基づく半構造データマイニング

    2002年度人工知能学会全国大会 

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    開催期間： 2002年05月   記述言語：日本語  

  • 半構造データからの頻出パターン発見アルゴリズム

    第１３回データ工学ワークショップ 

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    開催期間： 2002年04月   記述言語：日本語  

  • 最適パターン発見に基づくWebマイニング

    第５回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2002) 

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    開催期間： 2002年04月   記述言語：日本語  

  • 文字列圧縮問題の近似可能性

    本人

    LAシンポジウム 

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    開催期間： 2002年02月   記述言語：日本語  

  • 順序木パターンの質問による同定の複雑さ

    LAシンポジウム 

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    開催期間： 2002年02月   記述言語：日本語  

  • 頻出順序木パターン発見に基づくウェブマイニング

    第46回人工知能学会SIGFAI-KBS合同研究会 

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    開催期間： 2001年11月   記述言語：日本語  

  • タグとキーワードの関係を利用したテキストマイニング

    本人

    第46回人工知能学会SIGFAI-KBS合同研究会 

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    開催期間： 2001年11月   記述言語：日本語  

  • ウェブからの情報抽出と最適パターン発見

    第4回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2002) 

    　詳細を見る

    開催期間： 2001年04月   記述言語：日本語  

  • HTMLからの自動切り出しアルゴリズムと実装

    情報処理学会MPS研究会 

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    開催期間： 2001年03月   記述言語：日本語  

  • 木構造の変換と平面グラフの埋め込み問題の関係

    本人

    LA シンポジウム 

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    開催期間： 2001年01月   記述言語：日本語  

  • 基礎形式体系の質問学習の複雑さ

    LAシンポジウム 

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    開催期間： 2001年01月   記述言語：日本語  

  • テキストマイニングを用いたウェブデータからのキーワード獲得

    九州大学情報基盤センター研究集会 

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    開催期間： 2001年01月   記述言語：日本語  

  • 数値データからの回帰結合ルールの発見

    第14回人工知能学会全国大会 

    　詳細を見る

    開催期間： 2000年07月   記述言語：日本語  

  • 木の変換規則の例からの学習

    本人

    第41回人工知能基礎論研究会 

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    開催期間： 2000年07月   記述言語：日本語  

  • ネットワーク上のテキストからの知識発見

    本人

    「発見科学」平成12年度A04/Ａ05班第2回会議 

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    開催期間： 2000年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 木構造データからの変換規則の学習

    本人

    「発見科学」平成12年度Ａ05班第1回会議 

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    開催期間： 2000年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • Learning Term Rewriting Systems from Entailment

    本人

    「発見科学」平成12年度A02班第1回班会議  

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    開催期間： 2000年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • 単純な文脈自由文法の能動予測困難性

    LA シンポジウム 

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    開催期間： 2000年01月   記述言語：日本語  

  • ネットワーク環境におけるテキストデータからの知識発見

    本人

    「発見科学」平成11年度Ａ05班第2回会議 

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    開催期間： 1999年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • データマイニング手法に基づくテキストデータからの知識発見

    本人

    「発見科学」平成11年度Ａ05班第1回会議 

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    開催期間： 1999年04月   記述言語：日本語   開催地：日本  

  • Deterministic Finite-Memory Automata の決定問題

    本人

    LA シンポジウム 

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    開催期間： 1997年02月   記述言語：日本語  

  • 有限オートマトンの効果的な学習,

    本人

    LA シンポジウム 

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    開催期間： 1997年02月   記述言語：日本語  

  • 決定性有限メモリーオートマトンの学習可能性

    本人

    応用数学合同研究集会 

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    開催期間： 1996年12月   記述言語：日本語  

  • On regularity of pattern languages

    本人

    LA シンポジウム 

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    開催期間： 1996年02月   記述言語：日本語  

  • 形式言語における文字列パターンの特徴付け

    本人

    応用数学合同研究集会 

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    開催期間： 1995年12月   記述言語：日本語  

  • 特性例と所属性質問からの言語学習：括弧言語の学習可能性

    本人

    第9回人工知能学会全国大会 

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    開催期間： 1995年07月   記述言語：日本語  

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工業所有権

  • 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム

    坂本比呂志, 申吉浩

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    出願番号：特願2019-93908  出願日：2019年05月17日

  • Data compression/decompression system, data compression method and data decompression method, and data compressor and data decompressor

    Shinichi Yamagiwa, Hiroshi Sakamoto

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    出願番号：15560577   出願日：2016年03月24日

    公開番号：20180054215  公開日：2018年02月22日

    登録番号：09948319   登録日：2018年04月17日

  • データ圧縮・解凍システム、データ圧縮方法及びデータ解凍方法、並びにデータ圧縮器及びデータ解凍器

    山際伸一, 坂本比呂志

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    出願番号：特願 2015-63449  出願日：2015年03月25日

    登録番号：6256883  登録日：2017年12月05日

  • データ圧縮器及びデータ解凍器

    山際伸一, 坂本比呂志

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    出願番号：特願２０１３－１１８３５６  出願日：2013年06月04日

    公開番号：特開 2014-236449  公開日：2014年12月15日

    登録番号：6168595  登録日：2017年07月07日

講演

  • データ圧縮の機械学習と秘匿計算への応用

    第120回人工知能基本問題研究会  2022年03月  人工知能学会

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    開催期間： 2022年03月22日 - 2022年03月23日   発表言語：日本語   講演種別：招待講演   開催地：オンライン  

    データ圧縮は、冗長性を取り除くことでデータサイズを削減する技術の総称で可逆圧縮と非可逆圧縮
    に大別される。どちらにおいても圧縮というプロセスは、データの規則性を発見することに帰着され
    る。ここから圧縮をなにか他の計算の前処理として利用するという考え方が生まれ、圧縮したまま情
    報検索などが盛んに研究されるようになった。近年では、機械学習とプライバシー保護計算が社会的
    な課題として非常に重要視されており、データ圧縮の応用もこの分野で活用されている。本稿では、
    それらのいくつかを紹介し、今後の展望を述べたい。

  • Grammar Compression: Grammatical Inference by Compression and Its Application to Real Data

    12th International Conference on Grammatical Inference  2014年09月 

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    発表言語：英語   講演種別：招待講演  

  • 第14回EDIX大阪

    工学と情報学の掛け合わせによるDX人材の育成  2023年06月 

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    発表言語：日本語   講演種別：特別講演  

  • 工学と情報学の掛け合わせによるDX人材の育成

    第14回EDIX東京  2023年05月 

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    発表言語：日本語   講演種別：特別講演   開催地：東京ビッグサイト  

  • ストリームデータ圧縮とその応用

    第30回 回路とシステムワークショップ  2017年05月  電子情報通信学会

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    講演種別：招待講演   開催地：北九州国際会議場  

  • Grammar Compression: Grammatical Inference by Compression and Its Application to Real Data

    12th International Conference on Grammatical Inference  2014年09月 

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    開催期間： 2014年09月17日 - 2014年09月19日   発表言語：英語   講演種別：特別講演  

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報道関係

  • 大学で必修化広がる「データサイエンス」　文系大学でも力を入れているのはなぜ？   新聞・雑誌

    坂本比呂志

    朝日新聞社  AERAdot  2023年01月05日

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    執筆者：本人以外  

  • 新聞報道

    山際伸一,坂本比呂志

    茨城新聞  2018年08月28日

  • 新聞報道

    山際伸一,坂本比呂志

    常陽新聞  2015年08月27日

  • 理系白書「挑戦の時」

    坂本比呂志

    毎日新聞  2009年12月08日

学術関係受賞

  • 大学発ベンチャー表彰２０１８

    科学技術振興機構   2018年08月10日

    山際伸一,坂本比呂志

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    受賞国：日本国

  • Best paper award

    BPOE-6: The sixth workshop on Big data benchmarks,Performance Optimization,and Emerging hardware   2015年08月31日

    Shinichi Yamagiwa, Koichi Marumo, Hiroshi Sakamoto

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    受賞国：アメリカ合衆国

  • 人工知能学会２０１３年度研究会優秀賞

    人工知能学会   2014年06月13日

    高畠 嘉将，坂本 比呂志

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    受賞国：日本国

科研費獲得実績

  • 圧縮秘匿計算による大規模データ処理

    研究課題番号：11111111  2021年10月 - 2026年03月   基盤研究(S)

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    圧縮秘匿計算」という新概念を提案する．これは次のような概念である．(a) 秘匿計算：個人のプライバシーを保護するためにデータを暗号化したまま保存，計算する．(b) 圧縮索引：データに付加する補助情報を圧縮することで大規模データを省資源の計算機で高速に処理する．(c) 圧縮計算：データを圧縮することで冗長性を排除し，データからの学習・解析の性能・速度を向上させる．この技術を個人ゲノム医療解析，自然言語等の非定型データの解析に応用する．

  • 圧縮情報処理によるストリームデータからの知識発見

    研究課題番号：26280088  2014年04月 - 2018年03月   基盤研究(B)

  • データ圧縮が発見する結び目理論の新定理

    研究課題番号：26540119  2014年04月 - 2017年03月   挑戦的萌芽研究

  • データ圧縮はテキストを要約できるか？

    研究課題番号：23650074  2011年04月 - 2014年03月   挑戦的萌芽研究

  • 圧縮マイニング:超大規模テキストに埋もれている知識の顕在化

    研究課題番号：23680016  2011年04月 - 2014年03月   若手研究(A)

  • グラフの局所的構造に基づく大規模半構造データからの高速パターン発見

    研究課題番号：20700143  2008年04月 - 2011年03月   若手研究(B)

  • 高速圧縮パターン照合に基づく組込み機器向けXMLデータベース基盤技術

    研究課題番号：19300008  2007年04月 - 2010年03月   基盤研究(B)

  • データの更新に対して頑健・高速な半構造データからの情報抽出アルゴリズムの構築

    研究課題番号：18700154  2006年04月 - 2008年03月   若手研究(B)

  • 大規模半構造データからの高速知識発見システムの開発

    研究課題番号：17200011  2005年04月 - 2008年03月   基盤研究(A)

  • 超高速データストリームのためのオンライン型半構造情報変換システムの開発

    研究課題番号：16650021  2004年04月 - 2006年03月   萌芽研究・萌芽的研究

  • データ圧縮とパターン照合に基づく高速機械発見システムの開発

    研究課題番号：15300049  2004年04月 - 2005年03月   基盤研究(B)

  • 最適パターン発見に基づく大規模半構造データからの知的情報獲得システムの開発

    研究課題番号：16016266  2004年04月 - 2005年03月   特定領域研究

  • 半構造テキストデータの一般構造を推論する高度情報抽出アルゴリズムの構築

    研究課題番号：15700136  2003年04月 - 2005年03月   若手研究(B)

  • 最適パターン発見に基づく大規模半構造データからの知的情報獲得システムの開発

    研究課題番号：15017268  2003年04月 - 2004年03月   特定領域研究

  • データ圧縮と高速文字列照合アルゴリズムを用いた知的全文検索システムの開発

    研究課題番号：13558029  2001年04月 - 2004年03月   基盤研究(B)

  • 最適パターン発見に基づく大規模半構造データからの知的情報獲得システムの開発

    研究課題番号：13224073  2001年04月 - 2002年03月   特定領域研究(C)

  • ネットワーク上の半構造テキストデータの変換規則に関する知識獲得システムの研究

    研究課題番号：12780233  2000年04月 - 2002年03月   奨励研究(A)

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受託研究・共同研究実施実績

  • 適応的なデータ圧縮のアルゴリ ズムの開発

    2024年04月 - 2026年03月

    AIP加速課題  

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    研究区分：受託研究

その他研究活動

  • JSPS外国人特別研究員書面審査委員

    2020年09月
    -
    2020年10月

  • JSPS特別研究員書面審査委員

    2020年07月
    -
    2020年08月

  • Workshop on Graph-based Algorithms for Big Data and its Applications (GABA2014) PC chair

    2014年11月

  • 人工知能学会基本問題研究会主査

    2014年04月
    -
    2016年03月

  • 人工知能学会基本問題研究会幹事

    2012年05月
    -
    2014年03月

  • 情報処理学会論文誌 データベース編集委員

    2012年04月
    -
    2016年03月

  • IEICE Transactions on Information and Systems editorial board member

    2010年03月
    -
    現在

  • 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幹事

    2004年07月
    -
    現在

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担当授業科目（学内）

  • 2023年度   情報教育の理論

  • 2023年度   ＡＩの諸問題

  • 2023年度   経営戦略特論

  • 2023年度   機械学習特論：理論とアルゴリズム

  • 2023年度   情報数学特論

  • 2023年度   知能情報工学特別講義

  • 2023年度   データ圧縮

  • 2023年度   情報技術者倫理(A)

  • 2023年度   キャリア形成概論

  • 2023年度   知能情報工学基礎実験

  • 2023年度   解析Ⅰ・同演習

  • 2022年度   情報教育の理論

  • 2022年度   ＡＩの諸問題

  • 2022年度   経営戦略特論

  • 2022年度   機械学習特論：理論とアルゴリズム

  • 2022年度   情報数学特論

  • 2022年度   データ圧縮

  • 2022年度   知能情報工学基礎実験

  • 2022年度   解析Ⅰ・同演習

  • 2021年度   情報数学特論

  • 2021年度   データ圧縮

  • 2021年度   知能情報工学基礎実験

  • 2021年度   解析Ⅰ・同演習

  • 2021年度   知能情報工学プロジェクト

  • 2020年度   解析Ⅰ・同演習

  • 2020年度   データ圧縮

  • 2019年度   情報数学特論

  • 2019年度   解析Ⅰ・同演習

  • 2018年度   グラフ理論

  • 2018年度   解析Ⅰ・同演習

  • 2017年度   先端情報特別実験及び演習Ⅰ

  • 2017年度   先端情報講究Ⅰ

  • 2017年度   情報数学特論

  • 2017年度   知能情報工学基礎演習

  • 2017年度   知能情報工学入門

  • 2017年度   知能情報工学特別講義

  • 2017年度   グラフ理論

  • 2017年度   解析Ⅱ

  • 2017年度   解析Ｉ

  • 2016年度   グラフ理論

  • 2016年度   解析Ⅱ

  • 2016年度   解析Ｉ

  • 2015年度   情報数学特論

  • 2015年度   インターンシップ

  • 2015年度   グラフ理論

  • 2015年度   解析Ⅱ

  • 2015年度   解析Ｉ

  • 2014年度   グラフ理論

  • 2014年度   解析Ⅱ

  • 2014年度   解析Ｉ

  • 2013年度   情報数学特論

  • 2013年度   知能情報工学実験演習Ⅱ

  • 2013年度   情報工学基礎実験ⅡＡ

  • 2013年度   解析Ｉ

  • 2012年度   知能情報工学実験演習 II

  • 2012年度   情報工学基礎実験ⅡＡ

  • 2012年度   知能情報工学実験演習Ⅲ

  • 2012年度   知能情報工学実験演習Ⅰ

  • 2012年度   グラフ理論

  • 2012年度   解析Ⅱ

  • 2012年度   解析Ⅰ

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その他教育活動

  • 次世代の状況教育支援士育成のための資金獲得

    2021年08月
    -
    2022年03月

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    情報工学府改組に関連して新規の教育プログラム立ち上げのための資金を飯塚市大学支援補助金から獲得した

  • 第2期enPiT(ビッグデータ・A分野)の連携校責任者

    2016年04月
    -
    現在

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    第2期enPiTの補助金の獲得(H28:1200万円, H29:1300万円, H30:1700万円)と学内組織の取りまとめ

  • JABEE対応委員

    2014年04月
    -
    2017年03月

    　詳細を見る

    JABEE対応委員として学科のカリキュラムを点検・改善した．

学会・委員会等活動

  • 飯塚研究開発機構   評議員  

    2022年05月 - 現在

社会貢献活動（講演会・出前講義等）

  • 夢ナビライブ

    役割：講師

    2022年07月09日

    　詳細を見る

    種別：出前授業

    夢ナビライブで研究紹介

  • 取材対応

    AERA  高校生向けの情報発信  2022年06月24日

    　詳細を見る

    対象： 中学生,　高校生

    種別：その他

    別冊ＡＥＲＡの取材対応：
    【特集】世界と未来につながる大学選び

  • 2022年データサイエンスプロ(深層学習特化型)

    役割：講師

    九州工業大学  2022年03月08日

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    対象： 社会人・一般,　企業

    種別：セミナー・ワークショップ

    圧縮やプライバシーの機械学習

  • 夢ナビライブ

    役割：講師

    FROMPAGE  2021年07月10日 - 2021年07月11日

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    対象： 高校生

    種別：出前授業

  • 夢ナビライブ

    役割：講師

    FROMPAGE  夢ナビライブ  2020年09月01日 - 2020年10月01日

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    対象： 高校生

    種別：出前授業

  • 夢ナビライブ

    2018年10月20日

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    種別：出前授業

  • 夢ナビライブ

    2013年07月13日

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    種別：出前授業

  • 夢ナビライブ

    2012年05月26日

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    種別：出前授業

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国際会議開催（学会主催除く）

  • ICONIP 2021

    Springer  Indonesia  2021年12月08日 - 2021年12月12日

  • IWOCA2018

    シンガポール  2017年07月13日 - 2018年07月20日

  • Workshop on Graph-based Algorithms for Big Data and its Applications (GABA2014)

    2014年11月23日

  • Workshop on Data Discretization and Segmentation for Knowledge Discovery (DDS 2013)

    2013年10月27日 - 2013年10月28日

  • 5th International Conference on Intelligent Decision Technologies

    2013年06月26日 - 2013年06月28日

  • 1st International Workshop on Social Networks and Social Media Mining on the Web

    2010年04月01日 - 2010年04月04日

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