中村　篤祥 (ナカムラ　アツヨシ)

情報科学研究院　情報理工学部門　知識ソフトウェア科学分野教授
附属社会創造数学研究センター教授
Last Updated :2025/06/07

■研究者基本情報

学位

  • 博士（理学）, 東京工業大学

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ホームページURL

研究者番号

  • 50344487

J-Global ID

研究キーワード

  • アルゴリズム
  • 汎化性能
  • オンライン学習
  • 能動学習
  • 計算論的学習理論
  • 機械学習
  • データマイニング

研究分野

  • 情報通信, 知能情報学
  • 情報通信, 知能ロボティクス
  • 情報通信, 知覚情報処理

担当教育組織

■経歴

経歴

  • 2021年04月 - 現在
    北海道大学, 大学院情報科学研究科, 教授
  • 2002年07月 - 2021年03月
    北海道大学, 大学院情報科学研究院, 准教授
  • 1988年04月 - 2002年06月
    日本電気株式会社

学歴

  • 2000年02月, 東京工業大学, 大学院理工学研究科, 博士（理学）
  • 1986年04月 - 1988年03月, 東京工業大学, 大学院理工学研究科, 情報科学専攻
  • 1982年04月 - 1986年03月, 東京工業大学, 理学部, 情報科学科

■研究活動情報

受賞

  • 2013年, 電子情報通信学会, 情報・システムソサイエティ査読功労賞　　　　　　　　　　　　　　　
    中村篤祥
  • 2013年, 電子情報通信学会, 情報・システムソサイエティ活動功労賞　　　　　　　　　　　　　　　
    中村篤祥

論文

その他活動・業績

  • 単調増加制約のあるレベルセット推定
    田畑 公次, 中村 篤祥, 高見 亮佑, Joshua Arenson, 和田 弥生, Walker Peterson, 合田 圭介, 園下 将大, 小松崎 民樹, 人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会, 124, 25, 30, 2023年03月06日
    一般社団法人 人工知能学会, 日本語
  • 与えられたデータに無矛盾なコンパクトな多出力二分決定グラフの質問学習
    中村 篤祥, 人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会, 123, 31, 36, 2023年01月05日
    一般社団法人 人工知能学会, 日本語
  • 時系列データのペアワイズアライメントによる伝播グラフの推定 (特集 人工知能の実現に向けた諸問題)
    林 達也, 中村 篤祥, 人工知能基本問題研究会, 114, 1, 6, 2020年11月20日
    人工知能学会, 日本語
  • 決定森の分岐条件の共有化の効果と応用
    中村 篤祥, 櫻田 健斗, 人工知能学会全国大会論文集, 2020, 2I1GS201, 2I1GS201, 2020年

    実数属性に対する閾値を用いた分岐条件を各ノードにもつ決定森は、同じ属性かつ類似した閾値の条件をまとめて条件共有化を行うことにより単純化できる。我々は、決定森に属する各決定木上の訓練データに対する決定パスを、できるだけ変えずに分岐条件の共有化を行うことにより、精度の劣化を抑えながら単純化を行うアルゴリズムMin_DBNを開発した(PKDD ECML2019で発表)。本稿ではこのMin_DBNを、バギング、ブースティング、ランダムサブスペース法に基づく様々なアンサンブル学習法で構築した分類・回帰を行う決定森に適用した場合の効果について、実験により有効性を検証する。実験の結果、extremely randomized trees, ランダムフォレストなど、ランダム性の高いものほど効果は大きいが、データによってはAdaBoostで作成した決定森に対しても効果があることがわかった。また、バギング系のアンサンブル学習法に対し、学習時に用いられた木毎の訓練データのみをその木に適用する改良法を提案し、有効性が実験により確認された。

    , 一般社団法人 人工知能学会, 日本語
  • A Fast Approximate Algorithm for k-Median Problem on a Graph　　　　　　　　　　　　　　　
    Keisuke Todo, Atsuyoshi Nakamura and Mineichi Kudo, Proceedings of the 15th International Workshop on Mining and Learning with Graphs (MLG), 2019年08月, ［査読有り］
    研究発表ペーパー・要旨（国際会議）
  • ランダムフォレスト識別器の異なる分岐ノードの数の削減 (特集 「命題論理の充足可能性問題SATの最新動向」および一般)
    櫻田 健斗, 中村 篤祥, 人工知能基本問題研究会, 109, 62, 67, 2019年03月13日
    人工知能学会, 日本語
  • バンディット問題の方策を用いたモンテカルロ木探索による最適属性集合探索
    中村篤祥, ペリシエ オレリアン, 田畑公次, 小松崎民樹, 日本細胞生物学会大会(Web), 71st, ROMBUNNO.1SEp‐07 (WEB ONLY), 2019年
    日本語
  • 非対称性を利用した悪腕存在チェックアルゴリズム
    田畑公次, 中村篤祥, 小松崎民樹, 電子情報通信学会技術研究報告, 118, 284(IBISML2018 44-104)(Web), 353‐360 (WEB ONLY), 2018年10月29日
    日本語
  • 試行回数の少ない悪腕存在チェックアルゴリズム (特集 「命題論理の充足可能性問題SATの最新動向」および一般)
    田畑 公次, 中村 篤祥, 本多 淳也, 小松崎 民樹, 人工知能基本問題研究会, 106, 94, 99, 2018年03月16日
    人工知能学会, 日本語
  • Feature selection as Monte-Carlo Search in Growing Single Rooted Directed Acyclic Graph by Best Leaf Identification.
    Aurelien Pelissier, Atsuyoshi Nakamura, Koji Tabata, CoRR, abs/1811.07531, 2018年
  • 音響的に自然なつなぎ目の発見による楽曲ループ検出
    安井拓未, 中村篤祥, 中村篤祥, 田中章, 田中章, 工藤峰一, 工藤峰一, 情報処理学会研究報告(Web), 2017, MUS-116, Vol.2017‐MUS‐116,No.15,1‐4 (WEB ONLY), 2017年08月17日
    日本語
  • 悪腕存在チェック問題のアルゴリズム (情報論的学習理論と機械学習)
    中村 篤祥, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 117, 110, 49, 54, 2017年06月23日
    電子情報通信学会, 日本語
  • ヒトゲノムからの有意な散在反復配列の列挙 (特集 「SAT技術の理論,実装,応用」および一般)
    中村 篤祥, 人工知能基本問題研究会, 103, 45, 50, 2017年03月13日
    人工知能学会, 日本語
  • ポスター講演 予算制約つき多腕バンディット問題に対するKL-UCBの拡張戦略 (情報論的学習理論と機械学習 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015))
    渡辺 僚, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 323, 167, 174, 2015年11月26日
    電子情報通信学会, 日本語
  • Noise Free Multi-Armed Bandit Game (特集 「人工知能・機械学習」および一般)
    Helmbold David P, Nakamura Atsuyoshi, Warmuth Manfred K, 人工知能基本問題研究会, 98, 16, 21, 2015年08月07日
    人工知能学会, 英語
  • HedgeとExp3アルゴリズム間の橋渡し (情報論的学習理論と機械学習)
    中村 篤祥, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 115, 112, 81, 86, 2015年06月23日
    電子情報通信学会, 日本語
  • 処理時間の長短を考慮した確率的多腕バンディット問題へのUCB戦略の拡張 (特集 「確率的グラフィカルモデルとビッグデータ分析」および一般)
    渡辺 僚, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 人工知能基本問題研究会, 96, 29, 34, 2015年01月13日
    人工知能学会, 日本語
  • UCB型協調フィルタリングに関する考察 (特集 「人工知能とデータサイエンス」および一般)
    中村 篤祥, 人工知能基本問題研究会, 93, 45, 48, 2014年03月07日
    人工知能学会, 日本語
  • 二端子直並列グラフにおける影響最大化頂点集合発見アルゴリズム (特集 「機械学習とその周辺情報分野における離散問題と高速アルゴリズム」および一般)
    田畑 公次, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 人工知能基本問題研究会, 92, 35, 40, 2014年01月30日
    人工知能学会, 日本語
  • 順列バンディット問題における新しいUCB型アルゴリズム (コンピュテーション)
    渡辺 僚, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 113, 198, 9, 16, 2013年09月03日
    電子情報通信学会, 日本語
  • 末尾への挿入が定数時間で可能な平衡二分探索木 (特集 「情報セキュリティと知的データ処理」および一般)
    花田 博幸, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 人工知能基本問題研究会, 89, 25, 30, 2013年02月28日
    人工知能学会, 日本語
  • マッチング選択多腕bandit問題の効率的解法アルゴリズム (特集 「Webと知識連携・統合,発想支援」および一般)
    渡邊 僚, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 人工知能基本問題研究会, 86, 0, 29, 34, 2012年08月09日
    人工知能学会, 日本語
  • 1-Median問題の高速な近似アルゴリズム (特集 「Webと知識連携・統合,発想支援」および一般)
    田畑 公次, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 人工知能基本問題研究会, 86, 0, 77, 82, 2012年08月09日
    人工知能学会, 日本語
  • DNAシーケンスからの近似頻出パターンの発見 (「マルチエージェントの基礎理論とその応用」および一般)
    中村 篤祥, 瀧川 一学, 戸坂 央, 人工知能基本問題研究会, 85, 23, 28, 2012年02月02日
    人工知能学会, 英語
  • Closeness Centralityの高いノードを発見する高速アルゴリズム
    田畑 公次, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 111, 256, 7, 14, 2011年10月14日
    Closeness Centralityはグラフにおけるノードの中心性を表す尺度の一つである.あるノードのCloseness Centralityは,そのノードから他のすべてのノードまでの距離の和の逆数として計算される.本報告では,無向グラフに対しCloseness Centralityが大きいノードを高速に発見するアルゴリズムを提案する.提案法は,与えられたグラフのノードvに対し,vを根とする最短経路木Tを構築し,TにおいてCloseness Centerを新たなvとして同じ手続きを繰り返すアルゴリズムである.頂点の次数分布がべき乗則に従う場合には,高い確率でCloseness Centralityがほぼ最大のノードを見つけることができることが実験的に示された., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • Capped Hedge Algorithmに関する一考察 (「メディアとAI」および一般)
    中村 篤祥, 人工知能基本問題研究会, 82, 1, 6, 2011年08月04日
    人工知能学会, 日本語
  • 超矩形による貪欲被覆学習の効率的実装と実データによる性能評価(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
    大内 康治, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習, 110, 265, 99, 104, 2010年10月28日
    固定された自然数dに対し,軸に平行な有限個のd次元超矩形の和集合で表現される概念クラスが多項式時間PAC学習可能であることはBlumerらにより示されている.証明に用いられたアルゴリズムは,概念に含まれる事例(正例)全体を被覆する超矩形の集合を,貪欲手続きで求めるというものである.本稿では,Blumerらのアルゴリズムの効率的な実装について検討する.また,このアルゴリズムを実際のnクラス識別問題(n≧2)に通用し,同じく超矩形の和集合を用いる確率的サブクラス法との比較を行う.UCI機械学習レポジトリのデータセットを用いた実験では,ほぼ同等の識別性能となりながらも,貪欲な手法によって生成される超矩形の数が確率的サブクラス法のものよりも少なくなり,多くのデータで7割以上の削減がみられた,, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • 複数アクションを選択するAdversarial Bandit問題について
    打矢 泰志, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 109, 195, 13, 20, 2009年09月07日
    Auerらにより研究されたadversarial bandit問題は,プレーヤーが選択したアクションに対する報酬生成過程において確率的な仮定をおかないmulti-armed bandit問題である.本稿ではadversarial bandit問題を,各時刻においてk(≧1)回のアクションを選択できるように拡張し,アクションの重複選択を許す場合と許さない場合の2つの設定で分析を行う.両方の設定において,Auerらが提案したアルゴリズムExp3を一般化し,最適固定アクション集合に対する損失上界の一般化を得る., 一般社団法人電子情報通信学会, 英語
  • 非確率的なmulti-armed bandit問題における分散投資の効果について(一般セッション4,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解)
    打矢 泰志, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 108, 363, 213, 218, 2008年12月11日
    multi-armed bandit問題とは、異なるK個のスロットマシンから1台のマシンを選択するという試行を繰り返し行う状況において、総合利得を最大化するようにマシンを選択する問題である。ほとんどの従来手法では各スロットマシンから得られる報酬は確率的に定まるという仮定のもとに分析が行われてきた。一方、Auerらは報酬に確率的な仮定をおかない一般的な場合を考え、損失の上界が理論的に保証されたアルゴリズムを示した。本報告では、この問題を一度に複数のスロットマシンを選択できるように拡張し、分散投資効果について理論的に分析する。, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • 多面体識別子族における識別子選択(一般セッション1,移動カメラ画像処理におけるパターン認識とメディア理解)
    高橋 哲自, 工藤 峰一, 中村 篤祥, 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 108, 363, 37, 41, 2008年12月11日
    クラス領域の近似において凸包は有効であるものの,高次元で凸包を構成するのは計算量的に困難である.本稿では,次元に線形な計算量で済む近似凸包の構成法を提案する.加えて,近似凸包を含む多面体領域を用いた識別子の族から,与えられた問題に有効な識別子を選択する基準を検討する., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • パッキングアライメントとその音楽マイニングへの応用
    中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 108, 237, 9, 16, 2008年10月03日
    音のような長さ付きシンボルの列に対するアライメントとしてパッキングアライメントを提案する。更に音に重なりのある一般的な楽曲のモデルとして、終了位置(時間)と長さが付いたシンボルの列を考え、パッキングアライメントをそのような列に適用できるように拡張する。パッキングアライメントを用いることにより、曲のなんとなく似ている部分を自動的に抽出することが可能であると考えられる。バッハの人気曲を使った実験によれば、明らかには似ていると言えない、なんとなく似ている部分が実際に抽出された。, 一般社団法人電子情報通信学会, 英語
  • Notes on enumeration of concepts in a Sperner family concept class using subconcept queries (理論計算機科学の深化--新たな計算世界観を求めて RIMS研究集会報告集)
    中村 篤祥, 工藤 峰一, 数理解析研究所講究録, 1599, 0, 162, 169, 2008年05月
    京都大学, 英語
  • 類似部分森が頻出するパターン森の発見
    戸坂 央, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 人工知能学会全国大会論文集, 22, 1, 4, 2008年
    人工知能学会, 日本語
  • 部分クラスの複雑さと列挙法について
    中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 107, 219, 35, 42, 2007年09月13日
    複雑な領域を、複数の単純な領域の和集合で表現する方法は、わかりやすく扱いやすいため様々な分野で用いられる。工藤らは、多次元実数空間において、与えられた正例の部分集合で、それをすべて含み与えられた負例を1つも含まない超矩形が存在するような極大集合(部分クラス)をすべて求める、部分クラス問題を考えた[2],[4]。しかし、この問題を解く既存アルゴリズムの時間計算量が大き過ぎるため、ランダマイズド法によりできるだけ多くの重要な部分クラスを求める方法がとられてきた。本稿では、部分クラス族のVC次元に計算時間が依存し、VC次元が低い部分クラス族ほど高速に列挙できる、部分クラス列挙アルゴリズムを提案する。UCI Machine Learning Repositoryのデータセットを使った実験により、提案アルゴリズムが小規模な実データへ適用可能であることが検証された。, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • 木構造データに対する頻出類似部分木の発見(テーマセッション,データ工学とメディア理解との融合)
    戸坂 央, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 107, 115, 7, 12, 2007年06月21日
    ラベル付き木は計算機ネットワークやWebマイニング,バイオインフォマティクス,XML文書マイニング等様々な分野で扱われている.本稿ではこれらのデータからの基礎的なマイニング手法として,類似する部分木が頻出する部分木を発見する問題を扱う.問題の定式化を行った後に,この問題を効率良く解くアルゴリズムを提案する.実際のWebページを用いた実験により提案アルゴリズムが実用的な速度で動作することを確認した.また,Webページからのデータレコード抽出における予備実験では有望な結果が得られた., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • 木構造データに対する頻出類似部分木の発見(テーマセッション,データ工学とメディア理解との融合)
    戸坂 央, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学, 107, 114, 7, 12, 2007年06月21日
    ラベル付き木は計算機ネットワークやWebマイニング,バイオインフォマティクス,XML文書マイニング等様々な分野で扱われている.本稿ではこれらのデータからの基礎的なマイニング手法として,類似する部分木が頻出する部分木を発見する問題を扱う.問題の定式化を行った後に,この問題を効率良く解くアルゴリズムを提案する.実際のWebページを用いた実験により提案アルゴリズムが実用的な速度で動作することを確認した.また,Webページからのデータレコード抽出における予備実験では有望な結果が得られた., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • 不特定サイトからのキーワード関連情報の抽出 (テーマ:特集「ウェブデータの知的処理」および一般)
    中村 篤祥, 人工知能基本問題研究会, 63, 0, 33, 38, 2006年09月08日
    人工知能学会, 日本語
  • LA_001 繰返し表現木最小化アルゴリズム(A分野:モデル・アルゴリズム・プログラミング)
    斉藤 智哉, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 情報科学技術レターズ, 5, 0, 1, 4, 2006年08月21日
    FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会, 日本語
  • 繰返し構造をもつラベル付順序木の簡潔な表現法(計算理論とアルゴリズムの新展開)
    斉藤 智哉, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 数理解析研究所講究録, 1489, 0, 216, 222, 2006年05月
    京都大学, 日本語
  • 線形ランキング関数の学習容易性
    中村 篤祥, 電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 105, 273, 49, 53, 2005年09月08日
    本論文では、n次元ユークリッド空間から{1, 2, …, k}への線形ランキング関数の学習容易性について考える。関数の学習し易さを表す指標と考えられるグラフ次元が、線形ランキング関数の場合Θ(n+k)であることを示す。示されたグラフ次元は、k-1個の線形識別関数を使って決定リストの形で自然に定義されるk値関数のグラフ次元Θ(nk)と比べて、漸近的な評価では明らかに小さいといえる。, 一般社団法人電子情報通信学会, 英語
  • ランキング関数のオンライン学習について (計算機科学基礎理論とその応用)
    中村 篤祥, 数理解析研究所講究録, 1426, 0, 51, 56, 2005年04月
    京都大学, 日本語
  • On NK-Community Problem (計算機科学基礎理論とその応用 研究集会報告集)
    中村 篤祥, 繁住 健哉, 山本 真基, 数理解析研究所講究録, 1426, 0, 71, 77, 2005年04月
    京都大学, 英語
  • 両方向 N-gram 確率を用いた誤り文字検出法(自然言語処理)
    河田 岳大, 工藤 峰一, 外山 淳, 中村 篤祥, 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理, 88, 3, 629, 635, 2005年03月01日
    OCRなどを通して得られる日本語文の認識結果において, N-gram確率を利用した高速な誤認識文字検出法を提案する.日本語のように単語が分かち書きされず大規模な語彙を対象とした場合, 誤り個所の指摘に文字N-gramは有効な方法である.本論文ではまず, 通常のN-gram確率の拡張として両方向N-gram確率を提案し, その有効性を情報量の点から考察する.次に, 両方向N-gram確率と文脈確率を用いて1文字の誤字を検出する方法を提案する.シミュレーション実験では, 適合率80%において従来法よりも10%以上高い約75%の再現率を達成できた.また, 誤り範囲の指摘という点では, 適合率80%で再現率90%が達成された., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • 節点包含制約を満たす頻出木マイニング
    中村 篤祥, 工藤 峰一, 情報処理学会研究報告. AL, アルゴリズム研究会報告, 2004, 101, 67, 74, 2004年10月14日
    本論文では、与えられたラベル付き順序木の集合から、あらかじめ全ての木が含んでいることがわかっている特殊節点を全て含む部分木で、頻出するものを効率的に数えあげる方法を提案する。提案アルゴリズムはZakiのTreeMinerアルゴリズム[9]を、制約を育たすものだけ候補として効率的に生成するように改造したものである。また、同じラベルが多く存在する場合に大量のメモリを使用するという問題に対処する方法についても提案する。検索エンジンで集められたWebページに含まれる、レストランの名前と評判情報を含む頻出部分構造見つける問題に、提案アルゴリズムを適用することにより得られた結果につても報告する。, 一般社団法人情報処理学会, 英語
  • 節点包含制約を満たす頻出木マイニング
    中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 104, 339, 7, 14, 2004年10月08日
    本論文では、与えられたラベル付き順序本の集合から、あらかじめ全ての本が含んでいることがわかっている特殊節点を全て含む部分木で、頻出するものを効率的に数えあげる方法を提案する。提案アルゴリズムはZakiのTreeMinerアルゴリズム[9]を、制約を満たすものだけ候補として効率的に生成するように改造したものである。また、同じラベルが多く存在する場合に大量のメモリを使用するという問題に対処する方法についても提案する。検索エンジンで集められたWebページに含まれる、レストランの名前と評判情報を含む頻出部分構造見つける問題に、提案アルゴリズムを適用することにより得られた結果につても報告する。, 一般社団法人電子情報通信学会, 英語
  • 両方向N-gram確率を用いた確率変化パターンによる誤り検出(テーマセッション(1))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
    河田 岳大, 中村 篤祥, 外山 淳, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 103, 295, 1, 5, 2003年09月01日
    文字認識システムでは,認識精度を向上させるために言語情報を用いた誤り検出・訂正の方法が提案されている.我々はN-gram確率を用いた手法に着目し,両方向N-gram確率を用いて1文字の誤字を検出する方法を提案する.本方式では文脈確率と両方向N-gram確率のそれぞれの意味から自然に導出される方法を用いる.また,推定パターンに一致しないものについて原因と検出の可能性を検討する., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • ルールの予測精度と興味深さに関する検討(テーマセッション(1))(データマイニングとパターン認識・メディア理解)
    設樂 洋爾, 中村 篤祥, 工藤 峰一, 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解, 103, 295, 7, 11, 2003年09月01日
    データベースに潜む傾向をルールの形で抽出する手法は,可読性の高い出力が可能であり,デークマイニングの手法として有効である.精度の高い識別子を構成し,そこから規則を得る手法は多く提案されている.しかし,必ずしも精度の高い識別子から興味深いルールが得られるとは限らない.そこで,データに基づく属性値の抽象化とスクリーニングを組み合わせ,可読性の高いルールを抽出する手法を提案する.また,識別精度とルールの興味深さについて考察を行う., 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • 自動リコメンデーション(<特集>データ・テキストマイニング)
    中村 篤祥, 応用数理, 12, 4, 401, 410, 2002年12月25日
    We explain automatic recommendation techniques by which computer systems can automatically select goods or documents preferred by each user based on his/her buying or accessing history. Especially, we focus on the collaborative filtering method using weighted majority prediction algorithm developed by the authors. From both theoretical and experimental points of view, we explain how excellent the method is compared to the method using correlation coefficient, which is the most popular collaborative filtering method. We also address issues that we should consider in order to make our method ..., 一般社団法人日本応用数理学会, 日本語
  • 自動リコメンデーション
    中村 篤祥, 応用数理, 12, 4, 401, 410, 2002年12月25日
    日本応用数理学会, 日本語
  • WWW上の広告におけるターゲティング手法
    マーク ラングハインリッヒ, 神場 知成, 中村 篤祥, 情報処理, 40, 8, 807, 812, 1999年08月15日
    一般社団法人情報処理学会, 日本語
  • 0.特集「能動学習」の編集にあたって (<特集>能動学習)
    中村 篤祥, 情報処理, 38, 7, 557, 588, 1997年07月15日
    一般社団法人情報処理学会, 日本語
  • 1.能動学習概要 (<特集>能動学習)
    安倍 直樹, 中村 篤祥, 情報処理, 38, 7, 558, 561, 1997年07月15日
    一般社団法人情報処理学会, 日本語
  • 4.能動学習に関する計算論的学習理論の研究 (<特集>能動学習)
    安倍 直樹, 中村 篤祥, 情報処理, 38, 7, 575, 582, 1997年07月15日
    一般社団法人情報処理学会, 日本語
  • ブール変数実数多項式による嗜好関数の学習
    中村 篤祥, 馬見塚 拓, 鳥羽 弘康, 安倍 直樹, 全国大会講演論文集, 第52回平成8年前期, 1, 55, 56, 1996年03月06日
    ニュース記事などに対する個人の嗜好を、記事中の出現単語から予測する方法において、各単語にlつのブール変数を割り当て、その実数係数多項式で嗜好関数を表現する方法を提案し、その係数の学習アルゴリズムについて考察及び実験を行う。特に、計算論的学習理論において盛んに研究されているオンライン学習における重みの逐次更新法を、実数係数の学習に適用する。具体的には、Kivinen & Warmuthが提案・解析した加法的更新法GDと乗法的更新法EG^±に加え、新しく「誤差比例修正法」と呼ぶ重み更新アルゴリズムを提案し、その乗法的更新法であるDPMUについて、ある被験者の実データを用いて実験的に予測性能を評価・比較する。実験結果によればDPMUは、既存の方式と同等以上の予測性能を有する。, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
  • On-line Learning of Binary Lexical Relations Using Two-dimensional Weighted Majority Algorithms
    Naoki Abe, Hang Li, Atsuyoshi Nakamura, Proc. of The 12th Int. Conf. on Machine Learning, 1995, 1995年07月24日
    We consider the problem of learning a certain type of lexical semantic

    knowledge that can be expressed as a binary relation between words, such as the

    so-called sub-categorization of verbs (a verb-noun relation) and the compound

    noun phrase relation (a noun-noun relation). Specifically, we view this problem

    as an on-line learning problem in the sense of Littlestone's learning model in

    which the learner's goal is to minimize the total number of prediction

    mistakes. In the computational learning theory literature, Goldman, Rivest and

    Schapire and subsequently Goldman and Warmuth have consider..., 機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等
  • d項関係の学習
    中村 篤祥, 電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 94, 181, 93, 102, 1994年07月25日
    d次元{0,1}-値行列の各点の値を1点ずつ予測するオンライン学習において、次に予測する点を自分が決めるself-directedモデルと敵が選ぶadversary-directedモデルで累積誤り数の評価を行う。self-directedモデルではd項関係を学習する、効率的で累積誤り数の少ないアルゴリズムを示す。行列の各方向に関し、要素数がn_j、値により分かれる種類の数が高々k_jであるような行列に対し、このアルゴリズムは高々Π^d_j=1>k_j+Σ^d_j=1>(n_j-k_j)log k_j回しか間違えない。また、adversary-directedモデルでは行も列も高々2種類しかない2項関係学習問題に対し、効率的で累積誤り数の少ないアルゴリズムを示す。このアルゴリズムの累積誤り数の上界として、行の数がn、列の数がmのときの下界であるm+nより2だけ多い数が示される。, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • 平面上の任意の向きの長方形のPAC学習について
    中村 篤祥, 電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 93, 249, 53, 58, 1993年09月24日
    平面上の任意の向きの長方形のPAC学習可能性について考えている。まず、与えられたm個の例に無矛盾な長方形を出力するΟ(mlogm)時間アルゴリズムを示した。任意の長方形のVC次元は有限であるからBlumer et al.の著名な定理よりこのアルゴリズムは必要事例数がΟ(1, εlog1/(εδ))の長方形のクラスのdistribution-free PAC学習アルゴリズムである。但し、εは正確度、δは信頼度のパラメータである。また、正例をすべて含む最小面積長方形を出力するアルゴリズムについても考察した。このアルゴリズムはΟ(mlogm)時間の一様分布PAC学習アルゴリズムであることが知られているが、必要事例数も無矛盾長方形出力アルゴリズムと同じオーダまで下げれることを示した。, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
  • DNFで表現される多次元実数領域の学習について
    中村 篤祥, 全国大会講演論文集, 第46回平成5年前期, 3, 35, 36, 1993年03月01日
    n次元実数領域[0,1)^n上の部分領域を、[0,1)^n上の一様分布に従って得られる点及びその点が部分領域の内外どちらかという情報から部分領域を学習する問題を扱う。但し、部分領域は次の条件を満たすものに制限する。([0,1)^n上の点を(x_1,x_2,・・・,x_n)とする。)1)原子論理式が(x_i&isins;R)という形のDNF(積和標準形)の論理式で表現される。2)Rは区間[0,1)を高々k(固定)個の領域に分割するような領域∪^l_<i=1>[a_i,b_i)とする。3)各x_iは論理式の中で高々1度しか現れない。[2]では、分布を一様分布に固定したPAC(Probably Approximately Correct)学習モデルにおいてμDNF(各変数が高々1度しか現れないDNF)プール式で表現されるプール関数が学習可能であることが示されている。本稿は上記2)の制約の下で彼らの結果の定義域を{0,1}^nから[0,1}^nに拡張したものである。, 一般社団法人情報処理学会, 日本語

書籍等出版物

担当経験のある科目_授業

  • 計算基礎特論　　　　　　　　　　　　　　　
    大学院情報科学研究科コンピュータサイエンス専攻
  • 統計学　　　　　　　　　　　　　　　
    全学教育
  • 情報理論　　　　　　　　　　　　　　　
    情報エレクトロニクス学科
  • アルゴリズムとデータ構造　　　　　　　　　　　　　　　
    情報エレクトロニクス学科コンピュータサイエンスコース

所属学協会

  • 人工知能学会　　　　　　　　　　　　　　　
  • 電子情報通信学会　　　　　　　　　　　　　　　
  • 情報処理学会　　　　　　　　　　　　　　　

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 漸近的最適かつ実用的な純粋探索バンディット方策の開発
    科学研究費助成事業
    2024年04月01日 - 2029年03月31日
    中村 篤祥, 田畑 公次, 畑埜 晃平, 寺本 央
    日本学術振興会, 基盤研究(A), 北海道大学, 24H00685
  • 多様な問題・指標のためのオンライン予測基盤技術
    科学研究費助成事業
    2022年04月01日 - 2026年03月31日
    畑埜 晃平, Hashima Sherief, 瀧本 英二, 中村 篤祥
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 九州大学, 23K24905
  • 『稀』：気づきを与える認識・発見技術
    科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    2019年04月01日 - 2024年03月31日
    工藤 峰一, 今井 英幸, 中村 篤祥
    今期は、不頻出事象の予測を抽象化したロングテール問題について基礎的検討を重ねた。ロングテールの特徴づけとして、極度にインバランス（サンプル数がクラスによって大きく異なる）であること、マルチラベル分類が多いこと、から、マルチラベル分類とインバランス問題の解決に注力した。さらに、実世界の不頻出事象に関連して、希少疾患予測の検討および独居老人の異変行動シミュレーションを行った。詳細を以下に示す。


    ・インバランスが顕著なマルチクラス問題を扱うため、2種類のクラス決定木（葉が一つクラスである決定木）を検討した。クラス集合対としてバランスをとるよう木を構成することでサンプル数の少ないクラスの検出精度を高めることに成功した。さらに、サンプルの少ないクラスが「次元の呪い」を受けやすいことを考慮して、特徴選択を少なくするようにクラス決定木を構成することで少数クラスのみならず全体の性能を向上させられることを示した。解釈可能性も大きく改善した。
    ・希少疾患の診断において、１）医者の”希少疾患見過ごし”を防ぐために可視化手法を利用することを提案した、さらに、２）特徴選択により希少疾患の診断精度を向上させられることを確認した。
    ・不頻出事象の予測に関して、極値論とサポートベクターマシンを利用した未知クラスの発見手法を提案し、これまでの手法よりよい性能を達成した。
    ・独居老人の異変検知手法を開発する前段階として、異変を含む仮想住人の行動シミュレータを開発した。高齢者を実際のスマートホームに住まわせ、転倒などの異変が起きるのを待つわけにはいかないため、シミュレータは必須である。また、長期間に渡るセンサデータの採取や多様な生活行動を扱う上でも有効である。残念ながらこれまでの方式で複数の異変を適切に扱えるものがなかったため、確率モデルを利用したシミュレータを新たに開発した。
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 19H04128
  • バンディット問題の方策の実用化のための理論の深化
    科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    2019年04月01日 - 2023年03月31日
    中村 篤祥, 田畑 公次, 工藤 峰一
    昨年度から始めた分類バンディット問題のアルゴリズムの開発において、k-腕設定のトンプ ソンサンプリングをベースとしたアルゴリズム、および実験的な性能評価を国際学会のワークショップで発表した。更に指定した信頼度で正しく判定するためのサンプル数の理論的評価を始めた。連続腕設定に拡張した問題においては、ガウス過程を事前分布とする方式において、全腕の正負(報酬の期待値が閾値以上か未満か）を答える既存法より少ないサンプル数の上界が得られるアルゴリズムを開発した。また、正腕の割合の推定値から分類結果を予測し、その予測が正しい場合に分類の精度が上がる方の腕を引く方式を考案し、有効性を実験により確かめた。ラマン分光による細胞診断の実データにも適用し、グリット分割によるk腕設定のトンプソンサンプリングより、ガウス過程を仮定した連続腕設定の提案方式の方が少ないサンプル数（計測数）で正しく判定できることを確認した。
    小ノイズ敵対的バンディットの研究においては、以前の成果である「ノイズフリーバンディット 問題」を小さなノイズを許す問題に拡張し、それに有効なアルゴリズムを開発することを目指している。ノイズフ リー条件(1回も誤らない腕が存在するという条件)を「誤る回数が高々k回の腕が存在する」という条件に緩めた問題定式化で研究を進めている。昨年度に引き続き、その問題設定 の下、腕の数が3本以上でk>2の条件でも動作するもっと一般的なアルゴリズムの開発を進めた。
    精度効率保証大規模探索の研究においては、昨年度に引き続き属性選択アルゴリズム[Aurelien, Nakamura, Tabata 2019]のアルゴリズムの探索木の拡張法の検討を行った。
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 19H04161
  • 細胞集団とシンギュラリティ細胞のデータ駆動型数理解析技術の開発
    科学研究費助成事業 新学術領域研究(研究領域提案型)
    2018年06月29日 - 2023年03月31日
    小松崎 民樹, 中村 篤祥, 小野 峻佑
    ある細胞と別の細胞の主従関係を推定する場合，それら2つの細胞の軌跡データなどを用いて評価されているが，2つの細胞の振る舞いを決める因子が，その2つの細胞以外にも，第3の細胞が介在する状況なども考えられる。主従関係や因果関係における“原因”と“結果”を解析するためには，単純な対の組み合わせで表現できない多体の相互作用から成り立っている。そのため，多体のあいだの因果関係を推定することは要素間の組み合わせの数が膨大になる。2対の軌跡データを変数とする移動エントロピーを細分化した新しい相乗情報量に着眼し，改良Vicsekモデルに基づいてこの問題を考察し、移動エントロピーに含まれる相乗情報量の振る舞いを解析することで，要素間の多体の相互作用が推定できることを見いだした（Sci Adv 2022）。
    昨年度開発した、細胞毎の発火状態時系列からの伝搬時差推定をギャップを挿入する文字列のアライメントで行い伝搬グラフを構築する手法を発展させ、DTW(Dynamic Time Warping)ベースの実数値列アライメントを用いて伝搬グラフを構築する方法を開発した。位置情報を用いないで伝搬関係を推定できるため、細胞間の信号の伝搬のみでなく、株価の他の株価への影響の伝搬関係など曖昧な伝搬関係の抽出にも使えることを株価データを用いて確認した。
    シンギュラリティ成分検出の前処理としてイメージングデータからノイズや外乱を取り除くための正則化手法について研究を進めた。具体的には、イメージングデータに内在するスパース性を引き出す変換を構成し、スパース性を評価するノルムと組み合わせて正則化関数を設計した。加えて、この正則化を含む最適化問題としてノイズ・外乱除去問題を定式化し、これを解くアルゴリズムを開発した。最後に、実際のハイパースペクトルイメージングデータを用いた大規模な比較実験によって有効性を実証した。
    日本学術振興会, 新学術領域研究(研究領域提案型), 北海道大学, 18H05413
  • eXtFS:超大規模マルチラベル分類問題における特徴選択と特徴探索
    科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    2015年04月01日 - 2018年03月31日
    工藤 峰一, 今井 英幸, 中村 篤祥
    本研究では、一つの対象に適切な複数のキーワードや名前をつける「マルチラベル識別」問題において、識別性能を上げることと、性能を下げずに処理速度を上げることを目的として各種の検討を行った。その成果は主に三つである。第一に、ラベル間の相関利用の重要性を示し、その利用法を各種手法により示した。第二に、実用的な処理時間を確保するために、特徴空間あるいはラベル空間におけるサンプルの近さに注目した「問題分割」が有効であることを論じ、その効果を実験的に示した。最後に、滅多に出現しないラベルや付け忘れたラベルがラベル全体に対して多くの割合を占めるため、これらに関しては特別な取扱いが必要であることを指摘した。
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 15H02719
  • 巨大シーケンス内の類似繰り返し構造の分析
    科学研究費補助金(基盤研究(B))
    2013年 - 2015年
    中村 篤祥
    DNAなどの巨大シーケンス内に存在する散在反復配列を抽出する方法として，頻出近似文字列パターンを列挙するアルゴリズムを開発し，列挙されたパターンの出現領域を抽出する方式を考案した．提案手法のパターンは出現領域の境界がはっきりしているため，同じ領域を重ねて数えることが少ない．また，提案列挙アルゴリズムは高速かつ省メモリーで動作する．ヒトゲノムの２１番染色体に適用したところ，著名な散在反復配列であるAlu配列の出現領域とされる領域の約５０％を，１００個の代表パターンの出現領域として抽出することに成功した．
    文部科学省, 基盤研究(B), 北海道大学, 研究代表者, 競争的資金, 25280079
  • 個々のデータに依存した問題の複雑さに関する研究
    科学研究費補助金(基盤研究(C))
    2009年 - 2011年
    中村 篤祥, 工藤 峰一, 外山 淳
    データ依存の問題の複雑さ指標として,Sperner族のデータ依存のVC次元を提案し,超矩形サブクラス問題において,データ依存のVC次元が低いデータに対し,高速に動作するアルゴリズムを開発し,実データを用いて有効性を検証した.また,文字列の連続繰返し構造に対する複雑さの指標として,繰返し表現文字列の最小サイズを提案し,実際に最小繰返し表現文字列を高速に求めるアルゴリズムを開発し,DNAの繰返し構造を分析した.
    文部科学省, 基盤研究(C), 北海道大学, 研究代表者, 競争的資金, 21500128
  • 概念の識別に用いる特徴の抽出および識別方法とその応用
    科学研究費補助金(基盤研究(C))
    2006年 - 2007年
    外山 淳, 工藤 峰一, 中村 篤祥
    1)特徴量の分類:人間が判断に用いる知識は実数で表されるような数値的なものではなく,言葉で言い表される程度のある種大雑把なものであると解釈し,「粒度」の概念を導入した.また,離散的に表されるデータに関してもグルーピング問題として解釈し直し評価基準を与えると共に,準最適なグルーピングを発見するためのアルゴリズムの開発を行った.2)プロトタイプの発見:人間が判断に用いる特徴はそれまでに得た知識全てではなく,それらの中から抽象化された数少ないデータであるとの観点に立ち,多量のデータの中から典型的な特徴を醸し出すプロトタイプを発見する方法を開発した.プロトタイプを点として捉えるのではなく,体積を持つものとして捉えることを提案するとともに,時間の経過と共に増える知識に見立ててデータが増加する際のプロトタイプ更新のアルゴリズムも提案した.また,類似性の観点から木構造をなすデータの中から,類似の構造を見出しグルーピングすると共に,頻度を数えることによって典型的な木構造を見出す研究も行った.3)状況に応じた特徴量の抽出:一つに識別子によらない識別子独立型の特徴選択手法を提案した.また,最適な特徴集合はカテゴリやカテゴリ対象に依存するとの立場に立ち,ランダムに選び出した特徴により構成した特徴空間の中から特徴選択を行う方法により識別率の向上を目指す方法についても提案した.
    文部科学省, 基盤研究(C), 北海道大学, 連携研究者, 競争的資金, 18500124
  • 大規模パターン認識問題に対する識別系の開発と応用
    科学研究費補助金(基盤研究(B))
    2002年 - 2005年
    工藤 峰一, 林 裕樹, 天元 宏, 外山 淳, 今井 英幸, 村井 哲也, 田中 章, 中村 篤祥, 天元 宏, 林 裕樹
    本課題の目的とした「大規模パターン認識系の実現」に対して、交付申請時に挙げた三種類課題に関する成果は以下の通りである。1.データ数に関する規模の問題:高い識別性能(汎化性能)を達成する問題から、性能を大きく損なわない範囲で計算量を削減する問題へと、問題の設定を移し、データ数に対して少ない計算量で学習する方式を考察した。特に、1)代表的な識別手法の一つである、k最近隣法をより高速に行う手法を開発し、2)データ数に対して線形の時間で構成できるプロトタイプの構成法を検討した(今後、継続検討).2.特徴数に関する規模の問題:識別性能を維持したまま識別に本質的な特徴のみを残す「特徴選択」手法に着目して各種の提案を行った。これまで提案されているて多くの手法では規模の増大に計算量的に十分対応できない。そこで,本研究では,識別に明らかに不必要な特徴を先に除去することを「識別子に依存しない特徴選択」と位置付け,その方法論を検討した.また,提案手法により検査すべき特徴の個数を予め減らし,その後従来の代表的な方法を適用することで,全体として高速な「識別子を特定した」特徴選択が実現できることを示した.基本的な方法論として二通り、加えて、選ぶべき特徴数の選択に関する研究を行った。3.クラスの数の多い場合の検討(クラス数に関する規模の問題):漢字認識のようにカテゴリ数が非常に多い場合,識別の困難さが増す...
    文部科学省, 基盤研究(B), 北海道大学, 連携研究者, 競争的資金, 14380151

産業財産権