有村　博紀 (アリムラ　ヒロキ)

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
高等教育推進機構教授
Last Updated :2025/06/07

■研究者基本情報

学位

  • 博士（理学）, 九州大学，大学院総合理工学研究科, 1996年06月
  • 修士（理学）, 九州大学，理学部, 1990年03月
  • 学士（理学）, 九州大学，理学部, 1988年03月

プロフィール情報

  • 1990年九州大学大学院修士課程修了．同年，九州工業大学助手．その後，九州工業大学講師および助教授，九州大学大学院助教授および准教授などを経て，2004年から北海道大学情報科学研究科教授，現在に至る．博士(理学)．1999～2002年 JST PREST「情報と知」（領域総括:安西祐一郎）研究員．2007～2011年度 文科省グローバルCOEプログラム「知の創出を支える次世代IT基盤拠点」拠点リーダー．2013〜2014年度 北海道大学知識メディアラボラトリー長. 2016〜2017年度 北海道大学ビッグデータ・サイバーセキュリティ グローバルステーション (GSB) 拠点長. 2015年度および2018〜2021年度 北海道大学共同プロジェクト拠点「知識メディアラボラトリー」リーダー. 2020〜2025年度JST PREST/さきがけ「信頼されるAIの基盤技術」研究総括.
    現在，人工知能と, データマイニング，機械学習, 情報検索，アルゴリズムとデータ構造等の研究に従事．電子情報通信学会，情報処理学会，日本データベース学会, 人工知能学会会員, ACM, IEEE．

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研究キーワード

  • 情報科学
  • 人工知能
  • データ構造とアルゴリズム
  • データマイニング
  • 情報検索
  • 機械学習
  • 列挙アルゴリズム
  • グラフ
  • 決定木
  • テキスト索引
  • 文字列アルゴリズム
  • 半構造データ
  • ウェブマイニング
  • パターン発見
  • 機械学習における説明可能性
  • データベース
  • 時空間データ
  • 圧縮
  • ストリーム処理
  • 知識発見
  • ビッグデータ

研究分野

  • 情報通信, 情報学基礎論, アルゴリズム
  • 情報通信, データベース, データマイニング・情報検索
  • 情報通信, 知能情報学, 人工知能・機械学習

担当教育組織

■経歴

経歴

  • 2021年04月 - 現在
    GI-CoRE連携教員, GI-CoRE連携教員, GI-CoRE ビッグデータとサイバーセキュリティ拠点（GSB）の情報科学研究院への定着に伴う任命
  • 2019年04月 - 現在
    北海道大学, 大学院情報科学研究院, 教授（改組のため）
  • 2020年04月 - 2026年03月
    JST, 戦略的創造研究推進事業 さきがけ「信頼されるAIの基盤技術」(信頼されるAI), 研究総括
  • 2025年03月
    北海道大学, 電子科学研究所附属社会創造数学研究センター, 兼務教員, 日本国
  • 2018年04月 - 2022年03月
    北海道大学共同プロジェクト拠点 知識メディアラボラトリー, リーダー（拠点長）
  • 2008年01月 - 2022年03月
    国立情報学研究所, 連携研究部門, 客員教授
  • 2016年04月 - 2021年03月
    北海道大学, 国際連携研究教育局, 教授（兼務）
  • 2004年04月 - 2019年03月
    北海道大学, 大学院・情報科学研究科, 教授
  • 2016年04月 - 2018年03月
    北海道大学「ビッグデータ・サイバーセキュリティ グローバルステーション」, 拠点長
  • 2015年04月 - 2017年03月
    北海道大学共同プロジェクト拠点 知識メディアラボラトリー, リーダー（拠点長）
  • 2013年04月 - 2015年03月
    北海道大学知識メディアラボラトリー, ラボラトリー長
  • 2007年07月 - 2012年03月
    北海道大学情報科学研究科, グローバルCOEプログラム「知の創出を支える次世代IT基盤拠点」, 拠点リーダー
  • 2005年03月 - 2005年06月
    リヨン大学第1訪問研究員（文科省）
  • 1996年04月 - 2004年03月
    九州大学, 大学院システム情報科学研究科, 助教授（2000年から組織改編により准教授）
  • 2002年04月 - 2003年03月
    九州大学, 情報基盤センター研究部, 兼任准教授
  • 2001年04月 - 2002年03月
    九州大学, 付属図書館研究開発室, 兼任准教授
  • 1999年10月 - 2002年03月
    科学技術事業団さきがけ研究21, 「情報と知」領域, 研究者
  • 1996年06月 - 1996年10月
    ヘルシンキ大学訪問研究員（学振特定国交流研究員）．
  • 1995年04月 - 1996年03月
    九州工業大学, 情報工学部, 助教授
  • 1994年04月 - 1995年03月
    九州工業大学, 情報工学部, 講師
  • 1990年04月 - 1994年03月
    九州工業大学, 情報工学部, 助手, 日本国

学歴

  • 1994年06月, 博士(理学)、九州大学, 大学院総合理工学府, 情報システム学専攻, 1994年(平成6年)6月27日学位授与, 日本国
  • 1988年04月 - 1990年03月, 九州大学, 大学院総合理工学研究科, 情報システム学専攻修士課程
  • 1984年04月 - 1988年03月, 九州大学, 理学部, 物理学科

委員歴

  • 2023年10月 - 現在
    日本学術会議, 会員 (第三部会情報学委員会), 政府
  • 2020年10月 - 2023年09月
    日本学術会議, 連携会員 (第三部会情報学委員会), 政府
  • 2018年04月 - 2020年03月
    日本学術振興会, 先端科学シンポジウム事業委員会委員 (Frontiers of Science Symposia)
  • 2017年06月 - 2019年05月
    人工知能学会, 代議員, 学協会
  • 2017年06月 - 2019年03月
    文部科学省, 科学技術・学術審議会専門委員（情報科学技術委員会委員）, 政府
  • 2011年04月 - 2018年03月
    日本学術振興会, 先端科学シンポジウム専門委員(Frontiers of Science Symposia), 学協会
  • 2015年06月 - 2016年05月
    人工知能学会, 2016年度全国大会 プログラム委員長, 学協会
  • 2014年06月 - 2016年05月
    人工知能学会, 理事, 学協会
  • 2014年12月 - 2015年04月
    東北大学大学院情報科学研究科, 平成26年度外部評価委員会委員, その他
  • 2008年05月 - 2014年04月
    電子情報通信学会コンピュテーション研究専門委員会, 専門委員, 学協会
  • 2008年 - 2014年
    JSTさきがけ「知の創生と情報社会」,領域（領域統括:中島秀之), アドバイザー, 政府
  • 2007年 - 2013年09月
    発見科学国際会議(International Conference on Discovery Science), 運営委員会委員(Steering committee member, International Conference on Discovery Science), 学協会
  • 2006年05月 - 2008年04月
    電子情報通信学会コンピュテーション研究専門委員会, 副委員長, 学協会
  • 2006年04月 - 2008年03月
    人工知能学会 人工知能基礎問題研究会, 主査, 学協会
  • 2008年 - 2008年
    日本学術振興会先端科学シンポジウム, PGM (UJFoS2008), 学協会
  • 2006年 - 2007年
    JST CRDS 科学技術未来戦略ワークショップ「予測と発見」, 分科会Bリーダー, 学協会
  • 2006年 - 2007年
    人工知能学会, 人工知能基礎問題研究会主査(H18-H19), 学協会
  • 2006年 - 2006年
    1st Int'l Workshop on Data Mining and Statistical Science (DMSS-2006), Sapporo, Chair, 学協会
  • 2004年 - 2006年
    人工知能学会, 評議員（Ｈ16－Ｈ17）, 学協会
  • 2004年 - 2006年
    情報処理学会, データベース研究会研究運営委員, 学協会
  • 2004年 - 2006年
    人工知能学会人工知能基礎問題研究会, 幹事, 学協会
  • 2003年 - 2005年
    日本学術振興会先端科学シンポジウム, PGM (JGFoS'04, JGFoS'05), 学協会
  • 1999年 - 2000年
    the 11th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT'00, Sydney), PC co-chair, 学協会

学内役職歴

  • 知識メディア・ラボラトリー長, 2013年4月1日 - 2015年3月31日

■研究活動情報

受賞

  • 2024年06月, The Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM, established in 1994, the 35th in its 2024 edition), Test of Time Award (CPM Test of Time Award in year 2024)
    Linear-Time Longest-Common-Prefix Computation in Suffix Arrays and Its Applications
    Toru Kasai;Gunho Lee;Hiroki Arimura;Setsuo Arikawa;Kunsoo Park, Organization: The Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM) was established in 1990. This year's conference is the 35th edition since the first CPM was held in Paris in 1990.
    Criteria: "The award is granted to outstanding papers in algorithms research that were published in the CPM proceedings at least 20 years ago and which are still influential and stimulating for the field today." (from the Award page of CPM 2024: ), 国際学会・会議・シンポジウム等の賞
  • 2022年06月, 情報処理学会, 2022年度コンピュータサイエンス領域奨励賞（指導学生）　　　　　　　　　　　　　　　
    デカルト木部分列照合問題の高速なアルゴリズム，アルゴリズム(AL)研究会情報処理学会, 2022-AL-186, 2022年1月（著者：大泉 翼，有村博紀）
    大泉翼
  • 2022年06月, 人工知能学会, 2021年度論文賞
    Distribution-Aware Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization
    Kentaro Kanamori;Takuya Takagi;Ken Kobayashi;Hiroki Arimura, 35135885
  • 2019年01月, 人工知能学会, 研究会優秀賞　　　　　　　　　　　　　　　
    整数計画法に基づく学習済み決定木の公平性を考慮した編集法
    金森憲太朗;有村博紀
  • 2016年06月, 情報処理学会, 論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
    大規模軌跡データからの群パターン発見のための実用的アルゴリズム
    耿暁亮;宇野毅明;有村博紀, 学会誌・学術雑誌による顕彰
  • 2016年03月, 情報処理学会, 2016年度（平成28年度）山下記念研究賞　　　　　　　　　　　　　　　
    三次元空間における効率良い近似点集合マッチングと分子パターン照合への応用，バイオ情報学研究会/MPS研究パターン照合への応用，バイオ情報学研究会/MPS研究会，201会，2015-BIO-42，2015-MPS-104, 2015/6（著者：佐々木耀一，渋谷哲朗，伊藤公人，有村博紀）
    佐々木 耀一
  • 2015年, 情報処理学会, 全国大会 学生奨励賞（指導学生〕　　　　　　　　　　　　　　　
    三次元空間における効率良い近似点集合マッチングと分子パターン照合への応用
    佐々木 耀一
  • 2013年06月, 人工知能学会, 研究会優秀賞　　　　　　　　　　　　　　　
    超グラフ中に含まれる非巡回部分超グラフの効率よい列挙
    和佐 州洋;有村 博紀;宇野 毅明;平田 耕一
  • 2010年06月, 電子情報通信学会, 情報・システムソサイエティ 論文賞（先見論文）　　　　　　　　　　　　　　　
    「ゼロサプレス型二分決定グラフを用いたトランザクションデータベースの 効率的解析手法」
    湊真一;有村博紀
  • 2005年02月, 日本データベース学会, 上林記念研究奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
    有村 博紀
  • 2004年11月, 2nd Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations (FIMI'04), in conjunction with IEEE ICDM'04, BEST IMPLEMENTATION AWARD　　　　　　　　　　　　　　　
    Takeaki Uno;Masashi Kiyomi;Hiroki Arimura
  • 2004年11月, 人工知能学会, 2004年研究会優秀賞　　　　　　　　　　　　　　　
    「大規模系列データから代表的な頻出エピソードを発見するための効率よいアルゴリズム」
    有村博紀;宇野毅明
  • 2004年07月, 電子情報通信学会DE研究会第１５回データ工学ワークショップ, DEWS2004優秀論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
    「半構造データマイニングのための高速な無順序木パターン発見手法」
    房延慎二;浅井達哉;有村博紀;宇野毅明;中野眞一
  • 2003年06月, 電子情報通信学会DE研究会第１４回データ工学ワークショップ, DEWS2003最優秀論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
    「領域効率の良い頻出データアイテム発見アルゴリズム」
    川副真治;有村博紀
  • 2002年05月, 電子情報通信学会DE研究会第１４回データ工学ワークショップ, DEWS2002優秀論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
    浅井達哉;安部賢治;川副真治;坂本比呂志;有村博紀;有川節夫
  • 2001年05月, 人工知能学会, 2000年度論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
    「テキストデータからの高速データマイニング」, 安部潤一郎, 藤野亮一, 下薗真一, 有村博紀, 有川節夫（2000年7月掲載）
    安部潤一郎;藤野亮一;下薗真一;有村博紀;有川節夫
  • 2000年04月, PAKDD2000, Paper with Merit Award　　　　　　　　　　　　　　　
    "Discovering unordered and ordered phrase association patterns for text mining"
    Ryoichi Fujino;Hiroki Arimura;Setsuo Arikawa
  • 1999年12月, 人工知能学会, 1999年度全国大会優秀論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
    「 大規模テキストデータからの探索的文書ブラウジング」
    板井力;笠井透;有村博紀;有川節夫
  • 1998年03月, 情報処理学会, 第５５回全国大会大会優秀賞　　　　　　　　　　　　　　　
    「最適パタン発見に基づくテキストデータマイニング」
    有村博紀;渡木厚;藤野亮一;有川節夫
  • 1992年07月, 人工知能学会, 全国大会優秀論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
    「極小汎化に基づくPROLOGプログラムの正事実からの多項式時間推論」
    有村博紀;石坂裕毅;篠原武
  • 1992年06月, 人工知能学会, 1992年度研究奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
    「Polynomial Time Inference of Unions of Tree Pattern Languages」
    有村博紀;石坂裕毅;篠原武

論文

  • Computing Minimal Absent Words and Extended Bispecial Factors with CDAWG Space
    Shunsuke Inenaga, Takuya Mieno, Hiroki Arimura, Mitsuru Funakoshi, Yuta Fujishige
    Combinatorial Algorithms - 35th International Workshop, IWOCA 2024, Tainan, Taiwan, June 7-10, 2023, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science, Springer, 14764, 327, 340, 2024年07月, ［査読有り］, ［国際誌］
    英語, 研究論文（学術雑誌）, 35135885
  • Finding Diverse Strings and Longest Common Subsequences in a Graph.
    Yuto Shida, Giulia Punzi, Yasuaki Kobayashi, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    The 35th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching, CPM 2024, 296, 27:1, 27:19, Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informati, 2024年06月27日, ［査読有り］, ［責任著者］, ［国際誌］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper introduces the Diverse Longest Common Subsequences (LCSs) problem under Hamming distance. Given a set of strings, the goal is to find a subset of K LCSs with diversity at least Δ, measured by either the sum or minimum of pairwise Hamming distances. We analyze the computational complexity of this problem, providing polynomial-time algorithms for bounded K and approximation algorithms for unbounded K. Moreover, we presented a few hardness results. The above results are obtained in a more general setting where strings are represented by a DAG, and prove that our positive results hold in this setting., 35135885

    presentation slide
  • Optimally Computing Compressed Indexing Arrays Based on the Compact Directed Acyclic Word Graph
    Hiroki Arimura, Shunsuke Inenaga, Yasuaki Kobayashi, Yuto Nakashima, Mizuki Sue
    Proceedings of the 30th International Symposium on String Processing and Information Retrieval (SPIRE 2023), Lecture Notes in Computer Science, 14240, 28, 34, Lecture Notes in Computer Science, 2023年09月, ［査読有り］, ［筆頭著者, 責任著者］, ［国際誌］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, This paper investigates the computational complexity of converting a Compact Directed Acyclic Word Graph (CDAWG) into various text indexing structures suitable for highly repetitive texts. By extending previous work, we present optimal construction algorithms in linear time and space for the run-length BWT, irreducible PLCP array, quasi-irreducible LPF array, lex-parse, and LZ77-parse from a CDAWG or its self-index version. Our algorithms consist of novel techniques for characterizing these arrays in terms of a CDAWG and efficiently enumerating specific subsets of suffixes using forward and backward search on the CDAWG., 35135885

    発表資料
  • Minimum Consistent Subset for Trees Revisited.
    Hiroki Arimura, Tatsuya Gima, Yasuaki Kobayashi 0001, Hiroomi Nochide, Yota Otachi
    CoRR, abs/2305.07259, 2023年
    研究論文（学術雑誌）
  • Computing the Collection of Good Models for Rule Lists
    Kota Mata, Kentaro Kanamori, Hiroki Arimura
    Proc. the 18th International Conference on Machine Learning and Data Mining (MLDM 2022), abs/2204.11285, IbaI Publishing, 2022年07月, ［査読有り］, ［国際誌］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

    発表資料
  • Cartesian Tree Subsequence Matching
    Tsubasa Oizumi, Takeshi Kai, Takuya Mieno, Shunsuke Inenaga, Hiroki Arimura
    Proc. the 33rd Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM 2022), Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs), LIPIcs223, 14:1, 14:18, DROPS, 2022年06月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

    発表資料
  • Distribution-Aware Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization
    Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Hiroki Arimura
    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 36, 6, C, L44_1, Japanese Society for Artificial Intelligence, 2021年11月01日, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）, 35136410
  • Efficient enumeration of dominating sets for sparse graphs
    Kazuhiro Kurita, Kunihiro Wasa, Hiroki Arimura, Takeaki Uno
    Discrete Applied Mathematics, 303, 283, 295, Elsevier BV, 2021年11月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Fairness-Aware Decision Tree Editing Based on Mixed- Integer Linear Optimization
    Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Hiroki Arimura
    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 36, 4, B, L13_1, Japanese Society for Artificial Intelligence, 2021年07月01日, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）, 35136410
  • A constant amortized time enumeration algorithm for independent sets in graphs with bounded clique number
    Kazuhiro Kurita, Kunihiro Wasa, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    Theoretical Computer Science, 874, 32, 41, Elsevier BV, 2021年06月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Ordered Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization.
    Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Yuichi Ike, Kento Uemura, Hiroki Arimura
    Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 35, 13, 11564, 11574, 2021年02月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Ordered Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization.
    Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Yuichi Ike, Kento Uemura, Hiroki Arimura
    Thirty-Fifth AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 11564, 11574, AAAI Press, 2021年
    研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • DACE: Distribution-Aware Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization.
    Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Hiroki Arimura
    Proceedings of the Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-20), 2855, 2862, ijcai.org, 2021年01月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Fully-Online Suffix Tree and Directed Acyclic Word Graph Construction for Multiple Texts.
    Takuya Takagi, Shunsuke Inenaga, Hiroki Arimura, Dany Breslauer, Diptarama Hendrian
    Algorithmica, 82, 5, 1346, 1377, 2020年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Route graph: joint map-matching by maximizing posterior probability,　　　　　　　　　　　　　　　
    Hiroya Inakoshi, Junichi Shigezumi, Tatsuya Asai, Takuya Kida, Hiroki Arimura
    IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and Its Applications, 12, 1, 1, 9, IPSJ, 2019年09月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Discovery of Regularized Areas with Maximal Confidence from Location Data
    Hiroya Inakoshi, Tatsuya Asai, Takuya Kida, Hiroki Arimura
    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 34, 3, D, I56_1, Japanese Society for Artificial Intelligence, 2019年05月01日, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • The Complexity of Induced Tree Reconfiguration Problems
    WASA Kunihiro, YAMANAKA Katsuhisa, ARIMURA Hiroki
    IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, E102-D, 3, 464, 469, 一般社団法人 電子情報通信学会, 2019年03月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）,

    Given two feasible solutions A and B, a reconfiguration problem asks whether there exists a reconfiguration sequence (A0=A, A1,...,Aℓ=B) such that (i) A0,...,Aℓ are feasible solutions and (ii) we can obtain Ai from Ai-1 under the prescribed rule (the reconfiguration rule) for each i ∈ {1,...,ℓ}. In this paper, we address the reconfiguration problem for induced trees, where an induced tree is a connected and acyclic induced subgraph of an input graph. We consider the following two rules as the prescribed rules: Token Jumping: removing u from an induced tree and adding v to the tree, and Token Sliding: removing u from an induced tree and adding v adjacent to u to the tree, where u and v are vertices of an input graph. As the main results, we show that (I) the reconfiguration problemis PSPACE-complete even if the input graph is of bounded maximum degree, (II) the reconfiguration problem is W[1]-hard when parameterized by both the size of induced trees and the length of the reconfiguration sequence, and (III) there exists an FPT algorithm when the problem is parameterized by both the size of induced trees and the maximum degree of an input graph under Token Jumping and Token Sliding.

  • Constant Amortized Time Enumeration of Independent Sets for Graphs with Forbidden Subgraphs on Fixed Number of Vertices.
    Kazuhiro Kurita, Kunihiro Wasa, Hiroki Arimura, Takeaki Uno
    CoRR, abs/1906.09680, 2019年, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）
  • Efficient Approximate 3-Dimensional Point Set Matching Using Root-Mean-Square Deviation Score.
    Yoichi Sasaki, Tetsuo Shibuya, Kimihito Ito, Hiroki Arimura
    IEICE Transactions, 102-A, 9, 1159, 1170, 2019年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • An Efficient Algorithm for Enumerating Chordal Bipartite Induced Subgraphs in Sparse Graphs
    Kazuhiro Kurita, Kunihiro Wasa, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    Lecture Notes in Computer Science, 339, 351, Springer International Publishing, 2019年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Enumeration of Distinct Support Vectors for Interactive Decision Making.
    Kentaro Kanamori, Satoshi Hara, Masakazu Ishihata, Hiroki Arimura
    2019 Workshop on Human In the Loop Learning (HILL 2019), In conjunction with ICML 2019, CoRR, abs/1906.01876, arXiv, 2019年, ［査読有り］, ［国際誌］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Discovering Co-Cluster Structure from Relationships between Biased Objects
    Iku OHAMA, Takuya KIDA, Hiroki ARIMURA
    IEICE Transactions on Information and Systems, E101.D, 12, 3108, 3122, Institute of Electronics, Information and Communications Engineers (IEICE), 2018年12月01日, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • DenseZDD: a compact and fast index for families of sets
    Shuhei Denzumi, Jun Kawahara, Koji Tsuda, Hiroki Arimura, Shin-ichi Minato, Kunihiko Sadakane
    Algorithms, 11, 8, 128, 128, 2018年08月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Efficient Enumeration of Induced Matchings in a Graph without Cycles with Length Four
    KURITA Kazuhiro, WASA Kunihiro, UNO Takeaki, ARIMURA Hiroki
    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 101, 9, 1383, 1391, 一般社団法人 電子情報通信学会, 2018年
    英語,

    In this study, we address a problem pertaining to the induced matching enumeration. An edge set M is an induced matching of a graph G=(V,E). The enumeration of matchings has been widely studied in literature; however, there few studies on induced matching. A straightforward algorithm takes O(Δ2) time for each solution that is coming from the time to generate a subproblem, where Δ is the maximum degree in an input graph. To generate a subproblem, an algorithm picks up an edge e and generates two graphs, the one is obtained by removing e from G, the other is obtained by removing e, adjacent edge to e, and edges adjacent to adjacent edge of e. Since this operation needs O(Δ2) time, a straightforward algorithm enumerates all induced matchings in O(Δ2) time per solution. We investigated local structures that enable us to generate subproblems within a short time and proved that the time complexity will be O(1) if the input graph is C4-free. A graph is C4-free if and only if none of its subgraphs have a cycle of length four.

  • Efficient Enumeration of Subgraphs and Induced Subgraphs with Bounded Girth.
    Kazuhiro Kurita, Kunihiro Wasa, Alessio Conte, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    Combinatorial Algorithms - 29th International Workshop, IWOCA 2018, Singapore, July 16-19, 2018, Proceedings, 201, 213, Springer, 2018年, ［査読有り］
    研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Efficient Enumeration of Dominating Sets for Sparse Graphs
    Kazuhiro Kurita, Kunihiro Wasa, Hiroki Arimura, Takeaki Uno
    The 29th International Symposium on Algorithms and Computation (ISAAC 2018), 8, 13, Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, 2018年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • On the Model Shrinkage Effect of Gamma Process Edge Partition Models
    Iku Ohama, Issei Sato, Takuya Kida, Hiroki Arimura
    Proc. the 31st Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2017), 2017年12月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Packed compact tries: A fast and efficient data structure for online string processing
    Takuya Takagi, Shunsuke Inenaga, Kunihiko Sadakane, Hiroki Arimura
    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, E100A, 9, 1785, 1793, Institute of Electronics, Information and Communication, Engineers, IEICE, 2017年09月01日, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Statistical emerging pattern mining with multiple testing correction
    Junpei Komiyama, Masakazu Ishihata, Hiroki Arimura, Takashi Nishibayashi, Shin-Ichi Minato
    Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 129685, 897, 906, Association for Computing Machinery, 2017年08月13日, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Discovering Relevance-Dependent Bicluster Structure from Relational Data
    Iku Ohama, Hiromi Iida, Takuya Kida, Hiroki Arimura
    Proc. the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2017), 2578, 2584, 2017年08月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Efficient Enumeration of Induced Matchings in a Graph without Cycles with Length Four.
    Kazuhiro Kurita, Kunihiro Wasa, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    CoRR, abs/1707.02740, 2017年, ［査読有り］
    研究論文（学術雑誌）
  • Linear-size CDAWG: New repetition-aware indexing and grammar compression
    Takuya Takagi, Keisuke Goto, Yuta Fujishige, Shunsuke Inenaga, Hiroki Arimura
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 10508, 304, 316, Springer Verlag, 2017年, ［査読有り］, ［国際誌］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

    発表資料
  • Estimating the Lineage Dynamics of Human Influenza B Viruses
    Mayumbo Nyirenda, Ryosuke Omori, Heidi L. Tessmer, Hiroki Arimura, Kimihito Ito
    PLOS ONE, 11, 11, e0166107, 2016年11月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Sequence binary decision diagram: Minimization, relationship to acyclic automata, and complexities of Boolean set operations
    Shuhei Denzumi, Ryo Yoshinaka, Hiroki Arimura, Shin-ichi Minato
    DISCRETE APPLIED MATHEMATICS, 212, 61, 80, 2016年10月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Fully-online construction of suffix trees for multiple texts
    Takuya Takagi, Shunsuke Inenaga, Hiroki Arimura
    Proc. the 27th Annual Symposium on Combinatorial Pattern Matching (CPM'16), Leibniz International Proceedings in Informatics (LIPIcs), 54, 22:1, 22:13, Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum für Informatik, 2016年06月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

    発表資料
  • The Relevance Dependent Infinite Relational Model for Discovering Co-Cluster Structure from Relationships with Structured Noise
    Iku Ohama, Hiromi Iida, Takuya Kida, Hiroki Arimura
    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E99D, 4, 1139, 1152, 2016年04月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Relaxing the Data Access Bottleneck of Geographic Big-data Analytics Applications using Distributed Quad trees
    Mayumbo Nyirenda, Hiroki Arimura, Kimihito Ito
    PROCEEDINGS OF 2016 5TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA COMPUTING AND SYSTEMS (ICMCS), 189, 194, 2016年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • The Complexity of Induced Tree Reconfiguration Problems
    Kunihiro Wasa, Katsuhisa Yamanaka, Hiroki Arimura
    LANGUAGE AND AUTOMATA THEORY AND APPLICATIONS, LATA 2016, 9618, 330, 342, 2016年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Packed Compact Tries: A Fast and Efficient Data Structure for Online String Processing
    Takuya Takagi, Shunsuke Inenaga, Kunihiko Sadakane, Hiroki Arimura
    Combinatorial Algorithms, 9843, 213, 225, 2016年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 二部グラフ中に含まれる弦二部誘導グラフの列挙　　　　　　　　　　　　　　　
    和佐 州洋, 有村 博紀, 宇野 毅明, 平田 耕一
    第154回情報処理学会アルゴリズム研究会, 154, 1, 8, 2015年09月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • Multi-Layered Framework for Modeling Relationships Between Biased Objects
    Iku Ohama, Takuya Kida, Hiroki Arimura
    Proc. 2015 SIAM International Conference on Data Mining (SDM'15), 9, 2015年04月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 大規模軌跡データからの群パターン発見のための実用的アルゴリズム　　　　　　　　　　　　　　　
    耿 暁亮, 宇野 毅明, 有村 博紀
    Transactions of IPSJ, 56, 4, 1292, 1304, 2015年04月, ［査読有り］
    日本語, 研究論文（学術雑誌）
  • Efficient Approximate 3-Dimensional Point Set Matching Using Root-Mean-Square Deviation Score
    Yoichi Sasaki, Tetsuo Shibuya, Kimihito Ito, Hiroki Arimura
    SIMILARITY SEARCH AND APPLICATIONS, SISAP 2015, 9371, 191, 203, 2015年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 文字列の圧縮列挙索引技術とパターン照合技術　　　　　　　　　　　　　　　
    伝住周平, 有村博紀, 定兼邦彦
    電子情報通信学会誌, 97, 12, 1080, 1085, 2014年12月, ［査読有り］
    日本語, 研究論文（その他学術会議資料等）
  • Enumeration of complete set of flock patterns in trajectories
    Xiaoliang Geng, Takuya Takagi, Hiroki Arimura, Takeaki Uno
    Proceedings of the 5th ACM SIGSPATIAL International Workshop on GeoStreaming, IWGS 2014, 53, 61, Association for Computing Machinery, Inc, 2014年11月04日, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Oblivious evaluation of non-deterministic finite automata with application to privacy-preserving virus genome detection
    Hirohito Sasakawa, Hiroki Harada, David A. Du Verle, Hiroki Arimura, Koji Tsuda, Jun Sakuma
    Proceedings of the ACM Conference on Computer and Communications Security, 21, 30, Association for Computing Machinery, 2014年11月03日, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Fast Regular Expression Matching Based on Dual Glushkov NFA
    Ryutaro Kurai, Norihito Yasuda, Hiroki Arimura, Shinobu Nagayama, Shin-ichi Minato
    Proc. Prague Stringology Conference 2014 (PSC'14), 3, 16, 2014年09月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • K-縮退グラフに含まれる誘導木の列挙　　　　　　　　　　　　　　　
    和佐州洋, 有村博紀, 宇野毅明
    第148回情報処理学会アルゴリズム研究会, 148, 17, 1, 6, 2014年06月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • Constant Time Enumeration of Subtrees with Exactly k Nodes in a Tree
    Kunihiro Wasa, Yusaku Kaneta, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E97D, 3, 421, 430, 2014年03月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • DenseZDD: A Compact and Fast Index for Families of Sets
    Shuhei Denzumi, Jun Kawahara, Koji Tsuda, Hiroki Arimura, Shin-ichi Minato, Kunihiko Sadakane
    EXPERIMENTAL ALGORITHMS, SEA 2014, 8504, 187, 198, 2014年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Efficient Enumeration of Induced Subtrees in a K-Degenerate Graph
    Kunihiro Wasa, Hiroki Arimura, Takeaki Uno
    ALGORITHMS AND COMPUTATION, ISAAC 2014, 8889, 94, 102, 2014年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Compact Complete Inverted Files for Texts and Directed Acyclic Graphs Based on Sequence Binary Decision Diagrams　　　　　　　　　　　　　　　
    Shuhei Denzumi, Koji Tsuda, Hiroki Arimura, Shin-ichi Minato
    In Proc. of Prague Stringology Conference 2013 (PSC2013), 157, 167, 2013年09月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 長さ極大な群れパターンを軌跡集合から効率良く発見するアルゴリズム
    有村 博紀, 耿 暁亮, 宇野 毅明
    第144回情報処理学会アルゴリズム研究会, 2013-AL-144, 3, 1, 8, 一般社団法人情報処理学会, 2013年05月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）, 本論文では，（Gudmundsson and van Kreveld, ACM GIS 2006; Benkert, Gudmundsson et al., Computational Geometry, 41(111), 2008）によって導入された群れパターン（flock pattern）の軌跡集合データからの発見問題について考察する．L2ノルムをもつ2次元平面上の軌跡集合に対して，最大幅と最小長さが固定の時に，最大数の軌跡を含む群れパターンを見つける問題は，直径の2-σを許してもNP困難である．その一方で，最小軌跡数と最大幅が固定で，長さ最大の群れパターン一つは多項式時間で求まることが示されている．これに対して，本論文では，L∞ノルムをもつ2次元平面上のn本の長さTの軌跡の集合に対して，最大幅rかつ最小長さk以上で，長さ（方向の区間）極大の群れパターンをO(mnT2)遅延とO(m2)領域ですべて列挙する多項式時間遅延かつ多項式領域の列挙アルゴリズムを与える．ここに，m = |X|は列挙されるパターンのサイズ（それが含む軌跡数）である．In this paper, we study the problem of finding a class of spatio-temporal patterns called (m, k)-flock patterns (Gudmundsson and van Kreveld, Proc. ACM GIS'06; Benkert, Gudmundsson, Hubner, Wolle, Computational Geometry, 41:11, 2008), which represent a groups of moving objects close each other within width at most r under L∞-norm in a given time segment of length at least k, in a collection of 2-dimensional trajectories. For max-width r > 0, min-length k, and a collection S of n trajectories of legnth T, the proposed algorithm finds all length-maximal (m, k) flock patterns in an input collection of trajectory data in O(pnT2) delay and O(p2) space, p = |X| is the size of ID set being enumerated. We also present a practical improvement using geometric indexes.
  • Succinct Indices Based on Zero-Suppressed Binary Decision Diagrams
    Shuhei Denzumi, Jun Kawahara, Koji Tsuda, Hiroki Arimura, Kunihiko Sadakane, Shin-ichi Minato
    電子情報通信学会コンピュテーション研究会, 信学技報, 112, 498, 23, 30, 一般社団法人電子情報通信学会, 2013年03月
    英語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）, 多くの実問題の中において,集合族を扱う必要に迫られることはままあることである.大規模な集合族を操作することはウェブからの情報抽出や,情報統合,データマイニングに対する重要な基盤技術である.こういった目的に対し,ゼロサプレス型二分決定グラフ(ZDD)と呼ばれる特別な二分決定グラフ(BDD)が使用されることがある.しかしながらZDDを格納するためには巨大なメモリ領域が必要であり,また所属性判定演算も低速であるという問題がある.本論文では静的なZDDを圧縮した索引である密集ゼロサプレス型二分決定グラフ(DenseZDD)を導大する.この技術では集合族をコンパクトに索引化するだけではなく所属性判定演算も高速に行えるようになる.さらに,DenseZDDと通常のZDDの混成手法により動的な索引を実現する方法も提案する.
  • バッテリー駆動による2000m 級小型ROV の開発と運用法の構築
    山本 潤, 岩森利弘, 星 直樹, 阿部拓三, 坂岡桂一郎, 亀井佳彦, 高木省吾, 沼本 修, 阪 幸宏, 桜井泰憲, 末岡和久, 有村博紀, 渡邉日出海
    水産技術, 5, 2, 171, 174, 水産総合研究センター, 2013年02月, ［査読有り］
    日本語, 研究論文（学術雑誌）, We developed a battery powered compact 2000m class ROV (Remotely Operated Vehicle) system with a High-Definition video camera. It does not require specialized equipment to operate. It can be operated using only general purpose equipment. This system mainly consists of a shipboard controller, a vehicle and a launcher. A thin, light optical fiber cable (diameter 9mm, length 2,500m), the primary cable, transfers control data and video images between the shipboard controller and the launcher. The secondary cable, a composite cable (diameter 14.2mm, length 50m), transfers control data and video images and supplies power to the vehicle from the six packs of lithium-ion batteries, which are mounted in the launcher. The launcher is suspended by a rope from the support ship, and the depth of the launcher is adjusted by changing the length of the rope using a general purpose rewinder.

    Although initially, we had some trouble due to the launcher rope and the primary cable getting tangled, a newly-designed instrument that restricts the movement of the carabiner, and the use of a low expansion rope, facilitated smoother operation and an easier recovery of the ROV.
  • Faster Algorithms for Tree Similarity Based on Compressed Enumeration of Bounded-Sized Ordered Subtrees
    Kunihiro Wasa, Kouichi Hirata, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    SIMILARITY SEARCH AND APPLICATIONS (SISAP), 8199, 73, 84, 2013年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • An extension of the infinite relational model incorporating interaction between objects
    Iku Ohama, Hiromi Iida, Takuya Kida, Hiroki Arimura
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7819, 2, 147, 159, Springer, 2013年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Polynomial Delay and Space Discovery of Connected and Acyclic Sub-hypergraphs in a Hypergraph
    Kunihiro Wasa, Takeaki Uno, Kouichi Hirata, Hiroki Arimura
    DISCOVERY SCIENCE, 8140, 308, 323, 2013年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Trajectory pattern mining in practice algorithms for mining flock patterns from trajectories
    Xiaoliang Geng, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    IC3K 2013; KDIR 2013 - 5th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval and KMIS 2013 - 5th International Conference on Knowledge Management and Information Sharing, Proc., 143, 151, SciTePress, 2013年
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 超グラフ中に含まれる非巡回部分超グラフの効率よい列挙,　　　　　　　　　　　　　　　
    和佐州洋, 有村博紀, 宇野毅明, 平田耕一
    第88回人工知能基本問題研究会, 88, 85, 90, 2013年01月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • Counterexamples to the long-standing conjecture on the complexity of BDD binary operations
    Ryo Yoshinaka, Jun Kawahara, Shuhei Denzumi, Hiroki Arimura, Shin-ichi Minato
    INFORMATION PROCESSING LETTERS, 112, 16, 636, 640, 2012年08月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Faster bit-parallel algorithms for unordered pseudo-tree matching and tree homeomorphism
    Yusaku Kaneta, Hiroki Arimura, Rajeev Raman
    Journal of Discrete Algorithms, 14, 119, 135, 2012年07月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • A Dynamically Reconfigurable FPGA-Based Pattern Matching Hardware for Subclasses of Regular Expressions
    Yusaku Kaneta, Shingo Yoshizawa, Shin-ichi Minato, Hiroki Arimura, Yoshikazu Miyanaga
    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E95D, 7, 1847, 1857, 2012年07月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • 長大な拡張文字列パターンに対する大規模文字列照合の高速化
    笹川 裕人, 金田 悠作, 有村 博紀
    日本データベース学会論文誌, 11, 1, 55, 60, 日本データベース学会, 2012年06月
    日本語
  • 系列二分決定グラフを操作するための豊富な演算体系の構築 (Theoretical Foundations of Computing)
    伝住 周平, 有村 博紀, 湊 真一
    電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 112, 93, 9, 16, 電子情報通信学会, 2012年06月
    日本語, 大規模な文字列データを操作することは文字列処理の分野において重要な課題である.本稿では2009年にLoekitoらによって提案された系列二分決定グラフ(Sequence Binary Decision Diagram)と呼ばれるデータ構造を取り扱う.このデータ構造は多数の文字列を要素として含む文字列集合をコンパクトかつ一意に表現し,演算処理を効率良く行える.しかし,今まで提案された処理系では最小限の基本的な集合演算しか用意されていなかった.本稿では系列二分決定グラフの基本的な構造を示した上で,多様かつ高機能な文字列集合の演算体系を定義し,それらを実現する効率の良いアルゴリズムを提案する.
  • 木に含まれる限定サイズ部分木の列挙　　　　　　　　　　　　　　　
    和佐 州洋, 宇野 毅明, 有村 博紀
    第140回情報処理学会アルゴリズム研究会, 2012-AL-140, 4, 1, 8, 2012年05月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • Constant time enumeration of bounded-size subtrees in trees and its application
    Kunihiro Wasa, Yusaku Kaneta, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 7434, 347, 359, Springer, 2012年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Pattern mining from trajectory GPS data
    Xiaoliang Geng, Hiroki Arimura, Takeaki Uno
    Proceedings of the 2012 IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics, IIAIAAI 2012, 60, 65, 2012年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Trajectory pattern matching based on bit-parallelism for large GPS data
    Hirohito Sasakawa, Hiroki Arimura
    Proceedings of the 2012 IIAI International Conference on Advanced Applied Informatics, IIAIAAI 2012, 66, 71, 2012年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • High-speed String and Regular Expression Matching on FPGA　　　　　　　　　　　　　　　
    Yusaku Kaneta, Shingo Yoshizawa, Shin-ichi Minato, Hiroki Arimura
    Proc. of Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2011 (APSIPA ASC 2011, 2011年10月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Faster Bit-Parallel Algorithms for Unordered Pseudo-tree Matching and Tree Homeomorphism
    Yusaku Kaneta, Hiroki Arimura
    COMBINATORIAL ALGORITHMS, 6460, 68, 81, 2011年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Notes on Sequence Binary Decision Diagrams: Relationship to Acyclic Automata and Complexities of Binary Set Operations
    Shuhei Denzumi, Ryo Yoshinaka, Hiroki Arimura, Shin-ichi Minato
    PROCEEDINGS OF THE PRAGUE STRINGOLOGY CONFERENCE 2011, 147, 161, 2011年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Implementation of Sequence BDDs in Erlang
    Shuhei Denzumi, Hiroki Arimura, Shin-ichi Minato
    ERLANG 11: PROCEEDINGS OF THE 2011 ACM SIGPLAN ERLANG WORKSHOP, 90, 91, 2011年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Sparse and Truncated Suffix Trees on Variable-Length Codes
    Takashi Uemura, Hiroki Arimura
    COMBINATORIAL PATTERN MATCHING, 22ND ANNUAL SYMPOSIUM, CPM 2011, 6661, 246, 260, 2011年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Unsupervised Spam Detection by Document Probability Estimation with Maximal Overlap Method
    Uemura Takashi, Ikeda Daisuke, Kida Takuya, Arimura Hiroki
    Information and Media Technologies, 6, 1, 231, 240, Information and Media Technologies 編集運営会議, 2011年
    英語, In this paper, we study content-based spam detection for spams that are generated by copying a seed document with some random perturbations. We propose an unsupervised detection algorithm based on an entropy-like measure called document complexity, which reflects how many similar documents exist in the input collection of documents. As the document complexity, however, is an ideal measure like Kolmogorov complexity, we substitute an estimated occurrence probability of each document for its complexity. We also present an efficient algorithm that estimates the probabilities of all documents in the collection in linear time to its total length. Experimental results showed that our algorithm especially works well for word salad spams, which are believed to be difficult to detect automatically.
  • Preface
    Hiroki Arimura, Raoul Medina, Jean-Marc Petit, Franz Baader, Jean-François Boulicaut, Bruno Crémilleux, Luc De Raedt, Khaled Elbassioni, Alain Gely, Bart Goethals, Sergei Kuznetsov, Dominique Laurent, Hong-Cheu Liu, Joao Marques-Silva, Rokia Missaoui, Siegfried Nijssen, Lhouari Nourine, Marie-Christine Rousset, Lakhdar Sais, Thomas Schiex, Takeaki Uno, Jef Wijsen
    Proceedings - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM, liii, liv, 2011年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Mining Frequent k-Partite Episodes from Event Sequences
    Takashi Katoh, Hiroki Arimura, Kouichi Hirata
    NEW FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 6284, 331, 344, 2010年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Fast Bit-Parallel Matching for Network and Regular Expressions
    Yusaku Kaneta, Shin-ichi Minato, Hiroki Arimura
    STRING PROCESSING AND INFORMATION RETRIEVAL, 6393, 372, 384, 2010年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Dynamic reconfigurable bit-parallel architecture for large-scale regular expression matching
    Yusaku Kaneta, Shingo Yoshizawa, Shin-Ichi Minato, Hiroki Arimura, Yoshikazu Miyanaga
    Proceedings - 2010 International Conference on Field-Programmable Technology, FPT'10, 21, 28, IEEE, 2010年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • An Efficient Depth-first Search Algorithm for Extracting Frequent Diamond Episodes from Event Sequences
    Katoh Takashi, Arimura Hiroki, Hirata Kouichi
    Information and Media Technologies, 5, 2, 459, 470, Information and Media Technologies 編集運営会議, 2010年
    英語, In this paper, we study the problem of mining frequent diamond episodes efficientlyfrom an input event sequence with sliding a window. Here, a diamond episode is of the form a → E → b, which means that every event of E follows an event a and is followed by an event b. Then, we design a polynomial-delay and polynomial-space algorithm PolyFreqDmd that finds all of the frequent diamond episodes without duplicates from an event sequence in O(|Σ|2l) time per an episode and in O(|Σ|+l) space, where Σ and l are an alphabet and the length of the event sequence, respectively. Finally, we give experimental results on artificial and real-world event sequences with varying several mining parameters to evaluate the efficiency of the algorithm.
  • An Adaptive Algorithm for Splitting Large Sets of Strings and Its Application to Efficient External Sorting
    Tatsuya Asai, Seishi Okamoto, Hiroki Arimura
    NEW FRONTIERS IN APPLIED DATA MINING, 5433, 13, +, 2009年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Flexible Framework for Time-Series Pattern Matching over Multi-dimension Data Stream
    Takuya Kida, Tomoya Saito, Hiroki Arimura
    NEW FRONTIERS IN APPLIED DATA MINING, 5433, 1, 12, 2009年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Efficient serial episode mining with minimal occurrences
    Hideyuki Ohtani, Takuya Kida, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    Proceedings of the 3rd International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, ICUIMC'09, 457, 464, ACM, 2009年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Mining Frequent Bipartite Episode from Event Sequences
    Takashi Katoh, Hiroki Arimura, Kouichi Hirata
    DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS, 5808, 136, +, 2009年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • プロパティ接尾辞木のオフライン線形時間構築アルゴリズム(構造化文書・XML,<特集>データ工学論文)
    上村 卓史, 喜田 拓也, 有村 博紀
    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム, 91, 3, 595, 607, 一般社団法人電子情報通信学会, 2008年03月
    日本語, プロパティ付きテキストとは，長さnのテキストに，補助情報としてテキスト上の互いにオーバラップを許した区間の集合(プロパティという)が付加された構造化文書の一種であり，アノテーション付きの系列データの形式的なモデルとなっている. このプロパティ付きテキストへの全文テキスト索引として， Amirら(CPM2006) は，プロパティ接尾辞木を提案した. これは，プロパティの各区間に含まれるすべての部分文字列を格納する索引構造であり，遺伝子情報や，ビデオストリーム，メタデータ付き時系列データなどへの応用がある. また，高度な検索問題である重み付きパターン照合にも用いられる. Amirらは，定数サイズのアルファベット上で，プロパティ接尾辞木をO(n log log n)時間でオフライン構築するアルゴリズムを与えたが，その線形時間構築アルゴリズムは，現在まで未解決の問題であった. 本論文では，定数アルファベット上で，プロパティ接尾辞木を線形時間で構築するオフラインアルゴリズムを与え，この問題を肯定的に解決する. 提案アルゴリズムは，接尾辞リンクの巡回を用いた簡潔な手法であり，理論的に効率良いだけでなく，実際のデータに対しても高速に動作する. 更に，人工データ上の計算機実験を行い，実際の性能を評価する.
  • Ambiguous frequent itemset mining and polynomial delay enumeration
    Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    ADVANCES IN KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, PROCEEDINGS, 5012, 357, +, 2008年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • LCM over ZBDDs: Fast generation of very large-scale frequent itemsets using a compact graph-based representation
    Shin-ichi Minato, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    ADVANCES IN KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, PROCEEDINGS, 5012, 234, +, 2008年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Efficient algorithms for mining frequent and closed patterns from semi-structured data
    Hiroki Arimura
    ADVANCES IN KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, PROCEEDINGS, 5012, 2, +, 2008年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Unsupervised Spam Detection by Document Complexity Estimation
    Takashi Uemura, Daisuke Ikeda, Hiroki Arimura
    DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS, 5255, 319, +, 2008年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 擬似頻出アイテムの集合の多項式遅延列挙アルゴリズム　　　　　　　　　　　　　　　
    宇野 毅明, 有村 博紀
    第4回 人工知能学会 データマイニングと統計数理研究会（SIG-DMSM）, 2007, 2007年07月, ［招待有り］
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • Efficient algorithms for finding frequent substructures from semi-structured data streams
    Tatsuya Asai, Kenji Abe, Shinji Kawasoe, Hiroki Arimura, Setsuo Arikawa
    NEW FRONTIERS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 3609, 29, +, 2007年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • An efficient polynomial delay algorithm for pseudo frequent itemset mining
    Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS, 4755, 219, +, 2007年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Time and space efficient discovery of maximal geometric graphs
    Hiroki Arimura, Takeaki Uno, Shinichi Shimozon
    DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS, 4755, 42, +, 2007年, ［査読有り］, ［筆頭著者］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Frequent Closed Item Set Mining Based on Zero-suppressed BDDs
    Minato Shin-ichi, Arimura Hiroki
    Information and Media Technologies, 2, 1, 309, 316, Information and Media Technologies 編集運営会議, 2007年
    英語, Frequent item set mining is one of the fundamental techniques for knowledge discovery and data mining. In the last decade, a number of efficient algorithms for frequent item set mining have been presented, but most of them focused on just enumerating the item set patterns which satisfy the given conditions, and it was a different matter how to store and index the result of patterns for efficient data analysis. Recently, we proposed a fast algorithm of extracting all frequent item set patterns from transaction databases and simultaneously indexing the result of huge patterns using Zero-suppressed BDDs (ZBDDs). That method, ZBDD-growth, is not only enumerating/listing the patterns efficiently, but also indexing the output data compactly on the memory to be analyzed with various algebraic operations. In this paper, we present a variation of ZBDD-growth algorithm to generate frequent closed item sets. This is a quite simple modification of ZBDD-growth, and additional computation cost is relatively small compared with the original algorithm for generating all patterns. Our method can conveniently be utilized in the environment of ZBDD-based pattern indexing.
  • An efficient algorithm for complex pattern matching over continuous data streams based on bit-parallel method
    Tomoya Saito, Takuya Kida, Hiroki Arimura
    2007 IEEE INTERNATIONAL WORKSHOP ON DATABASES FOR NEXT GENERATION RESEARCHERS, 13, +, 2007年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 大規模テキストマイニングのための特徴部分列抽出と極大パター ン発見を組み合わせた効率的アルゴリズム,　　　　　　　　　　　　　　　
    有村 博紀, 宇野 毅明
    第63回人工知能学会人工知能基礎問題研究会, 45, 52, 2006年09月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • ２次元離散テキストからの効率よい極大パターンマイニング　　　　　　　　　　　　　　　
    下薗 真一, 宇野 毅明, 有村 博紀
    第63回人工知能学会人工知能基本問題研究会, 2006年09月, ［招待有り］
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • 単語幅を制約した接尾辞木の効率のよい構築アルゴリズム(A分野:モデル・アルゴリズム・プログラミング)
    上村 卓史, 喜田 拓也, 有村 博紀
    情報科学技術レターズ, 5, 5, 8, FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会, 2006年08月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • Computational challenges of massive data sets and randomness in computation - J.UCS special issue on the First and Second Japanese-German Frontiers of Science Symposia
    Joerg Rothe, Hiroki Arimura
    JOURNAL OF UNIVERSAL COMPUTER SCIENCE, 12, 6, 579, 580, 2006年, ［査読有り］
    英語
  • Algorithmic Learning Theory (ALT 2000) - Preface
    H Arimura, S Jain
    THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, 348, 1, 1, 2, 2005年12月, ［招待有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Efficient method of combinatorial item set analysis based on zero-suppressed BDDs
    S Minato, H Arimura
    International Workshop on Challenges in Web Information Retrieval and Integration, Proceedings, 4, 11, 2005年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Key semantics extraction by dependency tree mining
    Satoshi Morinaga, Hiroki Arimura, Takahiro Ikeda, Yosuke Sakao, Susumu Akamine
    Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 666, 671, ACM, 2005年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • A polynomial space and polynomial delay algorithm for enumeration of maximal motifs in a sequence
    H Arimura, T Uno
    ALGORITHMS AND COMPUTATION, 3827, 724, 737, 2005年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Special Issue on Algorithmic Learning Thoery　　　　　　　　　　　　　　　
    Hiroki Arimura
    2005年
  • Efficient substructure discovery from large semi-structured data
    T Asai, K Abe, S Kawasoe, H Sakamoto, H Arimura, S Arikawa
    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E87D, 12, 2754, 2763, 2004年12月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Pattern Matching with Taxonomic Information
    Kida Takuya, Arimura Hiroki
    Asia Information Retrieval Symposium (AIRS2004), 265, 268, Asia Information Retrieval Symposium, 2004年10月
    英語, In this paper, we study the pattern matching problem with taxonomic information (PMTX, for short), where taxonomy is a partially ordered set of letters describing an IS-A hierarchy. We present an efficient algorithm for PMTX that runs in O(mn/w) time with O(m+mh/w) preprocess and O(mσ/w) extra space, where h, m, t, σ, and w are the size of the taxonomic information H, the length of the pattern P ∈ Σ∗, the length of the text T ∈ Σ∗, the cardinality of the sorted alphabet Σ, and the computer word length, respectively. If the patternlength m is less than w, it runs in O(n) time, O(m + h) preprocess, and O(σ) space, and works very fast in practice. We also discuss various improvements of the algorithms for real world applications.
  • 頻出・飽和・極大頻出集合の効率的な列挙アルゴリズムとその実装　　　　　　　　　　　　　　　
    宇野 毅明, 有村 博紀
    日本ソフトウェア科学会, 第4回データマイニングワークショップ, 47, 54, 2004年09月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • LCM: 頻出飽和アイテム集合を列挙する高速なアルゴリズム　　　　　　　　　　　　　　　
    宇野 毅明, 内田 雄三, 浅井 達哉, 有村 博紀
    第54回人工知能学会人工知能基礎論研究会, 23, 29, 2004年03月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • 半構造データマイニングのための高速な無順序木パターン発見手法
    房延慎二, 浅井達哉, 有村博紀, 宇野毅明, 中野眞一
    第１５回データ工学ワークショップ（DEWS2004）, 2004年03月
    日本語, 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
  • LCM ver. 2: Efficient Mining Algorithms for Frequent/Closed/Maximal Itemsets
    Takeaki Uno, Masashi Kiyomi, Hiroki Arimura
    FIMI '04, Proceedings of the IEEE ICDM Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations, Brighton, UK, November 1, 2004, CEUR-WS.org, 2004年, ［査読有り］
  • An efficient algorithm for enumerating closed patterns in transaction databases
    T Uno, T Asai, Y Uchida, H Arimura
    DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS, 3245, 16, 31, 2004年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Learning elementary formal systems with queries
    H Sakamoto, K Hirata, H Arimura
    THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, 298, 1, 21, 50, 2003年04月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • LCM: An Efficient Algorithm for Enumerating Frequent Closed Item Sets.
    Takeaki Uno, Tatsuya Asai, Yuzo Uchida, Hiroki Arimura
    FIMI '03, Frequent Itemset Mining Implementations, Proceedings of the ICDM 2003 Workshop on Frequent Itemset Mining Implementations, 19 December 2003, Melbourne, Florida, USA, CEUR-WS.org, 2003年, ［査読有り］
  • Discovering frequent substructures in large unordered trees
    T Asai, H Arimura, T Uno, S Nakano
    DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS, 2843, 47, 61, 2003年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Efficient substructure discovery from large semi-structured data
    T Asai, K Abe, S Kawaoe, H Arimura, H Sakamoto, S Arikawa
    PROCEEDINGS OF THE SECOND SIAM INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, 158, 174, 2002年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Optimized Substructure Discovery for Semi-structured Data.
    Kenji Abe, Shinji Kawasoe, Tatsuya Asai, Hiroki Arimura, Setsuo Arikawa
    Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, 6th European Conference, PKDD 2002, Helsinki, Finland, August 19-23, 2002, Proceedings, 1, 14, Springer, 2002年, ［査読有り］
  • Online algorithms for mining semi-structured data stream
    T Asai, H Arimura, K Abe, S Kawasoe, S Arikawa
    2002 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING, PROCEEDINGS, 27, 34, 2002年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Knowledge Discovery from Semistructured Texts.
    Hiroshi Sakamoto, Hiroki Arimura, Setsuo Arikawa
    Progress in Discovery Science, Final Report of the Japanese Discovery Science Project, 586, 599, Springer, 2002年, ［査読有り］
  • Efficient Data Mining from Large Text Databases.
    Hiroki Arimura, Hiroshi Sakamoto, Setsuo Arikawa
    Progress in Discovery Science, Final Report of the Japanese Discovery Science Project, 123, 139, Springer, 2002年, ［査読有り］
  • Efficient text mining with optimized pattern discovery
    H Arimura
    COMBINATORIAL PATTERN MATCHING, 2373, 17, 19, 2002年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Mining Frequent Substructures from Web
    Kenji Abe, Shinji Kawasoe, Tatsuya Asai, Hiroki Arimura, Hiroshi Sakamoto, Setsuo Arikawa
    Active Mining - New Directions of Data Mining, 79, 83, 94, IOS Press, 2002年, ［査読有り］
  • Efficiently Mining Frequent Substructures from Semi-structured Data　　　　　　　　　　　　　　　
    Tatsuya Asai, Kenji Abe, Shinji Kawasoe, Hiroshi Sakamoto, Hiroki Arimura, Setsuo Arikawa
    Proc. International Workshop on Informations & Electrical Engineering (IWIE2002), 59, 64, 2002年, ［査読有り］
  • 分散記憶型並列計算機における大規模接尾辞配列の構築法
    安積 裕樹, 川副 真治, 安部 潤一郎, 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, 14, 14, 24, 一般社団法人情報処理学会, 2001年12月15日
    日本語, 本稿では, 分散記憶型並列計算機上での効率の良い全文索引構築法について考察する.接尾辞配列は, 最近提案された高機能全文索引であり, 情報検索や遺伝子情報などに広い応用を持つ.本稿では, 分散記憶型並列計算機上での効率の良い接尾辞配列構築法を提案する.Baeza-Yates-Gonnet-Sinder(BGS)アルゴリズムは, 最も広く使われている外部記憶上の構築アルゴリズムである.このBGSアルゴリズムを並列化し, 効率の良い並列構築アルゴリズムを与える.このアルゴリズムは, 並列計算機時間と通信量に関して, BGSの最適な並列化になっており, 従来からあるBGSの並列版のRiberio-Kitajima-Ziviani(RKZ)アルゴリズムに比べてより高速である.
  • 分散記憶型並列計算機における大規模接尾辞配列の構築法
    安積 裕樹, 川副 真治, 安部 潤一郎, 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（TOM）, 42, 14, 14, 24, 一般社団法人情報処理学会, 2001年12月15日
    日本語, 本稿では，分散記憶型並列計算機上での効率の良い全文索引構築法について考察する．接尾辞配列は，最近提案された高機能全文索引であり，情報検索や遺伝子情報などに広い応用を持つ．本稿では，分散記憶型並列計算機上での効率の良い接尾辞配列構築法を提案する．Baeza-Yates-Gonnet-Sinder（BGS ）アルゴリズムは，最も広く使われている外部記憶上の構築アルゴリズムである．このBGSアルゴリズムを並列化し，効率の良い並列構築アルゴリズムを与える．このアルゴリズムは，並列計算機時間と通信量に関して，BGS の最適な並列化になっており，従来からあるBGS の並列版のRiberio-Kitajima-Ziviani （RKZ ）アルゴリズムに比べてより高速である．In this paper,we study efficient parallel construction of full-text indexing structures for large text data.The suffix array is a compact full-text indexing structure that is useful in information retrieval and bio-informatics.We propose an efficient parallel algorithm for constructing suffix arrays on distributed memory parallel computers.This algorithm is a parallel implementation of the well-known external memory algorithm,called Baeza-Yates-Gonnet-Sinder (BGS)algorithm.By theoretical analysis,we show that our algorithm runs more efficiently than Riberio-Kitajima-Ziviani (RKZ) algorithm,another parallel implementation of the BGS algorithm,in terms of parallel time and communication complexities.
  • HTMLからのテキストの自動切り出しアルゴリズムと実装
    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（TOM）, 42, 14, 39, 49, 一般社団法人情報処理学会, 2001年12月15日
    日本語, World Wide Web で収集したHTML テキストから部分的にデータを取り出すプログラムをHTMLWrapper と呼ぶ．本研究ではHTML Wrapper のための新しいデータモデルを提案し，与えられたHTML から所望のテキストデータを切り出すためのHTML Wrapper を自動生成する機械学習アルゴリズムを構築する．さらにこのアルゴリズムをJava によって実装し，このアルゴリズムの有効性を検証する．This paper introduces the new model of the HTML Wrapper for the information extraction from HTML documents and presents the learning algorithm for the HTML Wrappers in the framework of learning by exmaples. The expressiveness of this model is shown by experimental results.
  • HTMLからのテキストの自動切り出しアルゴリズムと実装
    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, 14, 39, 49, 一般社団法人情報処理学会, 2001年12月
    日本語
  • Modelling Semi-structured Documents with Hedges for Deduction and Induction.
    Akihiro Yamamoto, Kimihito Ito, Akira Ishino, Hiroki Arimura
    Inductive Logic Programming, 11th International Conference, ILP 2001, Strasbourg, France, September 9-11, 2001, Proceedings, 240, 247, Springer, 2001年, ［査読有り］
    研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Extracting Partial Structures from HTML Documents.
    Hiroshi Sakamoto, Yoshitsugu Murakami, Hiroki Arimura, Setsuo Arikawa
    Proceedings of the Fourteenth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, May 21-23, 2001, Key West, Florida, USA, 264, 268, AAAI Press, 2001年, ［査読有り］
  • Mining Semi-structured Data by Path Expressions.
    Katsuaki Taniguchi, Hiroshi Sakamoto, Hiroki Arimura, Shinichi Shimozono, Setsuo Arikawa
    Discovery Science, 4th International Conference, DS 2001, Washington, DC, USA, November 25-28, 2001, Proceedings, 2226, 378, 388, Springer, 2001年, ［査読有り］
  • Linear-Time Longest-Common-Prefix Computation in Suffix Arrays and Its Applications.
    Toru Kasai, Gunho Lee, Hiroki Arimura, Setsuo Arikawa, Kunsoo Park
    Combinatorial Pattern Matching, 12th Annual Symposium, CPM 2001 Jerusalem, Israel, July 1-4, 2001 Proceedings, 181, 192, Springer, 2001年, ［査読有り］
  • Efficient Discovery of Proximity Patterns with Suffix Arrays.
    Hiroki Arimura, Hiroki Asaka, Hiroshi Sakamoto, Setsuo Arikawa
    Combinatorial Pattern Matching, 12th Annual Symposium, CPM 2001 Jerusalem, Israel, July 1-4, 2001 Proceedings, 152, 156, Springer, 2001年, ［査読有り］
  • Efficient Learning of Semi-structured Data from Queries.
    Hiroki Arimura, Hiroshi Sakamoto, Setsuo Arikawa
    Algorithmic Learning Theory, 12th International Conference, ALT 2001, Washington, DC, USA, November 25-28, 2001, Proceedings, 315, 331, Springer, 2001年, ［査読有り］
  • Inductive inference of unbounded unions of pattern languages from positive data
    T Shinohara, H Arimura
    THEORETICAL COMPUTER SCIENCE, 241, 1-2, 191, 209, 2000年06月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • On approximation algorithms for local multiple alignment.
    Tatsuya Akutsu, Hiroki Arimura, Shinichi Shimozono
    RECOMB 2000, 1, 7, 2000年, ［査読有り］
  • Discovering unordered and ordered phrase association patterns for text mining
    R Fujino, H Arimura, S Arikawa
    KNOWLEDGE DISCOVERY AND DATA MINING, PROCEEDINGS, 1805, 281, 293, 2000年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Text data mining: Discovery of important keywords in the cyberspace
    H Arimura, J Abe, R Fujino, H Sakamoto, S Shimozono, S Arikawa
    2000 KYOTO INTERNATIONAL CONFERENCE ON DIGITAL LIBRARIES: RESEARCH AND PRACTICE, PROCEEDINGS, 220, 226, 2000年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Learning Term Rewriting Systems from Entailment .
    Hiroki Arimura, Hiroshi Sakamoto, Setsuo Arikawa
    Inductive Logic Programming, 10th International Conference, ILP 2000, Work-in-progress reports, London, UK, July 2000, Proceedings, CEUR-WS.org, 2000年, ［査読有り］
  • Identification of tree translation rules from examples
    H Sakamoto, H Arimura, S Arikawa
    GRAMMATICAL INFERENCE: ALGORITHMS AND APPLICATIONS, 1891, 241, 255, 2000年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Efficient discovery of optimal word-association patterns in large text databases
    S Shimozono, H Arimura, S Arikawa
    NEW GENERATION COMPUTING, 18, 1, 49, 60, 2000年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Inductive logic programming: From logic of discovery to machine learning (Special Issue on Surveys on Discovery Science)
    Hiroki Arimura, Akihiro Yamamoto
    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS, E83D, 1, 10, 18, 2000年01月, ［査読有り］, ［招待有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）, 35138305

    プレプリント・著者最終稿
  • Knowledge discovery from health data using weighted aggregation classifier
    T Takae, M Chikamune, H Arimura, A Shinohara, H Inoue, S Takeya, K Uezono, T Kawasaki
    DISCOVERY SCIENCE, PROCEEDINGS, 1721, 359, 361, 1999年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • 極小多重汎化による正則パタン推論アルゴリズムの実験的評価
    笠井 透, 有村 博紀, 篠原 武
    Research reports on information science and electrical engineering of Kyushu University, 3, 2, 185, 190, 九州大学, 1998年09月
    A regular pattern is a string consisting of constant symbols and mutually distinct variables, and represents the set of the constant strings obtained by substituting possibly empty constant strings for the variables. A learning algorithm, called k-minimal multiple generalization (k-rnmg), finds a minimally general collection of at most k regular patterns that explains all the positive examples. Recently, several attempts have been made at applying this algorithm to protein motif discovery and other knowledge acquisitions. In such applications, its performance is considerably influenced by a class of data and values of learning parameters. This paper empirically evaluates performance of the algorithm k-rnmg on synthesized data to apply it to protein motif discovery.
  • A fast algorithm for discovering optimal string patterns in large text databases
    H Arimura, A Wataki, R Fujino, S Araikawa
    ALGORITHMIC LEARNING THEORY, 1501, 247, 261, 1998年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • An efficient tool for discovering simple combinatorial patterns from large text databases
    H Arimura, A Wataki, R Fujino, S Shimozono, S Arikawa
    DISCOVERY SCIENCE, 1532, 393, 394, 1998年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Finding tree patterns consistent with positive and negative examples using queries
    H Ishizaka, H Arimura, T Shinohara
    ANNALS OF MATHEMATICS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 23, 1-2, 101, 115, 1998年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Maximizing agreement with a classification by bounded or unbounded number of associated words
    H Arimura, S Shimozono
    ALGORITHMS AND COMPUTATIONS, 1533, 39, 48, 1998年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Learning unions of tree patterns using queries
    ARIMURA H.
    Theor. Comput. Sci., 185, 1, 47, 62, 1997年10月, ［国際誌］
    研究論文（学術雑誌）
  • Inductive inference of unbounded unions of pattern languages from positive data
    Takeshi Shinohara, Hiroki Arimura
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 1160, 257, 271, Springer Verlag, 1996年
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Learning unions of tree patterns using queries
    Hiroki Arimura, Hiroki Ishizaka, Takeshi Shinohara
    Lecture Notes in Computer Science, 66, 79, Springer Berlin Heidelberg, 1995年
    論文集(書籍)内論文
  • Finding minimal generalizations for unions of pattern languages and its application to inductive inference from positive data
    Hiroki Arimura, Takeshi Shinohara, Setsuko Otsuki
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 775, 649, 660, Springer Verlag, 1994年
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Finding tree patterns consistent with positive and negative examples using queries
    Hiroki Ishizaka, Hiroki Arimura, Takeshi Shinohara
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 872, 317, 332, Springer Verlag, 1994年
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • A Generalization of the Least General Generalization　　　　　　　　　　　　　　　
    Hiroki Arimura
    1994年
  • Protein Motif Discovery from Positive Examples by Minimal Multiple Generalization over Regular Patterns
    有村 博紀, 藤野 亮一, 篠原 武, 有川 節夫
    Genome Informatics, 5, 39, 48, Japanese Society for Bioinformatics, 1994年
    英語, Recently, several attempts have been made at applying machine learning method to protein motif discovery, but most of these methods require negative examples in addition to positive examples. This paper proposes an efficient method for learning protein motif from positive examples. A regular pattern is a string consisting of constant symbols and mutually distinct variables, and represents the set of the constant strings obtained by substituting nonempty constant strings for variables. Regular patterns and their languages are called extended if empty substitutions are allowed. Our learning algorithm, called k-minimal multiple generalization (k-mmg), finds a minimally general collection of at most k regular patterns that explains all the positive examples. We have implemented this algorithm for subclasses for regular patterns and extended regular patterns where the number of variables are bounded by a small constant, and run experiments on protein data taken from GenBank and PIR databases. We incorporate three heuristics into these algorithms for controlling nondeterministic choices. The experiments show that the k-mmg algorithm can very quickly find a hypothesis on the computers in practice, and that the results of our system are comparable with the results of learning method from positive and negative data.
  • Inductive inference of Prolog programs with linear data dependency from positive data　　　　　　　　　　　　　　　
    Hiroki Arimura, Takeshi Shinohara
    Information Modelling and Knowledge Bases V, 365, 375, IOS Press, 1993年08月, ［査読有り］, ［筆頭著者］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • 極小多重汎化を用いた正事実からの論理プログラムの帰納的学習
    石坂 裕毅, 有村 博紀, 篠原 武, Hiroki Ishizaka, Hiroki Arimura, Takeshi Shinohara, (株)富士通研究所国際情報社会科学研究所, IIAS-SIS Fujitsu Laboratories Ltd., Faculty of Computer Science and Systems Eng. Kyushu Institute of Technology, Faculty of Computer Science and Systems Eng. Kyushu Institute of Technology
    人工知能学会誌 = Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence, 8, 4, 419, 426, 1993年07月01日
    日本語, We consider the polynomial time inferability of primitive Prologs from positive facts. The class of primitive Prologs is a proper subclass of that of linear Prologs which is known to be inferable from only positive facts. In this paper, we discuss the polynomial time inferability of the subclass using minimal multiple generalizations. The minimal multiple generalization is a natural extension of the least generalization given by Plotkin in 1970. The minimal multiple generalization generalizes given first order words by several words, while the least generalization does by a single word. The property of the minimal multiple generalization makes it possible to perform fine generalization and to construct the heads of several clauses in a target program at the same time. We give an outline of a consistent polynomial time inference algorithm which identifies the class of primitive Prologs in the limit. The algorithm infers the heads of clauses in a target program as a minimal multiple generalization of a set of given positive facts. Furthermore, we give a similar result on the inferability of a subclass of context-free transformations which includes several well-known Prolog programs.
  • Depth-bounded Inference for Nonterminating Prologs
    ARIMURA H.
    Bulletin of Informatics and Cybernetics, 25, 3-4, 125, 136, 1993年06月, ［査読有り］, ［筆頭著者］, ［国際誌］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Polynomial time algorithm for finding finite unions of tree pattern languages
    ARIMURA H.
    Proc. NIL-91, 659, 118, 131, Springer-Verlag, 1993年02月, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）, Post-proceedings of the 2nd International Workshop on Nonmonotonic and Inductive Inference (NIL'91), Reinhardsbrunn Castle, Germany, December 2-6, 1991
  • Efficient inductive inference of primitive Prologs from positive data
    Hiroki Ishizaka, Hiroki Arimura, Takeshi Shinohara
    Lecture Notes in Computer Science, 743, 135, 146, Springer Berlin Heidelberg, 1993年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Polynomial Time Inference of Unions of Two Tree Pattern Languages
    Hiroki ARIMURA, Takeshi SHINOHARA, Setsuko OTSUKI
    IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, E75-D, 4, 426, 434, 1992年07月, ［査読有り］, ［筆頭著者］
    英語, 研究論文（学術雑誌）
  • Polynomial Time Inference of A Subclass of Contextfree Transformations
    ARIMURA H.
    Proc. COLT'92, 136, 143, ACM Press, 1992年, ［査読有り］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Polynomial Time Inference of Unions of Tree Pattern Languages
    ARIMURA H.
    Proc. ALT '91, 105, 114, 1991年10月, ［査読有り］, ［筆頭著者］
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）
  • Completeness of Depth-Bounded Resolution for Weakly Reducing Programs
    ARIMURA H.
    Soft-ware Science and Engineering, 227, 245, WORLD SCIENTIFIC, 1991年09月
    論文集(書籍)内論文
  • An efficient tool for discovering simple combinatorial patterns from large text databases　　　　　　　　　　　　　　　
    Hiroki Arimura, Atsushi Wataki, Ryoichi Fujino, Shinichi Shimozono, Setsuo Arikawa
    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), 1532, 393, 395, Springer Verlag, 1988年
    英語, 研究論文（国際会議プロシーディングス）

その他活動・業績

書籍等出版物

  • 言語処理学事典　　　　　　　　　　　　　　　
    有村 博紀, 「半構造化されたテキストからの情報抽出」
    共立出版, 2009年12月, ［分担執筆］
  • Computational Challenges of Massive Data Sets and Randomness in Computation, Special Issue on the First and Second Japanese-German Frontiers of Science Symposia　　　　　　　　　　　　　　　
    J. Rothe, H. Arimura, editors
    Journal of Universal Computer Science, Vol. 12, issue 6, 579-761. doi: 10.3217/jucs-012-06, 2006年07月
  • 人工知能学辞典，(編)人工知能学会，共立出版，2005.　　　　　　　　　　　　　　　
    有村 博紀, 小項目「テキストマイニング」
    共立出版, 2005年12月, ［分担執筆］
  • 第11回計算論的学習理論国際会議会議録　　　　　　　　　　　　　　　
    有村 博紀
    Springer-Verlag, 2000年10月, ［編者(編著者)］
  • Algorithmic Learning Theory, 11th International Conference, ALT 2000, Sydney, Australia, December 11-13, 2000, Proceedings
    Springer, 2000年, ［査読有り］

講演・口頭発表等

  • ルールリストの族に対する線形整数計画法に基づくモデル更新手法　　　　　　　　　　　　　　　
    佐々木耀一, 岡嶋 穣, 有村博紀
    情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML）, 2024年12月20日, 電子情報通信学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2024年12月20日 - 2024年12月21日, 北海道大学大学院環境科学院，札幌市，北海道, 日本国, ［国内会議］
  • Enumerating Maximal Repeats in a Text Based on Bidirectional Indices
    Yuta Tsuruzono, Hiroki Arimura, Shunsuke Inenaga
    The 24th Korea–Japan Joint Workshop on Algorithms and Computation (WAAC 2024), 2024年08月02日, Special Interest Group on Algorithms (SIGAL) of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers (KIISE) and the Special Interest Group on Algorithms (SIGAL) of the Information Processing Society of Japan (IPSJ), 英語, 口頭発表（一般）
    2024年08月02日 - 2024年08月03日, Sungshin Women's University, Seoul, Korea, 大韓民国, 35135885, ［国際会議］

    ダウンロード
  • グラフの中の多様な文字列と最長共通部分列の発見
    有村 博紀
    フォレストワークショップ2024, 2024年03月31日, コンピューティング基盤CREST「学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用」(代表：本村真人(東工大))機械学習グループ, 信頼されるAIシステムCREST「D3-AI: 多様性と環境変化に寄り添う分散機械学習基盤の創出」（代表：高前田伸也(東大)）, 日本語, シンポジウム・ワークショップパネル（指名）
    2024年03月29日 - 2024年03月31日, TKPガーデンシティPREMIUM札幌大通カンファレンスルーム，札幌市, 35136410

    ダウンロード
  • 多様な最適決定木の集合を発見する近似アルゴリズム
    吉岡 和希
    フォレストワークショップ2024, 2024年03月30日, コンピューティング基盤CREST「学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用」(代表：本村真人(東工大))機械学習グループ 信頼されるAIシステムCREST「D3-AI: 多様性と環境変化に寄り添う分散機械学習基盤の創出」（代表：高前田伸也(東大)）, 日本語, ポスター発表
    2024年03月29日 - 2024年03月31日, TKPガーデンシティPREMIUM札幌大通カンファレンスルーム，札幌市, 35136410, ［国内会議］

    ダウンロード
  • テキスト中の極大反復文字列の効率良い列挙アルゴリズム
    鶴園 悠太
    フォォレストワークショップ2024, 2024年03月30日, コンピューティング基盤CREST「学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用」(代表：本村真人(東工大))機械学習グループ, 信頼されるAIシステムCREST「D3-AI: 多様性と環境変化に寄り添う分散機械学習基盤の創出」（代表：高前田伸也(東大)）, 日本語, ポスター発表
    2024年03月29日 - 2024年03月30日, 札幌市, 日本国, 35136410, ［国内会議］

    発表資料
  • 文字列集合に対する多様な最長共通部分列の発見　　　　　　　　　　　　　　　
    志田祐仁, 有村博紀, 小林靖明
    電子情報通信学会技術研究報告(Web), 信学技報, vol. 123, no. 325, COMP2023-23, pp. 45-52, 2023年12月, 2023年12月22日, 日本語, 口頭発表（一般）
    2023年12月22日 - 2023年12月22日, 宮崎大学 まちなかキャンパス, ［国内会議］, ［国際共著］

    プレプリント・著者最終稿
  • 多様な解の発見問題のAIと大規模データ解析への展開　　　　　　　　　　　　　　　
    有村 博紀
    AFSA 2023年度第2回領域集会, 2023年10月23日, 文部科学省 科学研究費補助金 学術変革領域(A)「社会変革の源泉となる革新的アルゴリズム基盤の創出と体系化」，2020〜2024年度, 日本語, シンポジウム・ワークショップパネル（指名）
    2023年10月22日 - 2023年10月24日, 熱海ニューフジヤホテル，静岡県熱海市, 日本国, ［国内会議］

    発表資料
  • Dynamic Programming for Optimal Decision Trees
    Hiroki Arimura
    AFSA A02-group Seminar, 2023年07月11日, A02班, 文部科学省 科学研究費補助金 学術変革領域(A)「社会変革の源泉となる革新的アルゴリズム基盤の創出と体系化」, 日本語, 公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等
    2023年07月11日 - 2023年07月11日, 九州大学 情報基盤研究開発センター，伊都キャンパス，福岡市, 日本国, 35135885, ［招待講演］, ［国内会議］

    発表資料
  • Minimum Consistent Subset for Trees Revisited
    Hiroki Arimura, Tatsuya Gima, Yasuaki Kobayashi, Hiroomi Nochide, Yota Otachi
    The 23rd Japan–Korea Joint Workshop on Algorithms and Computation (WAAC 2023),, the Special Interest Group on Algorithms (SIGAL) of the Information Processing Society of Japan and the Special Interest Group on Theoretical Computer Science (SIGTCS) of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers (KIISE)., 英語, 口頭発表（一般）
    2023年06月24日 - 2023年06月25日, June 24–25, 2023 Nagoya University, Nagoya, Japan, 日本国, ［国際会議］
  • コンパクト非巡回語グラフに基づく連長圧縮Burrows-Wheeler変換の効率良い構築　　　　　　　　　　　　　　　
    須江瑞樹, 小林靖明, 有村博紀, 中島祐人, 稲永俊介
    電子情報通信学会技術研究報告(Web), 信学技報, vol.122, no.294, COMP2022-25, pp.21-28(COMP), 2022年12月06日, 日本語, 口頭発表（一般）
    2022年12月06日 - 2022年12月06日, 愛媛大メディアホール, ［国内会議］

    プレプリント・著者最終稿
  • コンパクト非巡回語グラフに基づく連長圧縮Burrows-Wheeler変換の効率良い構築（スライド）
    須江瑞樹, 小林靖明, 有村博紀, 中島祐人, 稲永俊介
    電子情報通信学会技術研究報告;信学技報;OM;, 2022年12月06日, 電子情報通信学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    愛媛大メディアホール, 日本国, 35135762, ［国内会議］

    発表資料
  • 小さくて高精度な決定木集合に対する多次元分割表の効率良い計算
    白井渉太, 有村博紀
    第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022), 2022年11月21日, 電子情報通信学会, 情報論的学習理論と機械学習研究会, 日本語, ポスター発表
    2022年11月20日 - 2022年11月23日, つくば国際会議場 およびオンライン, 日本国, ［国内会議］

    発表資料
  • 人工知能とビッグデータ応用における離散アルゴリズム
    有村 博紀
    2023年度 第2回領域集会, 学術変革(A)「社会変革アルゴリズム基盤」(AFSA), 2022年10月23日, 科研費 学術変革(A)「社会変革アルゴリズム基盤」(AFSA), 日本語, ポスター発表
    2022年10月22日 - 2022年10月24日, 熱海ニューフジヤホテル, 静岡県熱海市, 35135885, ［国内会議］

    ダウンロード
  • 一般化階層をもつ関係データベース上の閉パターンの発見
    有村 博紀, 田口 尚生, 王 叶
    人工知能学会 2022年度人工知能学会全国大会 (JSAI2022), 人工知能学会, 日本語, ポスター発表
    2022年06月14日 - 2022年06月17日, 国立京都国際会館, オンライン, 日本国, ［国内会議］

    発表資料
  • デカルト木部分列照合問題の高速なアルゴリズム　　　　　　　　　　　　　　　
    大泉 翼, 有村博紀
    アルゴリズム（AL）研究会, 2022-AL-186, Vol.3, pp.1-8, 2022年01月20日, 情報処理学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2022年01月20日 - 2022年01月20日, オンライン, 日本国, ［国内会議］

    ダウンロード
  • 半順序集合の弱埋め込み問題に対するパラメータ化アルゴリズム
    宮崎怜子, 有村博紀, 小林靖明
    電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2022年12月06日, 電子情報通信学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2022年 - 2022年, 愛媛大, 日本国, 35135762, ［国内会議］

    発表資料
  • Explainable Machine Learning for Trustworthy AI　　　　　　　　　　　　　　　
    Hiroki Arimura
    HU-DUT Workshop for Big data and AI, Hokkaido University, 2021年12月17日, 英語, 口頭発表（招待・特別）
    2021年12月17日 - 2021年12月17日, ［招待講演］
  • ルールリストに対するRashomon集合の厳密計算と予測多重性解析　　　　　　　　　　　　　　　
    又 康太, 金森 憲太朗, 有村 博紀
    第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021), 一般セッション, 2-3 モデル解釈・検証, 106, 2021年11月10日, 日本語, 口頭発表（一般）
    2021年11月10日 - 2021年11月13日, オンライン, 日本国

    発表資料
  • デカルト木照合の部分系列への拡張　　　　　　　　　　　　　　　
    加井丈志, 光吉健汰, 古谷 勇, 有村博紀
    コンピュテーション（COMP）研究会, COMP2021-6, 2021年05月, 電子情報通信学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2021年05月07日 - 2021年05月08日, オンライン, 日本国, ［国内会議］

    発表資料
  • 一貫性に基づいた特徴選択のための高速な列挙アルゴリズム
    王 叶, 有村 博紀
    第116回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 2021年03月21日, 人工知能学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    オンライン, 日本国, 35135762, ［国内会議］

    発表資料
  • Variable Importance Cloudの要約方法と決定木に対する実験的評価　　　　　　　　　　　　　　　
    又 康太, 金森 憲太朗, 有村 博紀
    第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2020), 電子情報通信学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2020年11月23日 - 2020年11月26日, オンライン, ［国内会議］

    発表資料
  • 決定木要約の効率良い構築法 -- 説明可能な人工知能の実現に向けて --　　　　　　　　　　　　　　　
    有村 博紀, 金森 憲太朗, 王 叶
    2020年度人工知能学会全国大会 (JSAI2020), 3E1-GS-2-05, 人工知能学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2020年06月04日 - 2020年06月07日, オンライン, 日本国, ［国内会議］

    ダウンロード
  • 混合整数線形計画法に基づく実現可能性を考慮した反事実的説明法　　　　　　　　　　　　　　　
    金森 憲太朗, 高木 拓也, 小林 健, 有村 博紀
    2020年度人工知能学会全国大会 (JSAI2020), インタラクティブセッション, 3Rin4-44, 人工知能学会,, 日本語, 口頭発表（一般）
    2020年06月04日 - 2020年06月07日, オンライン, 日本国, ［国内会議］
  • 決定木アンサンブルにおける出現頻度比に基づく変数重要度
    又 康太, 金森 憲太朗, 有村 博紀
    2020年度人工知能学会全国大会 (JSAI2020) , インタラクティブセッション, 4Rin1-26, 人工知能学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2020年06月04日 - 2020年06月07日, オンライン, 日本国, ［国内会議］
  • 説明可能な機械学習のための拡張シャープレイ値の厳密指数時間アルゴリズム
    大泉翼, 有村 博紀
    第12回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2020), インタラクティブセッション, P2-23, 電子情報通信学会DE研究専門委員会，日本データベース学会，情報処理学会DBS研究会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2020年03月02日 - 2020年03月04日, オンライン, 日本国, ［国内会議］
  • 密なデータベースに対する動的な探索順序を用いた高速な顕在パターンマイニング手法　　　　　　　　　　　　　　　
    岩下 洋哲, 高木 拓也, 鈴木 浩史, 後藤 啓介, 大堀 耕太郎, 有村 博紀
    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会 111 8-8, 2020年01月, 日本語, 口頭発表（一般）
  • Distribution-Aware Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization　　　　　　　　　　　　　　　
    金森憲太朗, 高木拓也, 小林健
    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), ポスター, 1-069, 電子情報通信学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2019年11月20日 - 2019年11月23日, ウインクあいち, 名古屋市, 日本国, ［国内会議］
  • 説明可能な機械学習に向けて：整数計画法と列挙に基づく最適決定木の厳密学習アルゴリズムの実験的比較　　　　　　　　　　　　　　　
    王 叶, 有村 博紀
    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), ポスター, 2-089, 電子情報通信学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2019年11月20日 - 2019年11月23日, ウインクあいち, 名古屋市, 日本国, ［国内会議］
  • 決定木アンサンブル予測器の効率的ハードウェア実装のための簡約化に関する研究　　　　　　　　　　　　　　　
    松田 祐汰, 瀧川 一学, 有村 博紀
    第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019), ポスター, 2-088, 電子情報通信学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2019年11月20日 - 2019年11月23日, ウインクあいち, 名古屋市, 日本国, ［国内会議］
  • 最大クリークサイズが定数であるグラフに対する独立点集合のならし定数時間列挙　　　　　　　　　　　　　　　
    栗田 和宏, 和佐 州洋, 宇野 毅明, 有村 博紀
    電子情報通信学会コンピューテーション研究会 119(249) COMP2019 18-28, 2019年11月, 口頭発表（一般）
  • Fairness-aware Edit of Thresholds in a Learned Decision Tree Using a Mixed Integer Programming Formulation　　　　　　　　　　　　　　　
    金森 憲太朗, 有村 博紀
    2019年度人工知能学会全国大会 (JSAI2019), 人工知能学会, インタラクティブセッション, 3Rin2-11, 2019年06月06日, 人工知能学会, 英語, 口頭発表（一般）
    朱鷺メッセ, 新潟市, 日本国, ［国内会議］
  • イベント系列からの有意なエピソードの効率良いマイニング
    谷 陽太, 平田 耕一, 有村 博紀
    第11回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2019), H1-4, 電子情報通信学会DE研究専門委員会，日本データベース学会，情報処理学会DBS研究会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2019年03月03日 - 2019年03月04日, ホテルオークラJRハウステンボス, 佐世保市, 日本国, ［国内会議］
  • An Efficient Algorithm for Enumerating Chordal Bipartite Induced Subgraphs in Graphs　　　　　　　　　　　　　　　
    栗田 和宏, 和佐 州洋, 宇野 毅明, 有村 博紀
    第108回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), SIG-FPAI-B802-02, 6-11, 人工知能学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2019年01月29日 - 2019年01月30日, 大阪府立大学 I-siteなんば, 大阪市, 受賞：研究会優秀賞, 金森 憲太朗, 有村 博紀, 2018年度，人工知能学会，2019年6月27日
  • 大きな正規表現に対する系列二分決定グラフを用いた効率よい照合手法　　　　　　　　　　　　　　　
    瀧澤涼介, 喜田拓也, 有村博紀, 瀧川一学
    電子情報通信学会技術研究報告, 2019年
    2019年 - 2019年
  • Subgraph Enumeration: Efficient Algorithms and Empirical Studies　　　　　　　　　　　　　　　
    Kazuhiro Kurita, Kunihiro Wasa, Takeaki Uno, Hiroki Arimura
    The 2nd International Workshop on Enumeration Problems & Application (WEPA2018), 2018年11月06日, 英語, 口頭発表（一般）
    2018年11月06日 - 2018年11月06日, University of Pisa, イタリア共和国, ［国際会議］, ［国際共著］
  • Efficient Enumeration Algorithm for Dominating Sets in Bounded Degenerate Graphs (アルゴリズムと計算理論の基礎と応用)
    Kurita Kazuhiro, Wasa Kunihiro, Arimura Hiroki, Uno Takeaki
    数理解析研究所講究録, 2018年08月, 京都大学数理解析研究所, 英語
    2018年08月 - 2018年08月, Dominating sets are fundamental graph structures. However, enumeration of dominating sets has not received much attention. This study aims to propose an efficient enumeration algorithms for bounded degenerate graphs. The algorithm enumerates all the dominating sets for k-degenerate graphs in O(k) time per solution using O(n+m) space. Since planar graphs have a constant degeneracy, this algorithm can enumerate all such sets for planar graphs in constant time per solution.
  • モデル選択のためのサポートベクトル列挙　　　　　　　　　　　　　　　
    金森 憲太朗, 原 聡, 石畠 正和, 有村 博紀
    第29回IBISML研究会, 情報論的学習理論と機械学習研究会, 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ, 日本語, 口頭発表（一般）
    2018年06月13日 - 2018年06月15日, 沖縄科学技術大学院大学(OIST), 日本国, ［国内会議］
  • グラフ断片決定木を用いたグラフ特徴抽出手法　　　　　　　　　　　　　　　
    坂上 陽規, 瀧川 一学, 有村 博紀
    人工知能学会2018年全国大会(JSAI2018),インタラクティブセッション, 3Pin1-10, 人工知能学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2018年06月05日 - 2018年06月08日, 城山観光ホテル、鹿児島県鹿児島市, 日本国, ［国内会議］
  • イベント系列からの有意性を考慮した菱形エピソードマイニング　　　　　　　　　　　　　　　
    谷 陽太, 古谷 勇, 平田 耕一, 有村 博紀
    人工知能学会2018全国大会(JSAI2018), インタラクティブセッション, 3Pin1-10, 人工知能学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2018年06月05日 - 2018年06月08日, 城山観光ホテル、鹿児島県鹿児島市, 日本国, ［国内会議］
  • グラフに含まれる大きな内周を持つ部分グラフの効率良い列挙
    栗田 和宏, Alessio Conte, 和佐 州洋, 宇野 毅明, 有村 博紀
    情報処理学会第80回全国大会講演論文集, Vol.80, No.1, 1.347-1.348, 2018年03月13日, 情報処理学会, 日本語
    2018年03月13日 - 2018年03月13日, 内周はグラフに含まれる最小の閉路長を表し,グラフの内周を計算する問題はよく研究されている.ItaiとRodehは一般グラフの内周を計算する非自明な最初のアルゴリズムを開発した.このアルゴリズムは最悪時O(nm)時間で動作し,平均時間O(n^2)時間で動作する.重みなし平面グラフに対しては,DjidjevがO(n^{5/4} log n)時間アルゴリズムを与え,Changらがこのアルゴリズムを改良し線形時間アルゴリズムを与えた.我々の知る限りでは大きな内周を持つ連結な部分グラフを列挙するアルゴリズムは存在しない.本論文では,これらの問題を解く列挙アルゴリズムを与える.このアルゴリズムの単純な拡張により,k以上の内周を持つ重み付きグラフの部分グラフや非連結なグラフの列挙も可能である., ［国内会議］
  • 順序決定木に対する正則化パラメータ推定の高速化
    金森 憲太朗, 石畠 正和, 湊 真一, 有村 博紀
    第105回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)，SIG-FPAI-B508, 人工知能学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2018年01月28日 - 2018年01月29日, 石垣島大濱信泉記念館, 沖縄県石垣市, 日本国, ［国内会議］

    発表資料
  • 決定化されたグラフパターントライの学習アルゴリズム
    坂上 陽規, 栗田 和宏, 瀧川 一学, 有村 博紀
    第105回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)，SIG-FPAI-B508, 人工知能学会, 日本語, 口頭発表（一般）
    2018年01月28日 - 2018年01月29日, 石垣島大濱信泉記念館, 沖縄県石垣市, 日本国, ［国内会議］
  • Efficient Enumeration of Dominating Sets in k-degenerate Graphs (情報セキュリティ)
    栗田 和宏, 和佐 州洋, 宇野 毅明, 有村 博紀
    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年12月21日, 電子情報通信学会, 英語
    2017年12月21日 - 2017年12月21日, ［国内会議］
  • 〔主要な業績〕Optimization and Enumeration of Decision Trees from Massive Data Sets (talk)
    Hiroki Arimura, Kazuhito Osabe, Takeaki Uno
    The 23st Conference of the International Federation of Operational Research Societies (IFORS 2017), 2017年07月17日, International Federation of Operational Research Societies, IFORS, 英語, 口頭発表（招待・特別）
    2017年07月17日 - 2017年07月21日, Québec City Convention Centre, Québec, Canada, カナダ, In this talk, we study optimization and counting of complex rules in data mining/machine learning based on enumeration. In particular, we consider exact algorithms using small space (of input polynomial) for the task of mining a class of small and accurate decision trees in a labeled data set., 11763074, ［招待講演］, ［国際会議］

    発表資料
  • アイテム集合列挙に基づく最適な順序付き決定木の高速発見 (特集 「深化する機械学習手法とその適用分野」および一般)
    長部 和仁, 宇野 毅明, 有村 博紀
    人工知能基本問題研究会, 2016年12月12日, 人工知能学会, 日本語
    2016年12月12日 - 2016年12月12日
  • グラフに含まれる誘導マッチングの列挙　　　　　　　　　　　　　　　
    栗田和宏, 和佐州洋, 喜田拓也, 有村博紀
    情報処理学会研究報告(Web), 2016年
    2016年 - 2016年
  • トラジェクトリデータに対する効率良い近似パターン照合アルゴリズム (コンピュテーション)
    笹川 裕人, 有村 博紀
    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2015年06月12日, 電子情報通信学会, 日本語
    2015年06月12日 - 2015年06月12日
  • Ukkonenのオンライン接尾辞木構築アルゴリズムの多重ストリーム文字列への拡張について (コンピュテーション)
    高木 拓也, 有村 博紀
    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2015年06月12日, 電子情報通信学会, 日本語
    2015年06月12日 - 2015年06月12日
  • 極大誘導木遷移問題 (コンピュテーション)
    和佐 州洋, 山中 克久, 有村 博紀
    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2015年06月12日, 電子情報通信学会, 日本語
    2015年06月12日 - 2015年06月12日, ［国内会議］
  • 三次元空間における効率良い近似点集合マッチングと分子パターン照合への応用　　　　　　　　　　　　　　　
    佐々木耀一, 渋谷哲朗, 伊藤公人, 有村博紀
    電子情報通信学会技術研究報告, 2015年
    2015年 - 2015年
  • 準同型性暗号を用いた拡張文字列の秘匿パターン照合
    原田 弘毅, 笹川 裕人, 有村 博紀, 佐久間 淳
    コンピュータセキュリティシンポジウム2013論文集, 2013年10月14日, 日本語
    2013年10月14日 - 2013年10月14日
  • 位置情報付き個人コンテンツ分類のための線形HMMを用いたイベントクラスタリング
    大濱 郁, 喜田 拓也, 有村 博紀, 阿部 敏久
    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 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning, 2011年03月21日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2011年03月21日 - 2011年03月21日, 我々は,人間行動履歴の地理的クラスタリングについて議論する.本論文では,この問題を,二次元時系列データのセグメンテーション問題として定式化し,二つのクラスタリング手法,LS-linHMMとX-linHMMを提案する.前者のLS-linHMMは,線形制約付きHMMを用いたクラスタリングと情報量規準を用いたモデル選択を組み合わせ,クラスタ数の自動推定を行う.また,X-linHMMは,x-meansのアイデアを取り入れた2状態線形HMMによる階層的クラスタリングであり,LS-linHMMよりも高速なクラスタリングを実現している.今回,これらの手法を,GPSタグ付き写真コンテンツのクラスタリングに適用することを試みる.また,実データを用いた実験により,単純なx-meansよりも提案手法が効果的に動作することを確認した.
  • D-4-2 オンラインXMLストリーム処理のための効率良い木正規表現パターン照合アルゴリズム(D-4.データ工学,一般セッション)　　　　　　　　　　　　　　　
    藤兼 靖之, 金田 悠作, 有村 博紀
    電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2011年02月28日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2011年02月28日 - 2011年02月28日
  • TK-7-1 知の創出を支える次世代IT基盤拠点(TK-7.情報・電気・電子グローバルCOEの活動と今後の計画,大会委員会企画)　　　　　　　　　　　　　　　
    有村 博紀
    電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2011年02月28日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2011年02月28日 - 2011年02月28日
  • An EM algorithm for inferring geographic transmission probability tables from a large phylogenetic tree (特集 「ベイジアン・ネットワーク」および一般)
    柳橋 史成, 伊藤 公人, 有村 博紀
    人工知能基本問題研究会, 2010年11月17日, 人工知能学会, 英語
    2010年11月17日 - 2010年11月17日
  • 細菌検査データからの頻出二部エピソードの抽出 (特集 「諸分野の連携による知識発見」および一般)
    河東 孝, 有村 博紀, 平田 耕一
    人工知能基本問題研究会, 2010年09月24日, 人工知能学会, 日本語
    2010年09月24日 - 2010年09月24日
  • 非巡回正規表現に対する効率的なパターン照合 (アルゴリズム(AL) Vol.2010-AL-130)
    金田 悠作, 湊 真一, 有村 博紀
    情報処理学会研究報告, 2010年06月, 情報処理学会, 日本語
    2010年06月 - 2010年06月
  • 非巡回正規表現に対する効率的なパターン照合
    金田 悠作, 湊 真一, 有村 博紀
    電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 2010年05月12日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2010年05月12日 - 2010年05月12日, 正規表現は,アルファべットΣの文字と,結合"・"と選択"|"だけから構成されるとき,非巡回正規表現(acyclic regular expression)と呼ばれる.本稿では,非巡回正規表現のクラスに対して,長さmと深さdをもつ非巡回正規表現と長さnをもつ入力テキストを入力として受け取り,O(md)の前処理時間とO(md/w)領域を用いて,O(nmd/w)時間で正規表現照合問題を解く効率よいアルゴリズムを与える.このために,正規表現と等価な非決定性有限オートマトン(NFA)の状態遷移計算をビット演算と加減算を用いて模倣する分配集積演算と呼ぶビット並列計算手法を開発し,WuとManberらのSHIFT-AND手法(CACM 35(10), 1992)を,非巡回正規表現パターンに拡張している.本結果は,定数深さの非巡回正規表現に対して,O(m/w)領域を達成しつつ,一般の正規表現照合に対するBilleのアルゴリズム(ICALP, 2006)のよりも時間計算量が小さい.
  • D-1-7 並列ビット分配にもとづいた効率的な正規表現照合アルゴリズム(D-1.コンピュテーション,一般セッション)
    金田 悠作, 湊 真一, 有村 博紀
    電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2010年03月02日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2010年03月02日 - 2010年03月02日
  • 極小出現を用いた頻出多部エピソードの効率のよい発見アルゴリズム (特集 「知見の創出を目指した情報技術」および一般)
    河東 孝, 有村 博紀, 平田 耕一
    人工知能基本問題研究会, 2010年01月27日, 人工知能学会, 日本語
    2010年01月27日 - 2010年01月27日
  • 効率良い正規表現照合のための並列ビット分配にもとづいたハードウェア指向アルゴリズム(アプリケーション2,FPGA応用及び一般)
    金田 悠作, 吉澤 真吾, 湊 真一, 有村 博紀, 宮永 喜一
    電子情報通信学会技術研究報告. VLD, VLSI設計技術, 2010年01月19日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2010年01月19日 - 2010年01月19日, 本稿では,重要なデータストリーム処理問題の一つである正規表現パターン照合に対して,ビット並列型パターン照合手法に基づいた高速なハードウェア指向アルゴリズムを提案する.並列ビット分配と呼ぶ新しいビット並列手法を用いて,文字と,連接,和,Kleeneプラスから構成させる非消去的正規表現のクラスに対して,O(mdlogb+m|Σ|)前処理時間とO(mdlogb/w+m|Σ|/w)領域を用いて,O(mdlogb/w)領域の高速なアルゴリズムを与える.ここで,nは入力長を表わし,mとd,bは,それぞれ,パターンの長さと,深さ,最大戻り幅を,wは計算機のワード長,|Σ|はアルファベットの要素数を表わす.さらに,このアルゴリズムを用いて,回路の再構成を伴わずにパターンの変更を可能なハードウェア実装のアーキテクチャをしめす.
  • eラーニングと遠隔FPGAの連携による異分野共同研究環境の開発(ネットワーク,FPGA応用及び一般)
    金 在成, 吉澤 真吾, 金田 悠作, 湊 真一, 有村 博紀, 宮永 喜一
    電子情報通信学会技術研究報告. VLD, VLSI設計技術, 2010年01月19日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2010年01月19日 - 2010年01月19日, FPGA (Field Programmable Gate Array)は製造後も論理回路を再構成することが可能であり,近年ではLSI設計分野以外の研究者や開発者がFPGAを利用して専用計算機の構築する研究例が多く見られる.しかしながら,FPGA研究に参入するには専門のハードウェア知識の習得や設計環境の整備等の障壁を乗り越える必要がある.本報告では,異分野共同研究を円滑に実施するためのeラーニングと連携した遠隔FPGAシステムの開発を行った.本システムは利用者がコンピュータを用意するのみで遠隔でFPGAの設計教育,研究開発,実証利用を行うことができる.本システムの構成およびシステムを利用した共同研究実施例を述べる.
  • 効率良い正規表現照合のための並列ビット分配にもとついたハードウェア指向アルゴリズム(アプリケーション2,FPGA応用及び一般)
    金田 悠作, 吉澤 真吾, 湊 真一, 有村 博紀, 宮永 喜一
    電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム, 2010年01月19日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2010年01月19日 - 2010年01月19日, 本稿では,重要なデータストリーム処理問題の一つである正規表現パターン照合に対して,ビット並列型パターン照合手法に基づいた高速なハードウェア指向アルゴリズムを提案する.並列ビット分配と呼ぶ新しいビット並列手法を用いて,文字と,連接,和,Kleeneプラスから構成される非消去的正規表現のクラスに対して,O(md log b+m|Σ|)前処理時間とO(md log b/ω+m|Σ|/ω)領域を用いて,O(mdn log b/ω)実行時間の効率的な正規表現照合アルゴリズムを与える.これはd,b,|Σ]|が定数の場合に,O(mn/ω)実行時間とO(m/ω)領域の高速なアルゴリズムを与える.ここで,nは入力長を表し,mと,d,bは,それぞれ,パターンの長さと,深さ,最大戻り幅を,ωは計算機のワード長,|Σ|はアルファベットの要素数を表す.さらに,このアルゴリズムを用いて,回路の再構成を伴わずにパターンの変更を可能なハードウェア実装のアーキテクチャを示す.
  • eラーニングと遠隔FPGAの連携による異分野共同研究環境の開発(ネットワーク,FPGA応用及び一般)
    金 在成, 吉澤 真吾, 金田 悠作, 湊 真一, 有村 博紀, 宮永 喜一
    電子情報通信学会技術研究報告. CPSY, コンピュータシステム, 2010年01月19日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2010年01月19日 - 2010年01月19日, FPGA (Field Programmable Gate Array)は製造後も論理回路を再構成することが可能であり,近年ではLSI設計分野以外の研究者や開発者がFPGAを利用して専用計算機の構築する研究例が多く見られる.しかしながら,FPGA研究に参入するには専門のハードウェア知識の習得や設計環境の整備等の障壁を乗り越える必要がある.本報告では,異分野共同研究を円滑に実施するためのeラーニングと連携した遠隔FPGAシステムの開発を行った.本システムは利用者がコンピュータを用意するのみで遠隔でFPGAの設計教育,研究開発実証利用を行うことができる.本システムの構成およびシステムを利用した共同研究実施例を述べる.
  • 効率良い正規表現照合のための並列ビット分配にもとづいたハードウェア指向アルゴリズム(アプリケーション2,FPGA応用及び一般)
    金田 悠作, 吉澤 真吾, 湊 真一, 有村 博紀, 宮永 喜一
    電子情報通信学会技術研究報告. RECONF, リコンフィギャラブルシステム, 2010年01月19日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2010年01月19日 - 2010年01月19日, 本稿では,重要なデータストリーム処理問題の一つである正規表現パターン照合に対して,ビット並列型パターン照合手法に基づいた高速なハードウェア指向アルゴリズムを提案する.並列ビット分配と呼ぶ新しいビット並列手法を用いて,文字と,連接,和,Kleeneプラスから構成される非消去的正規表現のクラスに対して,O(md log b+m|Σ|)前処理時間とO(md log b/w+m|Σ|/w)領域を用いて,O(mdn log b/w)実行時間の効率的な正規表現照合アルゴリズムを与える.これはd,b,|Σ|が定数の場合に,O(mn/w)実行時間とO(m/w)領域の高速なアルゴリズムを与える.ここで,nは入力長を表し,mと,d,bは,それぞれ,パターンの長さと,深さ,最大戻り幅を,wは計算機のワード長,|Σ|はアルファベットの要素数を表す.さらに,このアルゴリズムを用いて,回路の再構成を伴わずにパターンの変更を可能なハードウェア実装のアーキテクチャを示す.
  • eラーニングと遠隔FPGAの連携による異分野共同研究環境の開発(ネットワーク,FPGA応用及び一般)
    金 在成, 吉澤 真吾, 金田 悠作, 湊 真一, 有村 博紀, 宮永 喜一
    電子情報通信学会技術研究報告. RECONF, リコンフィギャラブルシステム, 2010年01月19日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2010年01月19日 - 2010年01月19日, FPGA(Field Programmable Gate Array)は製造後も論理回路を再構成することが可能であり,近年ではLSI設計分野以外の研究者や開発者がFPGAを利用して専用計算機の構築する研究例が多く見られる.しかしながら,FPGA研究に参入するには専門のハードウェア知識の習得や設計環境の整備等の障壁を乗り越える必要がある.本報告では,異分野共同研究を円滑に実施するためのeラーニングと連携した遠隔FPGAシステムの開発を行った.本システムは利用者がコンピュータを用意するのみで遠隔でFPGAの設計教育,研究開発,実証利用を行うことができる.本システムの構成およびシステムを利用した共同研究実施例を述べる.
  • イベント列からの頻出多部エピソードの効率的な抽出
    河東 孝, 有村 博紀, 平田 耕一
    人工知能学会全国大会論文集, 2010年, 人工知能学会, 日本語
    2010年 - 2010年
  • D-4-18 高速ストリーム処理のための文字列パターン照合手法とそのFPGA設計(D-4. データ工学,一般セッション)
    金田 悠作, 吉澤 真吾, 湊 真一, 有村 博紀, 宮永 喜一
    電子情報通信学会総合大会講演論文集, 2009年03月04日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2009年03月04日 - 2009年03月04日
  • イベント列からの頻出菱形エピソードの多項式遅延・多項式領域抽出
    河東 孝, 有村 博紀, 平田 耕一
    論文集, 2009年, 人工知能学会, 日本語
    2009年 - 2009年
  • XQUBE：具体例と演示からのXQuery問合せ構築のための視覚言語
    筒井 淳平, 有村 博紀
    情報処理学会研究報告データベースシステム（DBS）, 2008年09月14日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2008年09月14日 - 2008年09月14日, 本稿では， GUI 上での XQuery 問合せの対話的な構築と編集を考察する． Braga らによる XQuery の視覚言語表現 XQBE に基づき，問合せの内部表現として木構造表現 TQ を提案し，さらに， GUI 上での図像表現 XQUBE を提案する．解析では，クラス TQ と XQUBE が， XQuery の自然な部分クラス TQ-XQuery を表現することを示す．また，この図像表現を用いた具体例に基づく編集と，演示による学習について議論する．This paper studies visual languages for interactive construction and editting of XQuery. We present a tree pattern-like representation TQ by extending Braga et al.'s XQBE (TODS, 30:2, 2005), and then give its visual language counterpart XQUBE. Furthermore, we show that these two representations are equivalent to a restricted fragment of XQuery called TQ-XQuery that has for, child-axis paths, concatenation constructions, but does not have let, if/where constructions, and arbitrary compsition.
  • 極小出現区間を用いたエピソードマイニングの高速化(データベース・アルゴリズム)
    大谷 英行, 喜田 拓也, 宇野 毅明, 有村 博紀
    情報処理学会研究報告. 情報学基礎研究会報告, 2008年06月12日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2008年06月12日 - 2008年06月12日, 巨大なデータ集合の中から,有用な知識や情報を発見するデータマイニングは,現代の様々な分野で重要な技術であり,特に,時系列データを対象とした時系列データマイニングが注目を集めている.本論文では,頻出時系列エピソード発見問題を研究する.これは,与えられた系列データから,最大窓幅wの制約の元で,頻出エピソードと呼ばれる頻出する部分系列を効率的に取り出す問題である.本稿では,高速な頻出集合発見アルゴリズムLCMを元にして,エピソード発見のための深さ優先型探索アルゴリズムといくつかの高速化手法を提示し,計算機実験で評価する.技法の一部は,高速系列パターン発見エンジンLCM_seqに実装されており,本稿はこれらの技法の系列マイニングにおける有効性について考察する.
  • 4ZK-7 ブラウジング支援のための一覧性の高いキーワードリストの抽出(情報爆発時代におけるテキストデータ処理,学生セッション,「情報爆発」時代に向けた新しいIT基盤技術)
    上村 卓史, 喜田 拓也, 有村 博紀
    全国大会講演論文集, 2008年03月13日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2008年03月13日 - 2008年03月13日
  • 塩基およびアミノ酸配列における共変異集合を列挙する高速アルゴリズム
    伊藤 公人, 谷口 剛, 村上 悌治, 有村 博紀, 原口 誠
    情報処理学会研究報告. BIO, バイオ情報学, 2008年03月03日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2008年03月03日 - 2008年03月03日, 塩基やアミノ酸の多重配列アライメントから,同時に変異する傾向にある塩基または残基位置の集合を高速に列挙する手法を提案する.本研究では,共変異の検出において,1)条件付きエントロピーH(i|j)を指標として用いることが有効であること,2)条件付きエントロピーH(i|j)の指標を条件付き同時エントロピーH(i_1…i_m|j)へと自然に拡張することにより,三つ以上の位置における共変異を検出可能であること,3)条件付き同時エントロピーの単調性を利用した枝刈り規則と,位置集合と配列集合に関する閉包性を用いることにより,共変異位置集合の列挙アルゴリズムを著しく高速化することが可能であることを示す.
  • D-020 プロパティ接尾辞木 : メタデータ付き系列データのための効率よい索引構造(D分野:データベース)
    上村 卓史, 喜田 拓也, 有村 博紀
    情報科学技術フォーラム一般講演論文集, 2007年08月22日, FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会, 日本語
    2007年08月22日 - 2007年08月22日
  • D-019 ビット並列手法に基づく大規模連続ストリームパターン照合(D分野:データベース)
    斉藤 智哉, 喜田 拓也, 有村 博紀
    情報科学技術フォーラム一般講演論文集, 2007年08月22日, FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会, 日本語
    2007年08月22日 - 2007年08月22日
  • 大規模幾何データからの高速な極大部分グラフ発見 (特集 「ウェブマイニング」および一般)
    有村 博紀, 宇野 毅明, 下菌 真一
    人工知能基本問題研究会, 2007年07月13日, 人工知能学会, 日本語
    2007年07月13日 - 2007年07月13日
  • TANE--学習を用いた柔軟な情報抽出ウェブブラウザ (特集 「ウェブマイニング」および一般)
    筒井 淳平, 金田 悠作, 有村 博紀
    人工知能基本問題研究会, 2007年07月13日, 人工知能学会, 日本語
    2007年07月13日 - 2007年07月13日
  • プロパティ付き接尾辞木の効率よいオフライン構築について
    上村 卓史, 喜田 拓也, 有村 博紀
    電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 2007年04月19日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2007年04月19日 - 2007年04月19日, 高度なテキスト検索処理においては,テキストの特性(プロパティ)を考慮し,ある条件を満たす区間のみを対象として検索を行うという要求が存在する.本論文では,このプロパティを考慮した索引構造を構築する問題に取り組む.2006年にAmirらは,プロパティに属する区間に含まれる部分文字列のみを格納するプロパティ付き接尾辞木PSTを提案した.彼らの構築アルゴリズムは,接尾辞木から不要なノードを削除することでプロパティ付き接尾辞木を得るものである.本論文では,PSTの線形時間構築への第一歩として,必要な部分と不要な部分との境界となる位置を見つけるための新たなアルゴリズムを提案する.アルゴリズム全体の線形時間性の証明は今後の課題である.
  • 生物配列の局所マルチプルアラインメントの計算困難性
    阿久津 達也, 有村 博紀, 下薗真一
    情報処理学会研究報告バイオ情報学（BIO）, 2007年03月05日, 一般社団法人情報処理学会, 英語
    2007年03月05日 - 2007年03月05日, 局所マルチプルアラインメントは、複数のＤＮＡ配列、もしくは、タンパク質配列が入力された時に、スコアが最適となるように、それぞれの配列から固定長の領域を選ぶという問題であり、モチーフ検出などの応用を持つ。本稿では、相対エントロピースコア、ＳＰスコア、および、ＭＬｉらにより提案された相対エントロピーに類似したスコアの３種類について、いずれのスコアを用いても局所マルチプルアラインメントがＮＰ困難であることを示す。特に、相対エントロピースコアのもとでこの問題がＡＰＸ困難であることを示す。また、ＳＰスコアを用いた場合などに対する近似アルゴリズムも示す。This article studies the local multiple alignment problem, which is, given protein or DNA se quences, to locate a region (i.e., a substring) of fixed length from each sequence so that the score determined from the set of regions is optimized. We consider the following scoring schemes: the relative entropy score (i.e., average information content), the sum-of-pairs score and a relative entropy-like score introduced by Li et al. We prove that multiple local alignment is NP-hard under each of these scoring schemes. In particular, we prove that multiple local alignment is APX-hard under relative entropy scoring. It implies that unless P = NP there is no polynomial time algorithm whose worst case approximation error can be arbitrarily specified (precisely, a polynomial time approximation scheme). Several related theoretical results are also provided.
  • Efficient Discovery of Maximal Two-Dimensional Patterns with Don't-Cares(extended abstract) (テーマ:特集「ウェブデータの知的処理」および一般)
    有村 博紀, 宇野 毅明, 下薗 真一
    人工知能基本問題研究会, 2006年09月08日, 人工知能学会, 英語
    2006年09月08日 - 2006年09月08日
  • D_045 大規模文字列ソートのための適応的なデータ分割アルゴリズム(D分野:データベース)
    浅井 達哉, 岡本 青史, 有村 博紀
    情報科学技術フォーラム一般講演論文集, 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
    2006年08月21日 - 2006年08月21日
  • 深さ優先探索に基づく変数制限つき極大モチーフの高速マイニング (テーマ:「データマイニングと統計数理」および一般)
    有村 博紀, 宇野 毅明
    知識ベ-スシステム研究会, 2006年03月09日, 人工知能学会, 日本語
    2006年03月09日 - 2006年03月09日
  • ゼロサプレス型二分決定グラフを用いたトランザクションデータベースの効率的解析手法(データマイニング,<特集>データ工学論文)
    湊 真一, 有村 博紀
    電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム, 2006年02月01日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2006年02月01日 - 2006年02月01日, 大規模なトランザクションデータを,計算機上でコンパクトに表現して効率的に処理することは,データマイニングにおける重要な基盤技術の一つである.本論文では,VLSI CADの分野で大規模論理関数データの表現法として広く用いられている二分決定グラフ(BDD: Binary Decision Diagrams)をデータマイニングの分野に応用する方法を提案する.BDDの中でも「ゼロサプレス型BDD」(ZBDD: Zero-suppressed BDD)と呼ばれるデータ構造は,大規模な組合せ集合データを非明示的に列挙し,効率良く演算処理することができる.このZBDDを用いて,トランザクションデータベースに関する種々の計算処理を行う手法について述べ,実験結果を示す.
  • ワイルドカードを許した極大モチーフの列挙アルゴリズム
    有村 博紀, 宇野 毅明
    電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 2005年09月08日, 一般社団法人電子情報通信学会, 英語
    2005年09月08日 - 2005年09月08日, モチーフとは定数文字と一文字ワイルドカードoからなるABoBoBCのような文字列である.極大モチーフ列挙問題とは, 与えられた文字列上に指定回数以上出現し, しかもより長いモチーフに含まれないようなモチーフをすべて列挙する問題であり, 分子生物学や時系列解析に広い応用をもつ.本論文では, ワイルドカードをもつモチーフの族に対して, 入力文字列長の多項式領域と多項式遅延時間を達成する効率よい極大モチーフ列挙アルゴリズムを与える.具体的には, このアルゴリズムは, 極大モチーフに対する全域木上の深さ優先探索を用いて, すべての極大モチーフを一つあたりO(mn^2)時間とO(lm)領域を用いて列挙する.ここに, nは入力文字列の長さであり, 列挙される極大モチーフxに対して, m=|L(x)|はxの入力文字列中の出現数であり, l=|x|はxの長さである.さらに, 頻出および極大モチーフ数の下限を与え, 単純な列挙方式の限界を示す.
  • 大規模系列データから代表的な頻出エピソードを発見するための効率よいアルゴリズム (特集「人工知能における論理の新たな展開」)
    有村 博紀, 宇野 毅明
    人工知能基本問題研究会, 2004年11月04日, 人工知能学会, 日本語
    2004年11月04日 - 2004年11月04日
  • 飽和系列パターンの多項式時間列挙アルゴリズム
    有村 博紀, 宇野 毅明
    情報処理学会研究報告. AL, アルゴリズム研究会報告, 2004年10月14日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2004年10月14日 - 2004年10月14日, 本稿では,系列データベースにおける飽和パターンの新しいクラスを導入し,頻出飽和系列パターンの列挙問題を考察する.位置出現に関する飽和系列パターン(position-closed sequence patterns)は,データベース中で同じ出現位置をもつような同値なパターンの中で最も「くわしい」情報をもつ代表元パターンであり,通常の文書出現に関するものよりも弱い概念の飽和系列パターンである.本稿では,与えられた系列データベース上のすべての頻出飽和系列パターンを一つあたり入力サイズの多項式時間で重複なしに列挙する効率よいアルゴリズムE_<NUM>C_<LOSED>S_<EQ>を与える.これにより,出現位置に関する頻出飽和系列パターンの列挙問題が出力多項式時間で解けることが示される.この結果は,未解決の問題である文書出現に関する飽和系列パターンの多項式時間列挙に,一歩近づくものである.
  • 飽和系列パターンの多項式時間列挙アルゴリズム
    有村 博紀, 宇野 毅明
    電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 2004年10月08日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2004年10月08日 - 2004年10月08日, 本稿では,系列データベースにおける飽和パターンの新しいクラスを導入し,頻出飽和系列パターンの列挙問題を考察する.位置出現に関する飽和系列パターン(position-closed sequence patterns)は,データベース中で同じ出現位置をもつような同値なパターンの中で最も「くわしい」情報をもつ代表元パターンであり,通常の文書出現に間するものよりも弱い概念の飽和系列パターンである.本稿では,与えられた系列データベース上のすべての頻出飽和系列パターンを一つあたり入力サイズの多項式時間で重複なしに列挙する効率よいアルゴリズムENUMCLOSEDSEQを与える.これにより,出現位置に関する頻出飽和系列パターンの列挙問題が出力多項式時間で解けることが示される.この結果は,未解決の問題である文書出現に関する飽和系列パターンの多項式時間列挙に,一歩近づくものである.
  • E-007 構文グラフ集合を用いたKey Semanticsマイニング(E.自然言語・文書・ゲーム)
    森永 聡, 有村 博紀, 池田 崇博, 坂尾 要祐, 赤峯 享
    情報科学技術フォーラム一般講演論文集, 2004年08月20日, FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)運営委員会, 日本語
    2004年08月20日 - 2004年08月20日
  • 分類階層を考慮したパタン照合アルゴリズム (特集 オントロジー)
    喜田 拓也, 有村 博紀
    人工知能基本問題研究会, 2004年07月25日, 人工知能学会, 日本語
    2004年07月25日 - 2004年07月25日
  • 大規模木構造データからの頻出無順序木パターン発見アルゴリズム (計算機科学基礎理論の新展開)
    浅井 達哉, 房延 慎二, 有村 博紀, 宇野 毅明, 中野 眞一
    数理解析研究所講究録, 2004年05月, 京都大学, 日本語
    2004年05月 - 2004年05月
  • 高速な無順序木パターン発見アルゴリズム (人工知能基礎論研究会(第54回)特集「医療及び化学情報マイニング」および一般)
    浅井 達哉, 房延 慎二, 有村 博紀
    人工知能基礎論研究会, 2004年03月03日, 人工知能学会, 日本語
    2004年03月03日 - 2004年03月03日
  • Practical Techniques for Speeding Up Enumeration Algorithms for Frequent Itemset Mining Problems
    宇野 毅明, 浅井 達哉, 有村 博紀, 内田 雄三
    第94回情報処理学会アルゴリズム研究会, 2004年03月, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2004年03月 - 2004年03月, 本稿では，トランザクションデータベース中の頻出集合・頻出closed集合・極大頻出集合の列挙アルゴリズムの高速化技術に関して議論する．まず，第89回アルゴリズム研究会に報告された極大2部クリークの列挙アルゴリズムを用いて，頻出closed集合の列挙アルゴリズムを構築する．このアルゴリズムの理論計算量は，頻出closed集合1つあたり多項式時間である．これは，他の頻出closed集合列挙アルゴリズムに対しては示されていない．さらに，このアルゴリズムを改良することにより，全ての頻出集合・極大頻出集合を列挙するアルゴリズムを構築する．昨年米国で行われた頻出集合列挙アルゴリズムの大会での結果を用いて、このアルゴリズムが有効であり，特に現実的で大きな問題に大して有効であることを示す．In this paper, we address practical techniques for efficiently mining all frequent item sets, frequent closed item sets, and maximal ,frequent item sets, respectively, from transaction databases. We modify the algorithm for enumerating maximal bipartite cliques proposed in SIGAL89 [9,10], and propose an algorithm for frequent closed item set enumeration. The computation time of the algorithm is theoretically proved to be linear in the number of output, which is not proved for existing algorithms. We further modify the algorithm for practical computation, and for enumerating all frequent item sets, and maximal frequent item sets. By computational experiments, which is done by a competition of frequent set mining algorithms, we showed our approach is quite efficient, especially for realworld problems witch are said to be difficult.
  • 大規模木構造データからの頻出部分構造パターン発見アルゴリズム(<特集>文字列アルゴリズム)
    浅井 達哉, 房延 慎二, 有村 博紀, 宇野 毅明, 中野 眞一
    電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 2004年01月22日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2004年01月22日 - 2004年01月22日, 本稿では,XML文書に代表される半構造データからのデータマイニング問題を考察する.我々は,半構造データのモデルとしてラベルつき無順序木を採用し,与えられた半構造データの集積から出現頻度の高い部分構造を発見するアルゴリズムUNOTを開発した.このアルゴリズムは,逆探索に基づいて無順序木パターンを高速に列挙し,各パターンの出現リストを漸増的に計算することにより,パターン1つあたりO(kb^2m)時間ですべての頻出無順序木パターンTを計算する.ここに,kはTの大きさであり,bはデータ木の最大枝分かれ数,mはTのデータ木への総出現数である.
  • 半構造データからの効率よい無順序木パターン発見手法(インターネット環境でのデータ工学とディペンダビィリティ及び一般)
    浅井 準哉, 有村 博紀, 宇野 毅明, 中野 眞一
    電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学, 2003年10月01日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2003年10月01日 - 2003年10月01日, 本稿では,XML文書に代表される半構造データからのデータマイニング問題を考察する.我々は,半構造データのモデルとしてラベルつき無順序木を採用し,与えられた半構造データの集積から出現頻度の高い部分構造を発見するアルゴリズムUNOTを開発した.このアルゴリズムは,逆探索に基づいて無順序木パターンを高速に列挙し,各パターンの出現リストを漸増的に計算することにより,パターン1つあたりO(kb^2m)時間ですべての頻出無順序木パターンTを計算する.ここに,kはTの大きさであり,bはデータ木の最大枝分かれ数,mはTのデータ木への総出現数である.
  • 半構造データからの効率よい無順序木パターン発見手法(インターネット環境でのデータ工学とディペンダビィリティ及び一般)
    浅井 準哉, 有村 博紀, 宇野 毅明, 中野 眞一
    電子情報通信学会技術研究報告. DC, ディペンダブルコンピューティング, 2003年10月01日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2003年10月01日 - 2003年10月01日, 本稿では,XML文書に代表される半構造データからのデータマイニング問題を考察する.我々は,半構造データのモデルとしてラベルつき無順序木を採用し,与えられた半構造データの集積から出現頻度の高い部分構造を発見するアルゴリズムUNOTを開発した.このアルゴリズムは,逆探索に基づいて無順序木パターンを高速に列挙し,各パターンの出現リストを漸増的に計算することにより,パターン1つあたりO(kb^2m)時間ですべての頻出無順序木パターンTを計算する.ここに,kはTの大きさであり,bはデータ木の最大枝分かれ数,mはTのデータ木への総出現数である.
  • 半構造データからの効率よい無順序木パターン発見手法
    浅井 達哉, 有村 博紀, 宇野 毅明, 中野 眞一
    電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学, 2003年10月01日, 日本語
    2003年10月01日 - 2003年10月01日
  • 計算学習理論における学習(<特集>機械学習,それが人に及ばざる理由)
    有村 博紀
    人工知能学会誌, 2003年09月01日, 社団法人人工知能学会, 日本語
    2003年09月01日 - 2003年09月01日
  • 大規模木構造データからの高速な部分構造発見(「21世紀の知識情報科学に向けて」,及び一般)
    浅井 達哉, 有村 博紀, 宇野 毅明, 中野 眞一
    電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理, 2003年07月24日, 一般社団法人電子情報通信学会, 英語
    2003年07月24日 - 2003年07月24日, 本稿では,XML文書に代表される半構造データからのデータマイニング問題を考察する.我々は,半構造データのモデルとしてラベルつき無順序木を採用し,与えられた半構造データの集積から出現頻度の高い部分構造を発見するアルゴリズムUNOTを開発した.このアルゴリズムは,逆探索に基づいて無順序木パターンを高速に列挙し,各パターンの出現リストを漸増的に計算することにより,パターン1つあたりO(kb^2m)時間ですべての頻出無順序木パダーンTを計算する.ここに,kはTの大きさであり,bはデータ木の最大枝分かれ数,mはTのデータ木への総出現数である.
  • 2部クリークを用いたclosed item setの効率的な列挙(「21世紀の知識情報科学に向けて」,及び一般)
    宇野 毅明, 有村 博紀, 浅井 達哉
    電子情報通信学会技術研究報告. AI, 人工知能と知識処理, 2003年07月24日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2003年07月24日 - 2003年07月24日, 顧客の売上データのような,アイテムの部分集合族により定められるデータに対して,その族のある一定数以上の要素に合まれるアイテム集合を頻出集合とよぶ.頻出集合はデークマイニングの分野への応用を持つ.近年,極大な頻出集合と,同じような頻出集合を1つにまとめて扱うclosed item setが注目されている.それぞれを列挙することにより,頻出集合の中から意味のある部分を効率よく抽出できるからである.本稿では,極大2部クリークを列挙することにより. closed item setを高速に列挙する手法と,それを用いて極大頻出集合を列挙する手法を提案する.さらに,ベンチマーク問題を用いた計算実験により,既存の手法よりも高速であることを示す.
  • データストリーム処理のための効率良いXPath問合せ機構(セッション4A : 時空間データ・ストリーム)
    森川 裕章, 浅井 達哉, 有村 博紀
    情報処理学会研究報告. データベース・システム研究会報告, 2003年07月16日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2003年07月16日 - 2003年07月16日, 最近研究が盛んなスタック有限状態機械(pushdown stack finite state machine)方式のオンラインXPath問合せ機構について,既存方式に比べて簡潔で拡張性が高い方式を提案し,実装と評価実験を行なった.
  • データストリーム処理のための効率良いXPath問合せ機構(時空間データ・ストリーム)(「夏のデータベースワークショップ(DBWS2003)」一般)
    森川 裕章, 浅井 達哉, 有村 博紀
    電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学, 2003年07月10日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2003年07月10日 - 2003年07月10日, 最近研究が盛んなスタック有限状態機械(pushdown stack finite state machine)方式のオンラインXPath問合せ機構について,既存方式に比べて簡潔で拡張性が高い方式を提案し,実装と評価実験を行なった.
  • 頻出順序木パターンを見つけるオンラインアルゴリズム (計算機科学基礎理論の新展開)
    浅井 達哉, 安部 賢治, 川副 真治, 有村 博紀, 有川 節夫
    数理解析研究所講究録, 2003年05月, 京都大学, 日本語
    2003年05月 - 2003年05月
  • テキストマイニング:ウェブデータからの知識発見を目指して (特集 情報論的学習理論--機械学習のさまざまな形)
    有村 博紀, 浅井 達哉
    Computer today, 2003年03月, サイエンス社, 日本語
    2003年03月 - 2003年03月
  • 大規模データマイニングのための頻出データアイテム発見アルゴリズムとネットワークデータへの応用
    川副 真治, 浅井 達哉, 有村 博紀
    人工知能学会全国大会論文集, 2003年, 人工知能学会, 日本語
    2003年 - 2003年
  • 滑走窓や忘却の概念を用いたオンライン型半構造データマイニングアルゴリズム
    浅井 達哉, 有村 博紀, 安部 賢治, 川副 真治, 有川 節夫
    電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学, 2002年10月10日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2002年10月10日 - 2002年10月10日, 本稿では,半構造データのストリームに対するオンライン型データマイニング問題を考察する.我々は,半構造データとパターンのモデルとしてラベルつき順序木を採用し,与えられた半構造データストリームから,任意の時点で現在の頻出パターンを出力するオンライン型半構造データマイニングアルゴリズムStreamTを開発した.このアルゴリズムでは,掃木枝を右へ動かすことによりパターンの出現を漸増的に検知する.我々は,アルゴリズムが無限のデータストリームに対して,有限の資源しか用いずに効率的に働くことを示した.
  • 滑走窓や忘却の概念を用いたオンライン型半構造データマイニングアルゴリズム
    浅井 達哉, 有村 博紀, 安部 賢治, 川副 真治, 有川 節夫
    電子情報通信学会技術研究報告. DC, ディペンダブルコンピューティング, 2002年10月10日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2002年10月10日 - 2002年10月10日, 本稿では,半構造データのストリームに対するオンライン型データマイニング問題を考察する.我々は,半構造データとパターンのモデルとしてラベルつき順序木を採用し,与えられた半構造データストリームから,任意の時点で現在の頻出パターンを出力するオンライン型半構造データマイニングアルゴリズムStreamTを開発した.このアルゴリズムでは,掃木枝を右へ動かすことによりパターンの出現を漸増的に検知する.我々は,アルゴリズムが無限のデータストリームに対して,有限の資源しか用いずに効率的に働くことを示した.
  • 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 (人工知能基礎論研究会(第46回) 知識ベースシステム研究会(第54回) 合同研究会 テーマ:「アクティブマイニング」および一般)
    坂本 比呂志, 谷口 力昭, 有村 博紀
    知識ベ-スシステム研究会, 2001年11月12日, 人工知能学会, 日本語
    2001年11月12日 - 2001年11月12日
  • 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 (人工知能基礎論研究会(第46回) 知識ベースシステム研究会(第54回) 合同研究会 テーマ:「アクティブマイニング」および一般)
    坂本 比呂志, 谷口 力昭, 有村 博紀
    人工知能基礎論研究会, 2001年11月12日, 人工知能学会, 日本語
    2001年11月12日 - 2001年11月12日
  • 半構造データマイニングのための部分構造パターンの効率的探索
    浅井 達哉, 安部 賢治, 川副 真治, 有村 博紀, 有川 節夫
    電子情報通信学会技術研究報告. DE, データ工学, 2001年10月04日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2001年10月04日 - 2001年10月04日, 本稿では, 半構造データベースからのデータマイニングを考察する.我々は半構造データマイニングを, 与えられた半構造データの集積から出現頻度の高い部分構造を発見する問題と定式化し, 頻出する部分構造パターンを発見する効率よいアルゴリズムを与える.このアルゴリズムは, Bayardo(SIGMOD'98)による集合枚挙木に基づくアイテム集合の枚挙法を, 順序木の枚挙へ拡張することにより実現している.さらに, ウェブデータ上で実験を行い, 開発したアルゴリズムの有効性を確認した.
  • 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
    有村 博紀, 安部 潤一郎, 坂本 弘呂志, 有川 節夫
    情報基盤センター年報, 2001年10月, 九州大学, 日本語
    2001年10月 - 2001年10月
  • TD-1-7 ウェブデータからの高速テキストマイニング
    有村 博紀
    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集, 2001年08月29日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2001年08月29日 - 2001年08月29日
  • A Catalog for Prediction-Preserving Reducibility with Membership Queries on Formal Languages (New Developments of Theory of Computation and Algorithms)
    平田 耕一, 坂本 比呂志, 有村 博紀
    数理解析研究所講究録, 2001年05月, 京都大学, 英語
    2001年05月 - 2001年05月
  • 分散記憶型並列計算機における大規模接尾辞配列の構築法
    安積 裕樹, 安部 潤一郎, 有村 博紀, 有川 節夫
    情報処理学会研究報告. MPS, 数理モデル化と問題解決研究報告, 2001年03月15日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2001年03月15日 - 2001年03月15日, 本論文では,分散記憶型並列計算機上での効率のよい全文索引構築法について提案する.接尾辞配列は,最近提案された高機能全文索引であり,情報検索や遺伝子情報などに広い応用をもつ.Baeza-Yates-Gonnet-Sinder(BGS)アルゴリズムは,最も広く使われている外部記憶上の接尾辞配列構築アルゴリズムである.このBGSアルゴリズムを並列化し,効率のよい並列接尾辞配列構築アルゴリズムを与える.提案アルゴリズムは,並列計算機時間と通信量に関して,BGSの最適な並列化になっており,従来からあるBGSの並列版のRiberio-Kitajima-Ziviani(RKZ)アルゴリズムに比べてより高速である.
  • HTMLからのテキストの自動切り出しアルゴリズムと実装
    村上 義継, 坂本 比呂志, 有村 博紀, 有川 節夫
    情報処理学会研究報告. MPS, 数理モデル化と問題解決研究報告, 2001年03月, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    2001年03月 - 2001年03月
  • データマイニング : ウェブデータからの知識発見を目指して
    有村 博紀
    電子情報通信学会技術研究報告. IT, 情報理論, 2000年10月03日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    2000年10月03日 - 2000年10月03日, データマイニング(DataMining)は, データベースからの知識発見とも呼ばれ, データベースに蓄積された一見無意味にみえる大量のデータから, 自明でない規則性やパターンを半自動的にとりだす方法についての科学的研究である.データマイニングの研究は, 1990年代初頭から顕在化し, 現在, ビジネス分野や科学技術分野をはじめとするさまざまな対象領域で, その適用が盛んにおこなわれている.本稿では, テキストデータとウェブデータを対象としたデータマイニング研究の最新動向について解説する.
  • 木の変換規則の例からの学習 (小特集 「発見科学」及び一般演題)
    坂本 比呂志, 有村 博紀, 有川 節夫
    人工知能基礎論研究会, 2000年07月15日, 人工知能学会, 日本語
    2000年07月15日 - 2000年07月15日
  • 数値データからの意外な回帰結合ルールの発見
    高江 徹, 安部 潤一郎, 坂本 比呂志, 有村 博紀, 井上 仁, 武谷 俊一, 上園 慶子, 川崎 晃一
    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 2000年07月03日, 人工知能学会, 日本語
    2000年07月03日 - 2000年07月03日
  • テキストデータからの高速データマイニング : 探索的文書ブラウジングとウェブデータへの応用(発見科学)
    安部 潤一郎, 藤野 亮一, 下薗 真一, 有村 博紀, 有川 節夫
    人工知能学会誌, 2000年07月01日, 社団法人人工知能学会, 日本語
    2000年07月01日 - 2000年07月01日, This paper describes applications of text data mining to interactive document browsing and web mining. We develop a fast text data mining method based on optimal pattern discovery, and make experiments on large collections of documents and Web pages to evaluate the proposed method.
  • K語近接相関パタンの高速発見アルゴリズム　　　　　　　　　　　　　　　
    下薗 真一, 有村 博紀, 有川 節夫
    電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 1999年11月16日, 一般社団法人電子情報通信学会, 英語
    1999年11月16日 - 1999年11月16日, 与えられた大量の文書の集積から, 分類精度を最大にする文字列パタンを見つける問題を考察する.複数の文字列の近接した出現を記述する近接語相関パタンを導入し, 文字出現が独立で一様な確率分布にしたがうランダムテキストに対して, 分類精度を最大化する近接度がkでd個の語からなる語相関パタンを平均計算時間O(k^nlog^n)および領域O(k^n)で計算するアルゴリズムを与える.このアルゴリズムは, すべての部分語を枚挙する自明なアルゴリズムの時間計算量O(n^<2d+1>)に対して, 著しい高速化を達成しており, 遺伝子情報データのようなほぼランダムなテキストに対するデータマイニング問題に適用可能である.この結果は, 任意個数の語からなる近接相関パタンに対して, 分類精度最適化問題が多項式時間近似スキームをもたない事実と対照的である.
  • データマイニングを用いた探索的文書ブラウジングシステム
    安部 潤一郎, 笠井 透, 有村 博紀
    人工知能基礎論研究会, 1999年07月07日, 人工知能学会, 日本語
    1999年07月07日 - 1999年07月07日
  • 大規模テキストデータのための探索的文書ブラウジング
    板井 力, 笠井 透, 有村 博紀, 有川 節夫
    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 1999年06月15日, 人工知能学会, 日本語
    1999年06月15日 - 1999年06月15日
  • 巨大テキストデータからの高速パタン発見
    藤野 亮一, 有村 博紀, 有川 節夫
    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 1999年06月15日, 人工知能学会, 日本語
    1999年06月15日 - 1999年06月15日
  • 部分語計数問題の接尾辞配列を用いた高速アルゴリズム (計算モデルとアルゴリズム)
    笠井 透, 有村 博紀, 有川 節夫
    数理解析研究所講究録, 1999年04月, 京都大学, 日本語
    1999年04月 - 1999年04月
  • 1T-10 仮想接尾辞木 : テキストデータマイニングのための接尾辞配列を用いた高速な部分語頻度計算法
    笠井 透, 有村 博紀, 有川 節夫
    全国大会講演論文集, 1999年03月09日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    1999年03月09日 - 1999年03月09日
  • 1Y-8 重み付き分類規則による保健データからのデータマイニング(情報システムの分析・設計・評価,一般講演,コンピュータと人間社会)
    高江 徹, 近棟 稔, 有村 博紀, 篠原 歩, 井上 仁, 武谷 俊一, 上園 慶子, 川崎 晃一
    全国大会講演論文集, 1999年, 一般社団法人情報処理学会, 英語
    1999年 - 1999年
  • On Approximation Algorithms for Local Multiple Alignment (合同研究会"AIシンポジウム'99"(第10回))
    阿久津 達也, 有村 博紀, 下薗 真一
    合同研究会AIシンポジウム, 1999年, 人工知能学会, 英語
    1999年 - 1999年
  • K語近接相関パタンの高速発見アルゴリズム
    下薗 真一, 有村 博紀, 有川 節夫
    電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 1998年11月20日, 一般社団法人電子情報通信学会, 英語
    1998年11月20日 - 1998年11月20日, 与えられた大量の文書の集積から, 分類精度を最大にする文字列パタンを見つける問題を考察する.複数の文字列の近接した出現を記述する近接語相関パタンを導入し, 文字出現が独立で一様な確率分布にしたがうランダムテキストに対して, 分類精度を最大化する近接度がkでd個の語からなる語相関パタンを平均計算時間O(k^<d-1>nlog^<d+1>n)および領域O(k^<d-1>n)で計算するアルゴリズムを与える.このアルゴリズムは, すべての部分語を枚挙する自明なアルゴリズムの時間計算量O(n^<2d+1>)に対して, 著しい高速化を達成しており, 遺伝子情報データのようなほぼランダムなテキストに対するデータマイニング問題に適用可能である.この結果は, 任意個数の語からなる近接相関パタンに対して, 分類精度最適化問題が多項式時間近似スキームをもたない事実と対照的である.
  • 極小多重汎化によるパタン和推論アルゴリズムの実験的評価
    笠井 透, 有村 博紀, 篠原 武
    全国大会講演論文集, 1998年10月05日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    1998年10月05日 - 1998年10月05日
  • 極小多重汎化による正則パタン推論アルゴリズムの実験的評価
    笠井 透, 有村 博紀, 篠原 武
    Research reports on information science and electrical engineering of Kyushu University, 1998年09月, 九州大学
    1998年09月 - 1998年09月
  • 最適パタン発見に基づくテキストデータマイニング : 大規模テキスト索引における高速な実装方式
    笠井 透, 有村 博紀, 藤野 亮一, 有川 節夫
    情報処理学会研究報告. データベース・システム研究会報告, 1998年07月08日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    1998年07月08日 - 1998年07月08日, 与えられた大量の文書の集積から, 分類精度を最大化にする文字列パタンを見つける問題を考察する.複数の文字列の近接した出現を記述する近接語相関パタンを導入し, 一様確率で生成されたランダムテキストに対して, 分類精度を最大にする(d, k)-語相関パタンを平均計算時間O(k^<d-1>nlog^<d+1>nおよび領域O(k^<d-1>n)で計算するアルゴリズムを与える.さらに, 大規模テキストデータ向けの索引構造である接尾語配列上での実装方法についても考察する.
  • 1変数パタン言語の多項式時間オンライン学習 (アルゴリズムと計算の理論)
    稲子 希望, 有村 博紀
    数理解析研究所講究録, 1998年04月, 京都大学, 日本語
    1998年04月 - 1998年04月
  • 部分語相関ルール発見のための高速アルゴリズム (アルゴリズムと計算の理論)
    渡木 厚, 有村 博紀, 藤野 亮一, 有川 節夫
    数理解析研究所講究録, 1998年04月, 京都大学, 日本語
    1998年04月 - 1998年04月
  • 文字列相関パタンの分類精度最大化問題について
    有村 博紀, 渡木 厚, 下薗 真一
    電子情報通信学会技術研究報告. COMP, コンピュテーション, 1997年10月31日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    1997年10月31日 - 1997年10月31日, 与えられた大量の文書の集積から, 分類精度を最大にする文字列パタンを見つける問題を考察する. 二つの文字列の近接した出現を要求する二語相関パタンを導入し, 分類精度を最大化する最適パタンをO(n^2) 時間および領域O(kn) 領域で計算するアルゴリズムを与える. また, 相関パターンの語数を制限しない場合, 分類精度の最大化問題が多項式時間での任意の近似が困難であることを示す.
  • 最適パタン発見に基づくテキストデータマイニング
    有村 博紀, 渡木 厚, 藤野 亮一, 有川 節夫
    全国大会講演論文集, 1997年09月24日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    1997年09月24日 - 1997年09月24日, 本研究では, 大量の文書の集積から, 分類精度を最適化するパタンを見つける問題を考察する。二語相関パタンとよばれる単純なパタンを仮説としたとき, 分類精度を最大化する最適パタンをO(n^2)時間および領域O(kn)領域で計算するアルゴリズムを与える。
  • 九州大学における一般情報処理教育支援システムについて
    峯 恒憲, 佐藤 周行, 正代 隆義, 廣川 佐千男, 有村 博紀, 森 雅生, 篠原 歩, 竹田 正幸
    情報処理学会研究報告. DD, [デジタル・ドキュメント], 1997年05月23日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    1997年05月23日 - 1997年05月23日, 九州大学では、毎年およそ2,300人の新入生が情報処理の入門教育を受講する。これらの学生は、Windows95の動くパソコン上で、プログラミングを始めとする情報処理の基礎を学ぶ。個人差が大きくなりがちな情報処理を学ぶ学生の習熟度に対処するため、講義をサポートし、かつ、講義時間外に利用できる自学自習用のホームページを用意した。このページでは、我々のこれまでの情報処理教育の経験から得た講義のエッセンスを再現(Lecture Capture)している。しかし、プログラムが如何に動作するかを理解させることは難しかった。そこで、我々は、プログラムの動作の理解を助ける機能として、「プログラムアニメーションコンパイララ」と呼ぶPascalプログラムをJava Appletに変換するシミュレータを開発した。これにより、Webのブラウザを通してプログラムの動きを体験し、実感してもらえるようになった。本稿では、本システムのアイデアと概要、並びに今後の開発予定について報告する。
  • The Computational Complexity of Hereditary Elementary Formal Systems
    池田 大輔, 有村 博紀
    数理解析研究所講究録, 1997年05月, 京都大学, 英語
    1997年05月 - 1997年05月
  • ALT'96報告
    杉本 典子, 平田 耕一, 有村 博紀
    人工知能学会誌, 1997年03月01日, 社団法人人工知能学会, 日本語
    1997年03月01日 - 1997年03月01日
  • 九州大学大学院システム情報科学研究科情報理学専攻
    有川 節夫, 有村 博紀
    人工知能学会誌, 1997年03月01日, 社団法人人工知能学会, 日本語
    1997年03月01日 - 1997年03月01日
  • 正則パターン言語和の包含に関する強コンパクト性(計算モデルと計算の複雑さに関する研究)
    有村 博紀, 篠原 武
    数理解析研究所講究録, 1996年05月, 京都大学, 日本語
    1996年05月 - 1996年05月
  • 圧縮された日本語テキストのためのパターン照合機械の設計
    宮崎 哲司, 平田 博明, 古賀 寿憲, 深町 修一, 有村 博紀, 篠原 武
    全国大会講演論文集, 1995年09月20日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    1995年09月20日 - 1995年09月20日, 情報検索の問題の1つとして,パターン照合問題がある.パターン照合間題とは,パターンおよびテキストという2つの文字列が与えられたとき,テキスト中におけるパターンのすべての出現を見つけだす問題である.このパターン照合問題を解くアルゴリズムに,Aho-Corasick法がある.Aho-Corasick法の特長は,パターンよりパターン照合機械という一種の有限オートマトンを作り,そのパターン照合機械をテキスト上で1回走査させるだけで複数のパターンを同時に検出できることである.Aho-Corasick法を用いて実際に検索を行う際に問題になるのが,ディスクからテキストを読み込むのに要する時間である.この間題に対して,テキストをあらかじめ圧縮しておき,その圧縮されたテキストを復号せずに検索する方法が提案されている.日本語テキストには,ひらがな,カタカナ,漢字,記号といった複数の文字種が存在し,テキスト中では同じ文字種が連続して出現するという性質がある.この性質を利用して,文字種ごとに圧縮符号を割り当てることにする.このとき,異なる文字種間で同じ符号が割り当てられる可能性があるので,文字種を保持する必要がある.文字種の変わり目に文字種が変わることを示すシフトコードを用いる.この方法により,文字種を考慮に入れずに全体で圧縮符号を割り当てた場合より圧縮率はよくなる.本稿では,Aho-Corasick法のパターン照合機械を拡張し,シフトコード付き圧縮符号によって圧縮された日本語テキストのためのパターン照合機械を設計した.これを用いて日本語テキストを対象として実験を行った結果,圧縮率は69.7%,走査時間は78.3%に短縮できた.
  • 帰納論理プログラムにおける背景知識を用いた多項式時間一般化アルゴリズム
    有村 博紀, 篠原 武
    全国大会講演論文集, 1995年09月20日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    1995年09月20日 - 1995年09月20日, 機械学習や帰納推論,仮説推論等における重要な推論手法の一つが,概念の汎化である.概念の汎化とは,いくつかの具体例が与えられたときに,それらを説明するより一般的な概念を見つけることであり,構成的学習において有効な手法である.とくに帰納論理プログラミング等の論理プログラムの学習の分野では,汎化にもとづく学習システムについて活発な研究がおこなわれている.本研究では,論理プログラムを背景知識の存在のもとで汎化する問題について議論する.とくに,高々k個の制約確定節からなる集合のうちで,例として与えられたすべての確定節を導き,背景知識Bのもとで含意に関して極小なものを見つける問題を考察し,この問題を多項式時間で解くアルゴリズムを与える.これは[2]の結果を複数の節からなる論理プログラムに拡張するものである.さらに,論理プログラムの学習への応用について述べる.
  • 複数文字列パターンによるアミノ酸配列からのタンパク質モティーフの発見
    山口 美千代, 篠原 武, 藤野 亮一, 有村 博紀, 有川 節夫
    情報処理学会研究報告. 情報学基礎研究会報告, 1995年07月28日, 一般社団法人情報処理学会, 日本語
    1995年07月28日 - 1995年07月28日, 正則パターンとは定数と互いに異なる変数からなる文字列であり,その正則パターン中の変数を空文字を含む定数文字列で置き換えて得られる定数文字列全体を表わす.本研究では,正例のみから複数のパターンを同時に学習するk極小多重汎化アルゴリズムを,アミノ酸配列からのタンパク質モチーフ発見に応用する.まず,このk極小多重汎化アルゴリズムに例の集合から例外となる文字列を積極的に検出する探索戦略を組み込み,次にその有用性を膜貫通領域を対象とした実験で実証する.実験では,この探索戦略を用いた学習アルゴリズムが,従来からの探索戦略に比較して高い精度の仮説を,安定して,より短い時間で見つけることを確認した.
  • 複数文字列パターンによる正例からのタンパク質モチーフの発見
    篠原 武, 藤野 亮一, 有村 博紀, 有川 節夫
    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 1995年07月24日, 日本語
    1995年07月24日 - 1995年07月24日
  • 木パターン言語の和の質問による学習
    有村 博紀, 石坂 裕毅, 篠原 武
    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 1995年07月24日, 日本語
    1995年07月24日 - 1995年07月24日
  • 文字列パターン照合のための損失のあるデータ圧縮
    深町 修一, 下薗 真一, 有村 博紀, 篠原 武
    電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション, 1995年05月12日, 一般社団法人電子情報通信学会, 日本語
    1995年05月12日 - 1995年05月12日, もとのアルファベットからより小さなサイズkのアルファベットへの写像は,k-indexingと呼ばれ,損失のある圧縮符号とみなすことができる.損失のある符号を用いて圧縮されたテキスト上での文字列パターン照合は,圧縮率が高くなるために高速化が期待できるが,誤検出の可能性がある.2^n-indexingを用いると,nビットの固定長符号で,長さlのパターンの誤検出の期待値がほぼ<1/2>^<nl>となるような圧縮を行うことができる.文字ごとの照合に対する最適化,さらに2-gram,3-gramに対する最適化を行い,実際の英文テキストを用いて実験を行った.
  • 第2回マシンインテリジェンスに関する国際ワークショップ(International Workshop on Machine Intelligence 1993)の報告
    沼尾 正行, 有村 博紀, 原口 誠, 平田 耕一, 斉藤 和巳, 諏訪 正樹, 月本 洋, 元田 浩
    人工知能学会誌, 1994年03月01日, 社団法人人工知能学会, 日本語
    1994年03月01日 - 1994年03月01日
  • 内部変数をもつPROLOGプログラムの正事実からの極限同定
    有村 博紀, 篠原 武
    人工知能学会全国大会論文集 = Proceedings of the Annual Conference of JSAI, 1993年07月20日, 日本語
    1993年07月20日 - 1993年07月20日
  • 極小多重汎化を用いた正事実からの論理プログラムの帰納的学習
    石坂 裕毅, 有村 博紀, 篠原 武
    人工知能学会誌, 1993年07月01日, 社団法人人工知能学会, 日本語
    1993年07月01日 - 1993年07月01日, We consider the polynomial time inferability of primitive Prologs from positive facts. The class of primitive Prologs is a proper subclass of that of linear Prologs which is known to be inferable from only positive facts. In this paper, we discuss the polynomial time inferability of the subclass using minimal multiple generalizations. The minimal multiple generalization is a natural extension of the least generalization given by Plotkin in 1970. The minimal multiple generalization generalizes given first order words by several words, while the least generalization does by a single word. The property of the minimal multiple generalization makes it possible to perform fine generalization and to construct the heads of several clauses in a target program at the same time. We give an outline of a consistent polynomial time inference algorithm which identifies the class of primitive Prologs in the limit. The algorithm infers the heads of clauses in a target program as a minimal multiple generalization of a set of given positive facts. Furthermore, we give a similar result on the inferability of a subclass of context-free transformations which includes several well-known Prolog programs.

担当経験のある科目_授業

  • ビッグデータ処理特論　　　　　　　　　　　　　　　
    九州工業大学
    2022年04月 - 現在
  • 科学・技術の世界： ロボットは感情を持つか？（2011-現在）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2017年04月 - 現在
  • 情報理工学演習III（アルゴリズムとデータ構造）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2016年04月 - 現在
  • プログラミング理論と言語　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2016年04月 - 現在
  • アルゴリズムとデータ構造　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2016年04月 - 現在
  • 情報知識ネットワーク特論（2004-現在）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2004年04月 - 現在
  • 計算機プログラミングⅠ　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2022年04月 - 2023年03月
  • 情報理論　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2020年04月 - 2022年03月
  • 情報エレクトロニクス演習（情報理論）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2020年04月 - 2021年12月
  • 一般教育演習(ﾌﾚｯｼｭﾏﾝｾﾐﾅｰ), プログラミングで問題を解く：集計から人工知能まで　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2020年04月 - 2021年03月
  • 環境と人間：2030年エレクトロニクスの旅（全学教育・分担1回）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2019年04月 - 2020年03月
  • 情報理工学演習I（コンピュータシステム）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2018年04月 - 2020年03月
  • コンピュータシステム（2018-現在）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2018年04月 - 2020年03月
  • Hokkaido Summer Institute: Introduction to Artificial Intelligence（分担，1回）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2017年04月 - 2020年03月
  • オペレーティングシステム（2007-2017）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2007年04月 - 2018年03月
  • 情報ネットワーク（2007-2015）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2007年04月 - 2016年03月
  • 統計学（全学教育）　　　　　　　　　　　　　　　
    北海道大学
    2004年04月 - 2014年03月, 学部教養科目
  • 物理学最前線　　　　　　　　　　　　　　　
    九州大学
    2004年03月
  • 情報理論　　　　　　　　　　　　　　　
    九州工業大学
    1997年09月
  • 情報処理基礎演習　　　　　　　　　　　　　　　
    九州大学
  • アルゴリズム設計　　　　　　　　　　　　　　　
    九州大学
  • 知識科学　　　　　　　　　　　　　　　
    九州大学
  • プログラミング　　　　　　　　　　　　　　　
    九州大学
  • アルゴリズム理論　　　　　　　　　　　　　　　
    九州大学

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 社会を志向した革新的アルゴリズムの実装
    科学研究費助成事業 学術変革領域研究(A)
    2020年11月 - 2025年03月
    安田 宜仁, 有村 博紀, 鍋島 英知, 井上 武, 西野 正彬
    2020年度は採択後からの4か月の期間を、今後の研究活動の準備期間と捉え、 遠隔での交流のための環境整備や、実装を意識した場合に注力するべき項目の洗い出しを中心に行った。特に後者については、二分決定図を活用した既存ライブラリである graphillion の課題についての検討を進めた。
    個別の研究としては、厳密被覆の全解列挙、非同期ストリーム索引、離散最適化を用いた説明可能性機械学習において進展があった。
    厳密被覆(集合とそのいくつかの部分集合が与えられた場合に、和集合が重複なく入力集合を構成するような組合せを見つける問題)の全解列挙に関して、入力の部分集合の数が大きい場合でも効率的に動作するような方法を考案した。ゼロサプレス型二分決定図(ZDD)に類似する「DanceDD」というデータ構造を考案し、これを実現した。
    高速非同期ストリーム索引について、高木と、稲永、有村、Breslauer、Hendrianらは、一本の成長する系列の索引である接尾辞木のオンライン線形時間構築法を、非同期に成長する複数本の系列の索引である「全オンライン接尾辞木」に自然に拡張することに世界で初めて成功し、その線形時間アルゴリズムを与えた（学術論文1）．
    離散最適化を用いた説明可能性機械学習について、金森と有村等は、説明可能機械学習問題において、因果構造を反映した反実仮想説明の整数計画法を用いた生成手法を開発し、人工知能分野のトップ会議AAAI2021に採択され、2022年1月に発表を行った（国際会議発表1）。この成果は、日本経済新聞や各種ウェブメディア等で報道されるなど社会的関心を集めた （報道他1）．
    日本学術振興会, 学術変革領域研究(A), 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 研究分担者, 20H05963
  • 実世界知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の発展
    科学研究費助成事業 基盤研究(A)
    2020年04月 - 2025年03月
    有村 博紀, 宇野 毅明, 平田 耕一, 山本 章博, 喜田 拓也, ジョーダン チャールズハロルド
    日本学術振興会, 基盤研究(A), 北海道大学, 研究代表者, 20H00595
  • 学習/数理モデルに基づく時空間展開型アーキテクチャの創出と応用
    2018年10月 - 2025年03月
    有村博紀, 中村篤祥, 瀧川一学, 和佐州洋, 栗田和宏
    科学技術振興事業団（JST）, CREST，Society5.0 を支える革新的コンピューティング技術（領域総括:坂井修一）, 研究分担者
  • 大規模実世界時空間データストリーム処理のための高度検索・発見技術の展開
    科学研究費助成事業 挑戦的研究(萌芽)
    2018年06月 - 2021年03月
    有村 博紀, トーマス ツォイクマン, 喜田 拓也
    本研究では，多様で膨大な実世界時空間ストリームデータに対する高速大規模処理の基盤技術として，複雑なパターンに対する検索・計数・発見技術を中心に研究開発している．研究組織として，研究代表者の有村が高速パターン検索・発見技術の研究開発を，研究分担者のトーマス ツォイクマンが多重ストリーム処理と知識発見の理論の構築を，連携研究者のジョーダン チャールズハロルドが超高速確率計算手法の開発を担当し，相互に協力つつ研究を遂行する．とくに本研究では，アルゴリズムの高速性と低メモリ性に加えて，実世界時空間ストリーム処理の特性に対応して，適応性・文脈性・多重性をもつアルゴリズムの開発に焦点を当てて研究した．各テーマごとに，アルゴリズム開発と，理論解析，実装評価を並行して進めた．具体的には，研究期間全体では，次の５つの分担研究項目の研究を行った:
    (A1) ビット並列技法を用いた超高速実世界ストリーム検索技術の研究開発（有村）計算ハードウェアに内在する並列性を利用して、ストリーム処理を準線形時間に高速化する。
    (A2) 確率的手法に基づく超高速実世界ストリーム計数技術の研究開発（ジョーダン，有村）。確率的な情報処理の枠組みで、近似を許した上で高速なストリーム処理を行う。
    (A3) 構造列挙手法に基づく超高速実世界ストリーム発見技術の研究開発（有村・ジョーダン）。回候補となる構造を高速にもれなく列挙する構造列挙手法をストリーム処理に拡張する。
    (A4) 超高速ストリーム知識発見の理論的基盤の研究（ツォイグマン，有村）。有限オートマトンなどの計算モデルを用いて高速な多ストリーム処理の理論構築を行う。
    (B1) プロトタイプシステム構築と予備評価実験．これまでに開発したアルゴリズムを実装して、高速ストリーム処理と大規模並列列挙のためのライブラリを提供し、その性能を実験的に評価する．
    日本学術振興会, 挑戦的研究(萌芽), 北海道大学, 研究代表者, 18K19771
  • 実世界知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の研究
    科学研究費助成事業 基盤研究(A)
    2016年04月 - 2020年03月
    有村 博紀, 宇野 毅明, 湊 真一, 平田 耕一, 伊藤 公人, 下薗 真一, 喜田 拓也
    本研究では，実世界と情報世界が融合した巨大な情報空間から有用な知識を効率よくとりだすための実世界知識基盤形成のための大規模半構造マイニング技術とその周辺技術の確立を目指して研究を行った．とくに，知識表現の発見のための高速半構造マイニングエンジン技術と，確率情報を用いた知識発見技術，実世界の多様な半構造データに適用するための超高速ストリーム処理技術や，高性能圧縮技術，知識索引技術を研究し，それらを実装し，理論解析および実証実験を行った．
    日本学術振興会, 基盤研究(A), 北海道大学, 研究代表者, 16H01743
  • 離散構造処理系の基盤アルゴリズムの研究
    科学研究費助成事業 基盤研究(S)
    2015年05月 - 2020年03月
    湊 真一, 有村 博紀, 瀧川 一学, 宇野 毅明, 堀山 貴史, 津田 宏治, 鷲尾 隆
    研究成果の概要（和文）：本研究では，離散構造処理系のコアとなる基盤アルゴリズムを構築し，高性能な基盤ソフトウェアを応用分野の研究者や技術者に提供することを目指した．主な成果の例として，①全国都道府県の隣接ブロック組合せの総数（約1098億通り）を初めて明らかにし，(独)統計センターから国民にデータを公開した，②異分野横断の交流から難関国際会議（AAAI,WWW,KDD,INFOCOM,AISTATS,SDM他）に採択される研究成果を多数生み出した，等が挙げられる．
    日本学術振興会, 基盤研究(S), 研究分担者, 15H05711
  • 発見に関する統計的保証のあるパターンマイニング
    科学研究費助成事業
    2017年04月01日 - 2019年03月31日
    小宮山 純平, 石畠 正和, 有村 博紀, 西林 孝, 湊 真一, 前原 貴憲
    パターンマイニングのアルゴリズムは、出現頻度の比率が一定以上大きい組合せ特徴量（パターン）集合を効率的に列挙する。しかし、データの確率的な偏りについては考慮がされず、興味のあるパターンが偶然の偏りによって出てきたものなのかが検証されない。本研究では、誤った発見をする確率に関して統計的保証を満たしたパターンマイニングの手法を提案し、データマイニングのトップ国際会議であるKDD2017において発表を行った。また、統計的保証の頑健性などについて研究を行った。いくつかのパターンがあるときに、そのうちのたまたまうまくいったものを選ぶ出版バイアスがどの程度の大きさになるか定量化することができた。
    日本学術振興会, 若手研究(B), 東京大学, 17K12736
  • データマイニングを加速する次世代リコンフィギュラブルアーキテクチャの創出
    科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    2015年04月 - 2019年03月
    本村 真人, 有村 博紀
    本研究では組合せ最適化問題の最適解を導き出すことを狙ったアーキテクチャ研究に注力した。従来の単一スパースハードウェアグラフでは、ハードウェア構造より密なグラフを再現する際、スピンを複製し、擬似的に密なグラフを再現するマイナーエンベディングという方法がとられる。スピンの状態の更新が、隣接スピンの状態とスピン間相互作用の積和演算によって再現されることを利用して、スパースなハードウェア構造それぞれに対して、時間方向の接続（積和演算を継続）を可能にすることで、複製スピンによる強い相互作用を加えることなく処理を行うことを実現し、大規模な問題から高い精度の解を得るアーキテクチャを提案した。
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 研究分担者, 15H02673
  • 大規模実世界時空間データストリーム処理のための超高速な検索・発見技術の研究
    科学研究費助成事業 挑戦的萌芽研究
    2015年04月 - 2018年03月
    有村 博紀, トーマス ツォイクマン, ジョーダン チャールズハロルド
    本研究では，多様で膨大な実世界時空間ストリームデータに対する高速大規模処理の基盤技術として，複雑なパターンの検索・計数・発見技術に関して，アルゴリズムの高速性と，低メモリ性，適応性，文脈性，多重性に焦点を当て研究した．具体的には，次の研究項目を研究した：A1. ビット並列技法を用いた超高速実世界ストリーム検索技術（有村）．A2. 確率的近似検査法に基づく超高速実世界ストリーム計数技術（ジョーダン，有村）．A3. 構造列挙手法に基づく超高速実世界ストリーム発見技術（有村・ジョーダン）．A4. 超高速ストリーム知識発見の理論的基盤（ツォイグマン，有村）．B1. プロトタイプ構築と予備評価実験．
    日本学術振興会, 挑戦的萌芽研究, 北海道大学, 研究代表者, 15K12022
  • 大規模知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の展開
    科学研究費助成事業 基盤研究(A)
    2012年04月 - 2016年03月
    有村 博紀, 宇野 毅明, 湊 真一, 平田 耕一, 伊藤 公人, 下薗 真一, 喜田 拓也
    本研究では，実世界と情報世界が融合した巨大な情報空間から有用な知識を効率よくとりだすための大規模半構造マイニング技術の確立を目指す．とくに，大規模規模知識基盤形成システムのための基礎技術として，超高速半構造マイニングエンジンと，時空間情報を用いた半構造マイニング技術の研究開発，周辺技術として，確率的情報スキーマの導入と，知識連係技術と知識索引技術の研究開発を行った．開発した技術の実装と最適化によりプロトタイプシステムの構築を行った．
    日本学術振興会, 基盤研究(A), 北海道大学, 研究代表者, 24240021
  • バイオミメティクス・データベースのオープンイノベーションプラットフォームへの展開
    科学研究費助成事業 新学術領域研究(研究領域提案型)
    2013年04月 - 2015年03月
    有村 博紀
    本研究が連携する計画研究A01班で構築するバイオミメティクス・データベースは，生物学や材料科学等の異分野のデータベースを，画像データ検索技術により横断的に検索し，クラスタリングして提示することで，専門の異なる研究者に新たな気づきを提供し，異分野連携と産学連携の強力な推進基盤となる．また，ISO においてバイオミメティクスの国際標準化の検討が開始されており，先に述べた画像検索技術を踏まえ，国際標準化に参画することで，我が国の国際競争力強化に貢献できる．
    以上の背景のもと，本研究では，オープン・イノベーション・プラットフォームの実現に向けて，国際的産業応用可能なバイオミメティクス・データベースの機能についての検討を目的として調査研究を行った．産学連携については，国内外におけるバイオミメティクスに関する異分野連携・産学連携の動向について，欧州のBiomimicry Europa等，昨年度の調査対象組織のその後の動向について詳細に調べた．
    バイオミメティクスの国際標準化を検討する技術委員会ISO/TC266における標準化活動を行った．具体的には，国際委員会（第4回ISO総会，2014年10月，ベルギー），国内審議委員会としてISO国内審議委員会（2014年4月，第9回から第11回），国内WG4会議等に参加し，調査および標準化活動を行った．また，標準化に関連する大規模検索とデータ解析に関する技術開発も行った．
    以上の活動により，我が国がバイオミメティクスの産業応用で世界に先んじ，我が国の産業界に資することを目指した．さらに，上記を通じて同分野の人材育成も行った．
    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, 研究代表者, 25120501
  • 離散データ構造に対するカーネルの設計理論の構築
    科学研究費助成事業
    2011年04月01日 - 2014年03月31日
    申 吉浩, 岡本 洋, 有村 博紀, 坂本 比呂志, 久保山 哲二, CUTURI Marco
    ビッグデータなどの情報資産を将来の予測に役立てる機械学習技術の中で、カーネル法は多様なデータ構造に適用できる点で重要である。通常はベクター型のデータを仮定するが、現実には、DNA等の配列構造、蛋白質・構文木・XML文書等の木構造、各種ネットワーク等のグラフ構造など、構造をもつデータが多く存在する。本研究では、構造データを効率よく解析する手段として、構造カーネルの基礎理論構築と実用化に向けた研究を行った。具体的には、カーネルの必須要件である正定値性の判定理論、多様な構造への適用手法の開発、そして、研究者を対象者としたカーネル計算ユーティリティの構築とインターネット上での公開を行った。
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 兵庫県立大学, 23300061
  • 超大規模な単一実メモリ空間を活用するデータベース解析処理アルゴリズムの研究
    科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    2008年 - 2011年
    湊 真一, 有村 博紀, ツォイクマン トーマス, 喜田 拓也, 大久保 好章
    データベース分野では,当初はハードディスク内にデータを格納することが一般的だったが,2000年以降,中規模クラスの実用的なデータベースが計算機のメモリに納まるようになってきた.そこで本研究課題では,超大規模な単一実メモリ空間を持つ計算機に,二分決定グラフ(BDD)と呼ばれる巨大な圧縮データ構造を構築して,全てを高速アクセス可能なメモリ上に格納し,高速にデータベース解析処理を行う手法を提案し,その研究実用化を進めた.
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 研究分担者, 20300051
  • 大規模知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の研究
    科学研究費助成事業 基盤研究(A)
    2008年 - 2011年
    有村 博紀, 喜田 拓也, 湊 真一, 伊藤 公人, 宇野 毅明, 平田 耕一
    本研究では,ネットワーク上の大規模半構造データからの知識獲得のための超高速な半構造マイニングエンジン技術と,これを現実の多様な半構造データに適用するためのさまざまな周辺技術を開発した.さらに,開発した技術の計算機上への実装を行い,大規模半構造データからの知識発見実験を行った.
    日本学術振興会, 基盤研究(A), 北海道大学, 研究代表者, 20240014
  • 情報ネットワークにおける大規模知識処理のための超高速アルゴリズムの研究
    科学研究費助成事業 特定領域研究
    2009年 - 2010年
    トーマス ツォイクマン, 湊 真一, 喜田 拓也, 下薗 真一, 高木 剛, 宇野 毅明, 有村 博紀
    本研究課題では,大規模知識処理のための超高速アルゴリズムの研究に取り組んでいる.本研究では,ウェブからの知識獲得を人間による大量のウェブ情報アクセスを支援する効率的な半自動的ツールとしてとらえ,従来の情報検索システムを超えた新しい情報アクセスシステムの開発を目指している.そのために,現在までに開発してきたウェブ情報処理技術を元に,中核技術として,機械学習と知識索引技術に基づく,適応的な知的情報獲得システムの基盤技術を開発することを目標としている.
    特に本年度は,下記の課題に取り組み,各課題において多くの国際会議論文の採択を受けた.
    (1)自律・適応的な知識発見のための機械学習の研究.(ツォイクマン・湊)
    (2)超高速知識獲得アルゴリズムの研究.(ツォイクマン・宇野・有村)
    (3)ZDDに基づく大規模知識索引の研究.(湊・宇野・有村)
    (4)高速情報検索のためのデータ圧縮技術の研究.(喜田・有村・ツォイクマン)
    (5)開放分散環境における高度知識処理のためのプライバシー保護機構の研究.(高木・ツォイクマン)
    これら一連の知識発見に関する我々の仕事が国際的にも評価され,第25回計算機と情報科学に関する国際会議において,研究代表者であるツォイクマンを筆頭に,分担者である湊および有村らがそれぞれ招待講演者として招かれた.また,分担者の宇野毅明准教授が,文部科学大臣表彰若手科学者賞(業績名:巨大データ解析に対する超高速アルゴリズム構築法の研究)を受賞した.
    日本学術振興会, 特定領域研究, 北海道大学, 研究代表者, 21013001
  • 知識基盤形成のための大規模半構造データからの超高速パターン発見
    科学研究費助成事業 特別推進研究
    2005年 - 2007年
    有村 博紀, 喜田 拓也, 湊 真一, 伊藤 公人
    本研究では,WWW(ウェブ)などの大規模半構造データからの知識基盤形成のための超高速半構造パターン発見技術とその周辺技術の研究開発を行う.本研究では,次の項目に関して研究開発を行った.
    (1)超高速半構造マイニングエンジンの研究として,変数付き系列モチーフや属性木等の有用かつ自明でない半構造データ族に対して,性能保障をもつ効率よいパターン発見アルゴリズムを開発した.これらの計算量を理論的に明らかにし,さらにこの枠組みを一般化することで,平面幾何グラフ,2次元画像パターン,伸張を許す極大系列パターン,近似アイテム集合等の半構造データ族に対して,効率よい多項式時間遅延・多項式領域アルゴリズムを開発した.統計的マイニングに関して,自然言語処理分野や,人獣共通感染症領域での遺伝子解析応用への応用を行った.(有村,伊藤,喜田).
    (2)知識基盤形成のための大規模知識索引技術として,ZBDD技術を用いた圧縮知識索引機構と,その上で対称パターンの発見や,飽和集合発見を行う高速アルゴリズムを開発し,様々な効率化技術を開発した(湊,有村).
    (3)半自動知識連係技術として,ビット並列手法に基づく多次元数値ストリームデータや,例からの学習を用いた情報抽出技術などネットワークからの情報抽出や高速半構造ストリーム処理に基づく効率よい情報収集技術を開発した.(伊藤,喜田,有村).
    (4)開発した知識発見・知識連携・知識索引技術に関して,これまでのアルゴリズム実装と,評価実験,理論的解析に基づき,知識発見ツールの集合として知識獲得プロトタイプシステムを構築し,適用実験を行った
    (湊・伊藤・喜田・有村).
    日本学術振興会, 特別推進研究, 北海道大学, 研究代表者, 17002008
  • 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
    科学研究費助成事業 萌芽研究
    2004年 - 2005年
    坂本 比呂志, 有村 博紀, 坂本 比呂志
    本研究では,半構造データに対する高速なXPath処理法を提案した.これまでに,データを効率的に圧縮する手法として知られている算術符号化を半構造データの検索に応用した,逆算術符号化が提案されている.これは,木構造データ上のパスの依存関係を,データを圧縮したまま復号化することなく検査できる手法であり,この関係性を利用することで,パスによる問い合わせを高速に処理できる.しかしながら,この問い合わせで利用可能なパスの形式は限定されているため,一般のXPathの問い合わせは処理が困難である.そこで本研究では,このような逆算術符号化にノード間の先祖子孫関係を判定可能な範囲ラベルを導入することにより,より複雑な問い合わせ処理を高速に実現するための手法を提案する.評価実験の結果,300MB程度のXMLデータに対してテキストを直接処理する既存の手法と比較し,数十から百倍の高速化を達成した.また,本研究では,畳み込みカーネルのアイディアに基づいた,ラベル付き順序木に対するこれまでにない新しいカーネル関数を提案した.まず,畳み込みカーネルの枠組みにおいてラベル付き順序木に対して任意の部分グラフを部分構造として用いた場合の,効率の良いカーネル計算のアルゴリズムを提案し,曖昧なラベルや構造を取り込むような拡張を行った.さらに,より一般的な木構造として,順序のないラベル付き根付き木に対するカーネルを考えた場合には,カーネルの計算が#P-完全問題であることを示した.
    日本学術振興会, 萌芽研究, 研究代表者, 16650021
  • 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
    科学研究費助成事業 特定領域研究
    2004年 - 2005年
    トーマス ツォイクマン, 有村 博紀, 坂本 比呂志, 篠原 歩, 下薗 真一, 湊 真一, 喜田 拓也, 竹田 正幸
    本研究は,大量のウェブページやXML等の大規模半構造データからのデータマイニング(ウェブマイニング)に基づき,大量のデータ解析を対話的に支援する効率的なツールとして,従来の情報検索システムを超えた新しい情報アクセスシステムの実現方式を明らかにすることを目標としている.その鍵になる技術として,最適パターン発見を木やグラフ構造に拡張し,計算量理論と計算学習理論の最新の成果を援用しながら,半構造データに対する頑健かつ高速な最適化パターン発見アルゴリズムの開発に取り組んだ.
    平成17年度は,初年度から昨年度までの研究成果と統合し,最適半構造マイニングのプロトタイプシステム構築を目指した.研究項目としては,有用な情報源の発見,特徴的なパターンの発見,情報の抽出の3つの情報獲得問題に加えて,昨年度から新たに研究を開始した知識索引問題について取り組んだ.今年度得られた具体的な結果のうち主要なものは以下のとおりである.
    (1)大規模なトランザクションデータによく見られる疎な組み合わせ集合データを効率よく扱うことのできるデータ構造であるZBDD(Zero-suppress BDD)をベースに,その構造の元で重み付き積和集合を計算可能なZBDDパッケージツールVSOP(Valued Sum-Of-Products)の開発を推し進め,頻出するパターン集合を表現するZBDDを単純直交分解する機能を追加した.これにより,そのデータに内包された意味的構造を自動抽出することが可能になった.(湊)
    (2)パターン発見アルゴリズムによる分類・予測の長期的ふるまいに関する理論保証を与えることに成功した.(ツォイクマン)
    (3)系列データからの極大モチーフパターンを効率よく枚挙するアルゴリズムを得た.(有村:H13-H16代表)
    (4)Arc構造付きテキストに対する高速なパターン照合アルゴリズムを得た.(喜田)
    日本学術振興会, 特定領域研究, 北海道大学, 研究代表者, 16016266
  • 大規模データストリームからの超高速データマイニングの研究
    科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    2003年 - 2005年
    池田 大輔, 有村 博紀, 竹田 正幸, 篠原 歩, 喜田 拓也, 笠原 義晃, 石野 明
    ネットワーク上を時間的に変化しながら流れる大量半構造データストリームから有用な情報を効率よく獲得する超高速オンライン型データマイニング・システムの研究開発を行った.最終年度である平成17年度は,前年度までに研究開発した基礎理論の深化と,ネットワークデータへの応用の両面から,ストリーム指向パターン照合と半構造データマイニング,さらに,応用としてネットワーク不正侵入検出などの問題について,以下のように研究開発を行った.また,3年間の研究成果の発表・出版を行った.
    (1)半構造データストリームマイニングの調査と定式化:ネットワーク侵入検出やデータストリームマイニング等の実際のデータストリーム応用を解析し(池田・笠原・喜田),ストリームマイニングに関する最新の技術動向の調査を行った.また,昨年度までの調査結果を出版した(喜田・有村).
    (2)ストリーム指向半構造パターン照合技術の開発:データストリームを左から右へ一方向逐次走査に基づいた新しいストリーム検索技術について研究した.特に,XMLテキスト高速な木パターン照合処理技術と,シソーラアスやアノテーション等のメタデータを附加したストリームデータ検索技術を開発することに成功した(竹田・篠原・石野・喜田).
    (3)系列パターン発見に関して,長大な系列データを対象とした効率よいパターン発見アルゴリズムを開発した(篠原・竹田・有村).また,部分文字列の頻度に基づくパターン抽出手法について,そのパターン抽出性能と計算性能の改良を行った(池田・笠原・喜田).さらに,前年度に開発したワイルドカードをもつ極大パターンに対する高速パターンアルゴリズムに関する研究成果が出版された.また,昨年度の研究で開発した系列パターン発見アルゴリズムがH17年6月に,2004年人工知能学会研究会優秀賞を受賞した(篠原・竹田・有村).さらに,前年度までに,研究項目2と3で開発した半構造パターン照合技法とオンライン発見手法を元に開発した,ストリームデータに関する半構造データ族に対する高速半構造パターン発見アルゴリズムの研究成果の論文集への採択が決定した(有村・喜田).
    (4)応用研究として,現実の大規模高速ネットワークにおいて,実際に大量ネットワークデータに対するオンラインデータ収集と解析を行い,ネットワーク不正侵入検出に関する研究を行った(笠原・池田).
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 研究代表者, 15300036
  • 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
    科学研究費助成事業 特定領域研究
    2001年 - 2003年
    有村 博紀, 篠原 歩, 竹田 正幸, 坂本 比呂志, 下薗 真一
    本研究では,大量のウェブページやXML等の大規模半構造データからのデータマイニング(ウェブマイニング)に基づき,大量のデータ解析を対話的に支援する効率的なツールとして,従来の情報検索システムを超えた新しい情報アクセスシステムの実現方式を明らかにすることを目標としている.鍵になる技術として,最適パターン発見を木やグラフ構造に拡張し,計算量理論と計算学習理論の最新の成果を援用しながら,半構造データに対する頑健かつ高速な最適化パターン発見アルゴリズムの開発に取り組んだ.平成15年度は,前年度の成果に基づき,(a)有用な情報源の発見,(b)特徴的なパターンの発見,(c)情報の抽出の3つの情報獲得問題について,次の研究を行った.
    (1)前年度開発した最適分類パターンを用いた高精度テキスト自動分類手法を一種の正規表現を扱えるよう一般化した.さらに,近似文字列照合を可能なパターン発見エンジンを開発し,加速学習法を用いて決定木学習システムBONSAIに組み込んだ(竹田・篠原).
    (2)XPathパターンに対する最適パターン発見アルゴリズムを設計し,半構造データマイニングエンジンを開発した.とくに今回は,より現実の半構造データに近い無順序木モデルに対して,高速なパターン発見エンジンを開発した.パターンの圧縮表現に対する,高速な列挙アルゴリズムを開発した.独自に開発したオンライン化技術を用いて,オンラインパターン発見手法を開発した(有村).
    (3)情報抽出に関して,現状の技術動向の調査を行い,水平方向制約(Sequence制約)付き半構造データに対するラッパー帰納アルゴリズムの設計を行った(坂本).さらに,半構造データに適した高性能圧縮アルゴリズムを開発し,性能に関する理論的解析を行った.並行して,開発したアルゴリズムの計算量を解析し(下薗,篠原),個々のアルゴリズムの最適化をおこない,性能を向上させた(全員).最後に,ウェブデータとXMLデータに関する評価実験をおこない,この方式の有効性を評価した(有村・篠原).
    日本学術振興会, 特定領域研究, 九州大学, 研究代表者, 15017268
  • 最適パターン発見にもとづく高速テキストデータマイニングの研究　　　　　　　　　　　　　　　
    さきがけ研究21「情報と知」(領域代表者: 安西祐一郎)
    1999年10月 - 2002年03月
    有村 博紀
    科学技術事業団 (JST), 研究代表者, 競争的資金
  • 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
    科学研究費助成事業
    2002年 - 2002年
    有村 博紀, 下薗 真一, 篠原 歩, 竹田 正幸
    ネットワーク上に分散したウェブページやXML等の半構造データの急速な増大に対して,これらのコンテンツに直接アクセスするための効率良い手法の開発が緊急の課題となっている.本研究では,大規模半構造データからのデータマイニング(ウェブマイニング)に基づき,大量のデータ解析を対話的に支援する効率的なツールとして,従来の情報検索システムを超えた新しい情報アクセスシステムの開発を目指す.
    そのための鍵となる技術として,最適パターン発見を木やグラフ構造に拡張して,半構造データに対する頑健かつ高速な最適化パターン発見アルゴリズムを開発する.さらに,ウェブマイニングを(a)有用な情報源の発見,および(b)特徴的なパターンの発見,(c)情報抽出の3つの過程ととらえ,これらを有機的に結合して,半構造データを対象とした知識獲得システムの効率良い実現方式を明らかにすることを目標とする.また,計算量理論と計算学習理論の最新成果を援用し,計算量に徹底的に配慮した高速なアルゴリズムの開発を目指すのも特色である.
    平成14年度は,次の研究成果を得た.
    (a)「有用な情報源の発見」に関しては,従来より表現力の高いパターンである可変長変数パターン(VLDCパターン)に対する新しいテキスト索引構造を開発し,これを用いて,効率よい最適化マイニングアルゴリズムを開発した.
    (b)「特徴的なパターンの発見」に関しては,XML-MessagingとSOAPへの応用を目指して,昨年開発した半構造データマイニング手法FREQTを元に,高速な半構造データストリームマイニングSTREAMTを開発した.これは,非常に少なく資源を使いながらデータストリームを監視し、有用なパターンを逐次報告するアルゴリズムである.また,FREQTの最適化マイニングへの拡張と理論的性能解析を行い,この方式の最適性を示した.
    (c)「情報抽出」に関しては,XMLデータ処理の基本技術である符号語列上のパターン照合機械技術を開発し,XMLパターン検索への応用を考察した.
    日本学術振興会, 特定領域研究, 九州大学, 14019070
  • 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
    科学研究費助成事業
    2001年 - 2001年
    有村 博紀, 篠原 歩, 竹田 正幸, 坂本 比呂志, 下薗 真一
    ネットワーク上に分散したウェブページやXML等の半構造データの急速な増大に対して,これらのコンテンツに直接アクセスするための効率良い手法の開発が緊急の課題となっている.本研究では,大規模半構造データからのデータマイニング(ウェブマイニング)に基づき,大量のデータ解析を対話的に支援する効率的なツールとして,従来の情報検索システムを超えた新しい情報アクセスシステムの開発を目指す.
    そのために,鍵となる技術として,最適パターン発見を木やグラフ構造に拡張して,半構造データに対する頑健かつ高速な最適化パターン発見アルゴリズムを開発する.さらに,ウェブマイニングを(a)有用な情報源の発見,および(b)特徴的なパターンの発見,(c)情報抽出の3つの過程からなると考え,これらを有機的に結合して,半構造データを対象とした知識獲得システムの効率良い実現方式を明らかにすることを目標とする,また,計算量理論と計算学習理論の最新の成果を援用して,計算量に徹底的に配慮した高速なアルゴリズムの開発を目指すことも特色である.
    平成13年度は,次の研究成果を得た.
    (a)「有用な情報源の発見」に関しては,部分系列パターンとエピソードパターンと呼ぶ組合せパターンに対する効率よい最適化マイニングアルゴリズムを開発し,これを文字列分類のための決定木学習アルゴリズムBONSAIに組み込んだ.
    (b)「特徴的なパターンの発見」に関しては,半構造データを最も基本的なラベル付き順序木(labeled ordered trees)のクラスとしてモデル化し,データ中の頻出共通部分構造に対する高速な発見アルゴリズムを開発した.木に関するパターン発見問題は,一般に高い計算量をもつことが多い.そこで,最右枝拡張法という効率よい発見手法を与え,これを複数の最適化手法と組み合わせて,半構造データに対する高速なマイニングアルゴリズムを与えた.
    (c)「情報抽出」に関しては,ウェブからの情報抽出問題を考察し,HTMLデータから木構造の情報を利用して必要な情報を効率よく切り出すTree-Wrapperアルゴリズムを開発した.
    日本学術振興会, 特定領域研究(C), 九州大学, 13224073
  • 大規模半構造化テキストデータからの高速データマイニング・システムの開発
    科学研究費助成事業 基盤研究(B)
    1999年 - 2001年
    有村 博紀, 篠原 歩, 竹田 正幸, 正代 隆義, 平田 耕一, 石野 明
    本研究では,以下の三つの研究項目について研究を展開した.
    1.半構造化文書からのデータマイニング方式.大量テキストからのテキストマイニング問題を考察し,これを情報検索の逆問題として定式化し,とくに,雑音の多い不完全なデータにおける頑健なパターン発見のために,統計的尺度を最適化するパターンを発見する最適パターン発見の枠組みを採用した.近接部分語パターンと呼ばれる単純なテキストパターンに対して,ランダムテキスト上できわめて高速にはたらく,最適パターン発見アルゴリズムを開発し,ウェブからのキーワード獲得問題や,対話的文書ブラウジングに適用した.さらに,ウェブやXMLデータなどの大規模半構造化文書を,「半構造化文書=テキスト+構造+属性データ」ととらえて,テキストマイニングの枠組みを木やグラフ構造に拡張した.
    2.大量テキストデータに対する高速パターン照合方式.現実の大規模テキストデータベースシステムでは,大量のテキストデータを格納するため,テキストを圧縮して扱うことが多い.そのため,圧縮データ上のパターン照合アルゴリズムに力点をおいて研究した.これは,圧縮されたデータを陽に展開することなくパターン照合を行おうとするものである.本アプローチの独創的な点は,単にデータを圧縮することで記憶領域を削減するだけでなく,さらに,圧縮することでパターン照合そのものを高速化させるという狙いをもつことである.本研究では,一連の研究を通じて,一番目の目標だけでなく,二番目の目標も達成できることを実証した.さらに,既存のさまざまな圧縮方式に対して,その圧縮方式に適した圧縮照合アルゴリズムを開発すると同時に,より高い見地から多様な圧縮照合アルゴリズムを統一的にとらえる枠組みを提案することに成功した.
    3.機械学習に基づくデータマイニング方式.一連の半構造化文書からの情報抽出問題を理論的に定式化し,与えられたデータからパターンを発見する問題の学習可能性と限界を理論的に明らかにした.次に,Tree Wrapperや生垣とよばれる木と文字列の双方の性質をもつ木構造パターンに対して,半構造化文書からの情報抽出のための効率よい情報抽出アルゴリズムを開発した.さらに,実際のウェブデータを対象として,さまざまなタイプの半構造化文書から,利用者が必要とする情報を獲得するという情報獲得実験を行い,その有効性を検証した.
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 九州大学, 研究代表者, 11558040
  • 高度知識ベースを対象とした知識獲得システムの研究
    科学研究費助成事業 奨励研究(A)
    1999年 - 2000年
    有村 博紀
    本研究の目的は,大規模知識データベースから,複雑な知識構造を効率よく獲得するシステムの実現方法を明らかにすることである.大規模知識データベースは,(i)大量の(ii)非均質なデータを含み,同時に(iii)その多くは正例だけを含むので,従来の知識獲得手法は適用できない.そこで,本研究では,このような大規模知識データベースに適用可能な新しい学習手法について研究をおこなった.
    本年度は,以下の項目について研究を実施した.
    (1)前年度に開発した一般的な知識獲得手法を,ネットワーク上の半構造データからの知識獲得に応用した.具体的には,ネットワーク上でのデータ交換および記述言語として急速に利用が進んでいるXMLデータを対象とし,与えられたXMLデータから,対話によって,データ変換規則を効率良く発見するアルゴリズムを開発する.(ICGI 2000;人工知能学会誌Vol.16,No.2)
    (2)さらに(1)項の半構造データからのパターン発見アルゴリズムを,前年度に開発したテキストデータからのパターン発見手法と融合し,構造と内容の両方を利用した知識獲得手法を開発した.さらに,この手法の時間計算量と質問計算量を理論的に解析した.(PAKDD 2000;RECOMB 2000;ビット別冊)
    (3)開発した知識獲得手法の有効性を計算機実験を通じて評価する.開発中の知識獲得システムを,本研究で得たパターン発見手続きの導入によって拡張した.さらに,ネットワーク上に分散したウェブページからの知識獲得実験をおこなった.(Kyoto ICDL2000;人工知能学会誌Vol.15,No.4)
    日本学術振興会, 奨励研究(A), 九州大学, 研究代表者, 11780277
  • 推論による知識発見に関する研究
    科学研究費助成事業 特定領域研究(A)
    1998年 - 2000年
    佐藤 泰介, 原口 誠, 今井 むつみ, 有村 博紀, 佐藤 優子, 篠原 武, 古川 康一
    H10年度からH12年度まで「推論による知識発見」という表題の下にデータの観測から知識発見へ至る様々な推論機構の研究・開発を行なった。一般に推論の形態は演繹推論、帰納推論、アブダクション(発想推論)に分類されるが、特に知識発見に深く関わる推論としてアブダクションと帰納推論に着目し、「統計的アブダクション」、「ILPによる知識発見」、「帰納推論」の3つのサブグループを設定し、幅広く研究を進めた。
    「統計的アブダクション」では、佐藤(泰)が統計的学習機構と論理型言語を融合させた記号的統計モデリング言語PRISMの開発し、月本は観測事象の線形回帰式をブール関数で近似する事により、事象背後の論理的関係を取り出す方法を提案した。
    一方、有村らはウェブマイニングやXMLなどの半構造データからの情報抽出に適したアルゴリズムを開発した。
    「ILPによる知識発見」では、古川、今井らが理論的研究を進め、またILPにもとづいた幼児の名詞語彙獲得のモデルを開発した。
    山本は節論理にもとづく発見の論理を構成し、ILPとの関連を探求した。
    原口は複雑なデータの可読性を高めるデータベース抽象化の技法を開発しデータマイニングに応用した。
    「帰納推論」では佐藤(優)らは、汚染データの扱いについて、形式言語に位相の近傍の概念を採り入れた極限同定の枠組を提案した。
    篠原は記号的データや記号的推論の基礎となる実数データ、特に多次元ベクトルデータに対する空間検索の技法の開発を進めた。
    一方、大澤はKeyGraph開発し、地震などの予兆発見に適用した。
    日本学術振興会, 特定領域研究(A), 東京工業大学, 研究分担者, 10143104
  • 高度知識ベースを対象とした知識獲得システムの研究
    科学研究費助成事業 奨励研究(A)
    1997年 - 1998年
    有村 博紀
    本研究では,構造化データからの対話的な知識獲得について,基礎的な研究をおこなった[1,3].まず,オブジェクト指向データベース等の複合オブジェクト(complex object)の単純なモデルとして,述語論理の一階項(first-order term)を考えた.さらに,能動的学習(active learning)の枠組みのもとで,さまざまな構造化パタン族に対して,効率的なパタン発見手法の開発と,発見問題の本質的複雑さの探求をおこない,次の結果を得た[1,3,2].
    1. 2個の一階項からなる簡単なパタンでさえ,効率よい学習が困難なことを示した.その一方で,所属性質問を用いて実験をおこなうことで,この種のパタンが効率よく多項式時間で同定できることを示した.
    2. 上記の結果を2個以上の一階項からなるパタンに拡張して,所属性質問を用いた効率よい学習アルゴリズムを与えた.このアルゴリズムは構造化データの学習における基本的機構を確立するもので,所属性質問を用いるさまざまな学習モデルに適用可能である.
    3. ACH(k)(acyclic constrained Horn programs of bounded arity k)と呼ばれる一階ホーン論理式の族(再帰論理プログラムの一種)が,含意に基づく学習(能動学習の一種)の枠組みで多項式時間学習可能であることを示した[1].さらに,質問計算量に関する下限定理と学習困難性を示して,一般的な一階ホーン論理式の学習には,質問の利用が不可欠なことを明らかにした.
    以上の結果は,構造化データからの知識獲得の本質的難しさを明らかにするものである.同時に,対話による知識ベース構築のための基本的方法論を与えるものである.
    日本学術振興会, 奨励研究(A), 九州大学, 研究代表者, 09780343
  • 超大規模データからの高速データマイニング・システムの研究
    科学研究費助成事業 重点領域研究
    1997年 - 1997年
    有村 博紀, 正代 隆義, 有川 節夫
    データマイニング(Data Mining)は,データベースからの知識発見とも呼ばれ,現在,ビジネス分野や科学技術分野等,さまざまな対象領域で,その適用が盛んにおこなわれている.しかし,現在のデータマイニングの対象は関係データベースが中心であり,現在急速に利用が進みつつあるテキストデータベースやオブジェクト指向データベースに関しては,明示的な構造をもたない,あるいは非均質な構造しかもたない,膨大なデータの集積であるなどの理由から,従来の手法をそのまま適用することができないため,ほとんど研究がおこなわれていない.
    そこで本研究では,ここにあげたような非構造的データや構造データからのデータマイニングについて研究した.平成9年度は,具体的にはつぎの問題に中心に研究した.
    1.高速パターン発見アルゴリズムの研究:近年発展著しいテキストデータベースを対象に,高速なパターン発見アルゴリズムを開発した.とくに,単純なパタンに仮説を制限する代わりに,誤差や欠落を含む不完全データにたいしても働くような,頑健かつ高速な手法を開発することができた.また,確率的サンプリングを用いた高速化や効率的な探索の枝刈り法についても成果を得た.
    2.属性効率のよいパタン発見アルゴリズム:テキストデータベースにおいては,属性に対応する部分列や語彙の数は膨大になる.本項では,1変数パタンと呼ばれる単純な規則を対象に,発見に必要な具体例が,発見対象に関連しない属性数にはほとんど依存しないような,「属性効率がよい」パタン発見アルゴリズムを開発し,この族が多項式オンライン学習可能であることを示した.
    3.構造化データからの対話を用いた知識獲得:本項では,構造化データからの対話的な知識獲得について基礎的な研究をおこなった.関係データベースではさまざまな演繹質問や統合性制約が一階ホーン論理式として表される.主結果として,一階ホーン論理式の部分族ACH(k)に対する多項式時間学習アルゴリズムを与え,さらに,これが質問計算量に関してほぼ最適であることを示した.
    他にも,テキストデータベース用の質問言語の計算量と表現力を調べ,完全に特徴づけた.また,本年度に1項のテキストデータマイニング・システムの小規模プロトタイプを試験的に実装し,問題点の洗い出しをした.次年度は,これに基づいて効果的な実装法を研究し,分子生物学のデータを対象として大規模な知識獲得実験をおこないたい.
    日本学術振興会, 重点領域研究, 九州大学, 研究代表者, 09230215
  • 情報圧縮によるテキストデータベースの高速化
    科学研究費助成事業 基盤研究(A)
    1995年 - 1997年
    篠原 武, 深町 修一, 下薗 真一, 石坂 裕毅, 杉本 典子, 有村 博紀
    本研究の目的は、情報圧縮による逐次パターン照合処理の高速化技法を確立するとともに、そのテキストデータベースにおける有効性を実証することにある.
    逐次処理の遅さの主な原因として,データの転送コストが考えられる.このコストを軽減するためには,情報圧縮の技術を用い,圧縮したデータを復号することなく探索する手法が有効である.
    本研究では,テキストデータの標本として,
    ●遺伝子情報データ
    ●図書館データ
    ●英文テキストデータ
    の3種のものを取り扱うこととしている.平成9年度の研究では,主として英文テキストデータを対象にして,平成7年度および平成9年度に設計したアルゴリズムをさらに改良するための研究を行った.並列化による高速化パターン照合およびBPE符号による圧縮技法に関する研究の結果,つぎのことがわかった.
    並列化によるパターン照合の高速化は,テキストを分割し,それぞれを並列に処理することで達成できるが,その際,分割したテキストを個々のプロセッサに配送するコストをできるだけ小さくすることが重要となる.このコストを小さくするために情報圧縮を用いればよいのであるが,ハフマン符号のような可変長符号を用いている場合には,テキストを分割するために,テキストを走査する必要が生じ,この走査は並列化できないという問題がある.BPE符号においては,固定長符号を用いるので,こうした問題を生ずることはなく,また英文テキストであれば,50%程度の高い圧縮率を達成できる.
    日本学術振興会, 基盤研究(A), 九州工業大学, 研究分担者, 07558159
  • 大規模オブジェクト指向データベースを対象とした知識獲得システムの研究
    科学研究費助成事業 奨励研究(A)
    1996年 - 1996年
    有村 博紀
    本研究の目的は,CADデータベースやマルチメディアデータベースのように,大量の非均質なデータを含み,同時に,主に正例だけを含むようなデータベースに対しても適用可能な,新しい学習手法を開発することである。具体的な学習手法としては,申請者らが開発した「極小多重汎化」手法を採用し,大規模科学データベースを対象として,高速な極小多重汎化手続きを開発することを目指して研究をおこなった.
    具体的には,極小多重汎化をデータベースを対象に拡張し,高速な学習手続きを開発した.
    1.まず,データの理論的モデルの基盤として,関係データベースをとりあげ,知識表現の立場からこれを概念階層の導入によって拡張した.こうして拡張されたデータベースを対象として,高速な極小多重汎化手続きを開発することに成功した.この手法の能力と適用限界を理論的に調べた.
    2.さらにこの汎化手続きを計算機上に実装し,その有用性をデータベースからの知識獲得に関する計算機実験を通じて確認した.この際,確率的選択を含む数種の経験的発見法を導入により,実際的な効率の向上をはかった.
    3.近年のマルチメディア等の高度データベースの急激な発展に対処するため,上で開発した拡張データベースにテキストデータかたの知識獲得手続きを組み込むための基礎的研究をおこなった.文字列パターンとよばれる表現をとりあげ,パターンへの概念階層の組み込みと高速汎化アルゴリズムの開発をおこなった.
    4.また,複数概念の個数にあらかじめ上限を与えない場合の学習可能性について理論的考察をおこない,正例からの学習の可能性と上限を明らかにした.
    5.背景知識を許した関係記述言語である基本形式体系の計算量についても考察した.
    日本学術振興会, 奨励研究(A), 九州大学, 研究代表者, 08780371
  • 大規模オブジエクト指向データベースを対象とした知識獲得システムの研究
    科学研究費助成事業 奨励研究(A)
    1995年 - 1995年
    有村 博紀
    本研究では,大規模オブジェクト指向データベースを対象とした知識獲得システムの実現方法をあきらかにすることを目的として,研究をおこなった.このために申請者が提案した学習手法である極小多重汎化を,データベースを対象に拡張し,高速な学習手続きを開発した.具体的には,つぎの研究をおこなった.
    (1)オブジェクト指向データベースにおける概念継承と背景知識を統一的にあつかうために,背景知識として論理プロブラムが与えられた場合に,与えられデータベースの極小汎化を求める問題を考察し,高速な汎化手続きを開発した.さらに,この汎化手続きによって,制限された述語論理プログラムのクラスが,正例だけから多項式時間極限可能であることを示した.
    (2)計算量理論の立場から,最も単純な体系である原子式の極小多重汎化問題を考察し,未知仮説の正確な同定に必要な時間計算量と質問情報量を理論的に明らかにした.これにより,正確な同定を高速におこなうには,知識獲得システム自身が決定実験をおこない,必要な例を動的に得る仕組みが必要なことがわかった.
    (3)開発中の知識獲得システムを,本研究で得た汎化手続きの導入によって拡張し,遺伝子配列と蛋白質に関するオブジェクト指向データベースを対象として知識獲得実験をおこなった.この計算機実験によって,開発した汎化手続きの実際のデータベースにおける有効性を検証した.
    日本学術振興会, 奨励研究(A), 九州工業大学, 研究代表者, 07780339
  • 概念の理解と知識の定着をはかる知的CAIに関する研究
    科学研究費助成事業
    1993年 - 1993年
    竹内 章, 有村 博紀
    発見的な学習を支援する知的教育システムに関する研究を行った。本研究では、発見的学習とAIとの関係から、2つの立場より研究を行った。一つは、知的教授システムを実験台にして、知識処理の特徴を体験を通して学習させる方法に関する研究、今一つは発見学習の支援方法に関する研究である。
    前者は、知的教授システムの特徴的機能が知識処理によって初めて可能となることから、知識処理を学ぶよい教材となるのを利用して、実験によって知識処理の深い理解を得させるための環境に関する研究である。ここでは学習環境の構成方法と、計算機によってシミュレートされた疑似学習者の役割について提案を行った。
    後者は、システムが学習者の振る舞いを認識して、学習者の意図に対して適応的な発見支援をめざす。このとき問題になるのは、学習者の意図を推定する方法と支援の方法である。我々は、学習者がすでに獲得済みの背景知識を用いながら、実験環境での試行錯誤を通して新しい概念を獲得するとの考えにたって、学習者とシステムが実験環境を共有し、協調作業を行う学習支援システムのアーキテクチャと、そこでの支援方法を提案した。ここでは発見のプロセスを、実験装置とデータの整理・加工のための道具の状態で表現される状態空間中での、それぞれの部品で定義されているオペレータの適用による移動としてモデル化した。この状態空間は、実験によるデータ収集を行う操作空間と、実験データをもとに仮説を生成する仮説空間に分けられる。また、システムが与えられた環境から規則を発見するため、そして学習者の指導のために用いる発見の戦略を、個々の環境に依存したもの、一つの領域に共通なもの、全体に共通なものの3レベルに分け記述した。
    日本学術振興会, 重点領域研究, 九州工業大学, 05213219
  • 概念の理解と知識の定着をはかる知的CAIに関する研究
    科学研究費助成事業
    1992年 - 1992年
    竹内 章, 有村 博紀
    マイクロワールドに代表される発見的学習環境と、知的教授システムに代表される問題解決中心の学習環境を統合した、Bimodus CAIと呼ぶ新しい教育環境を提案し、特に、発見学習の支援方法を中心に研究した。
    Bimodus CAIにおける発見学習環境は、現実世界のモデルを計算機上に実現したダイレクト・マニピュレーション環境である。学習者はモデルを操作し、反応を観察しながら、モデルに埋め込まれた概念を獲得する。この過程で学習者は実験環境から情報を集め、整理し、自分の持っている背景知識を用いて仮説を立て、実験結果を解釈し、加工しながら、試行錯誤を繰り返す。
    学習者が新しい概念を発見するには、それを導くための前提知識を持っていることが必要であるが、この条件のもので、学習者に対する支援は、次の二つの目的を満たすシステムの振舞いであると考える。
    1)学習者の行う思考の領域を、背景知識全体から関連のある知識領域へ、さらに目標概念の発見に必要な前提知識領域へと、次第に縮小する。
    2)前提知識の領域において、正しい知識を導出できるような実験環境を提示する。
    学習者支援には学習者モデルが必要で、これは、システムに学習者と同じように実験環境から新しい概念を発見する機能をもたせ、学習者のふるまいをモニタして構築する。この機構は、内部実験装置、機械学習プログラム、背景知識から構成される。機械学習プログラムは、背景知識と内部実験装置から得られる情報を基に目標概念を獲得する。内部実験装置は学習者が行うのと同じ操作が可能で、学習者が収集するのと同じ情報が機械学習プログラムに与えられる。内部実験装置と学習者が操作する実験装置は表裏一体の関係にあり、学習者の操作をモニターしたり、システムが実験装置を操作してその結果を学習者に示したりする。
    日本学術振興会, 重点領域研究, 九州工業大学, 04229221

社会貢献活動

  • 学術講演会「北海道から多文化共生を考える」
    2024年11月17日 - 2024年11月17日
    司会, 運営参加・支援
    講演会
    日本学術会議 北海道地区会議
    学術講演会「北海道から多文化共生を考える」
    北海道地区会議ニュース，学術講演会開催報告，No.55, 2025-3
    高校生, 大学生, 大学院生, 教育関係者, 保護者, 研究者, 社会人・一般, 学術団体, 企業, 市民団体, 行政機関, メディア
  • 公開講座（一部は道民カレッジと連携）　　　　　　　　　　　　　　　
    2009年09月 - 2011年11月
    講師, 企画
    セミナー・ワークショップ
    北海道大学 大学院情報科学研究科
    COE公開講座「くらしの中の情報科学」ー ネットワークからナノテク・ゲノムまで ー

メディア報道

  • 望む結果までの手順を導くことができる「説明可能な AI」を 世界で初めて開発 ー 人と協働する AI の信頼性と透明性の向上を実現 ー　　　　　　　　　　　　　　　
    2021年02月04日
    北海道大学 / 富士通
    北海道大学，プレスリリース：https://www.global.hokudai.ac.jp/blog/fujitsu-and-hokkaido-university-develop-explainable-ai-technology-providing-users-with-concrete-steps-to-achieve-desired-outcomes/, ［その他］
  • 富士通研究所と北大、望む結果を得るための手順を導くことができるAIを開発　　　　　　　　　　　　　　　
    2021年02月04日
    本人以外
    日本経済新聞
    日経新聞: https://www.nikkei.com/article/DGXLRSP604512_U1A200C2000000/, ［新聞・雑誌］

学術貢献活動

  • STRセミナー2024北海道 〜 若手研究者のための大学間合同研究集会
    2024年09月02日 - 2024年09月04日
    企画立案・運営等
    学会・研究会等
    STRセミナー運営委員会
    北海道大学 大学院情報科学研究院, 北海道 札幌市北区北14条西9丁, 開催概要
    名称：「STRセミナー2024北海道 〜 若手研究者のための大学間合同研究集会」
    日時： 2024年9月2日(月) 〜9月4日(水)：セミナー，9月4日(水)午後: 研究討論会
    場所： 北海道大学 大学院情報科学研究院，A13教室（第1〜3日目すべて）
    （北海道 札幌市北区北14条西9丁目，北海道大学札幌キャンパス，情報棟，1階，玄関入ってすぐ右）
    アクセス： https://www.ist.hokudai.ac.jp/access/
    集会HP: https://sites.google.com/view/str2024sapporo/
    35135885

    集会プログラム