研究課題
若手研究(A)
機械学習をはじめとするデータ分析技術において、その従来手法の多くは、分子構造や特許文書、交友関係や企業間取引ネットワークなど、データの内や外にグラフ構造をもつような対象を扱うことが苦手である。本研究では、意思決定において重要な役割を果たす予測モデリングの観点から、データの内外に存在する様々に複雑なグラフ構造データを統合的・効率的・効果的に扱うための種々の方法論を開発した。
機械学習
