研究課題
挑戦的萌芽研究
データ駆動の視点から,動的で複雑な経済・社会現象に関連したデータを解析した.k-近傍法を用いて,データから自動的に不動産価格を予測する方法を提案した.予測誤差を最小にする近傍数が存在し,説明変数が増えるほど誤差が小さくなることを見出した.相関の強さから面積と場所が説明変数として重要であることを明らかにした.貿易品別の国際貿易ネットワークから統計的有意に出現しやすいネットワークモチーフを抽出し,国の特徴や経済学的機能を反映したネットワーク構造を明らかにした.
数理工学