三ミカワ川 健ケンタ太 准教授本研究テーマの概要図。ユーザ（オブジェクト）間の関係性と属性情報を基にして、それらの背後に存在する関係性を抽出します。TCU Research Directory 2023 223確率的潜在構造モデルに基づくデータからの知識発見機械学習 / 確率モデル / データ解析研究テーマキーワードメディア情報学部 情報システム学科三川研究室（機械学習とデータ解析）研究室HP研究者情報最近の研究テーマデータ間の関係性が数量データとして与えられた関係データを対象とした数理モデルの構築と、それらを用いた有用な知見の抽出を目指しています。このようなデータの分析は、SNSにおけるユーザコミュニティの発見やユーザの商品購買予測などに用いられており、その有効性が示されています。これらのデータが従う確率分布を仮定し、データからは直接観測できないものの、潜在的に存在するであろう見えない関係性の分析や構造の抽出を行なっています。また、得られた知見をマーケティング分析などへ適用することで有効な分析手法を確立することを目指します。研究内容と目指すもの情報技術の発展により、得られるデータの量、質はこれまで以上に多様化しています。このようなデータを人手によって全て確認することは難しく、効率的にその内容を把握することが求められています。当研究室では、多種多様なデータの背後に潜む構造をモデル化するための機械学習手法について研究を行なっています。外部資金• 若手研究「属性情報を統合した関係データ分析モデルの構築とそのマーケティング分析への応用」（研究代表者：R5-R7）• 基盤研究（A） 「データ駆動型社会の基盤をなす次世代実験計画技術の開発と実証的評価」（研究分担者：R3-R6）• 基盤研究（C） 「言語に依存しない大規模テキストデータからの自動単語分割技術の確立」（研究分担者：H28-R1）また、企業などが保有するPOSデータや口コミデータなどのマーケティングデータを対象としたデータ分析を行なうことで、データの利活用の方法についても提案しています。• 基盤研究（B） 「大規模データ時代のビジネスアナリティクス手法に関する基礎的研究」（研究分担者：H26-H28）• 若手研究（B） 「メトリックラーニングに基づく大規模実データの分析手法と理論評価に関する研究」（研究代表者：H26-H28）研究の特徴確率的潜在構造分析と呼ばれる方法を用いることで、得られたデータから直接判断することができない隠れた関係性や構造の抽出が可能となります。構築したモデルを大規模実データへ適用することで知識発見を行います。研究の内容ユーザ間の関係性や情報を基にして、それらの間に存在する潜在的な類似性やグループを抽出することができます。ユーザだけでなく、Webページや商品の購買履歴情報など、関係性を表現しているデータにも適用することが可能です。企業等との連携可能テーマ• POSデータなどのマーケティングデータの分析• 口コミデータなどのテキストデータの分析• 予測モデル、分析モデルの構築、検討知的財産権・関連論文情報・著書K. Mikawa, et. al, "Learning and Estimation of Latent Structural Models Based on between-Data Metrics," 2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics （SMC）, pp. 3113-3118, 2022
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