研究テーマ

（１）データマイニングと機械学習による半構造データからの情報融合

大規模で多様なコンテンツや半構造データから、真に必要な情報を抽出し、知識として統合・融合するための手法やシステムを開発しています。

（２）可逆圧縮された大規模グラフ構造データからの並列データマイニング手法の開発

情報の欠落無く情報圧縮されたWeb文書や配線図データなどのグラフ構造データから解凍することなく特徴を抽出する効率的な手法の開発を行っています。主に次のテーマ「グラフ文法圧縮データからの省メモリ高速グラフマイニング手 法の開発」、「グラフ言語に関する効率的な機械学習アルゴリズムの開発」および「GPGPUに対応した超並列グラフマイニングシステムの開発」に取り組んでいます。

（３）罫線文書からの機械学習手法の開発とデータマイニングへの応用

罫線文書に対する適切なグラフ構造表現の提案とその表現パターンの機械学習手法の開発を行っています。

（４）大規模マルチメディアコンテンツからのデータマイニングとその応用

テキスト、動画、静止画、音声などを有するWebドキュメントなどがもつグラフ構造と異種属性との共起性を現すグラフ構造パターンを効率よく抽出するマイニング手法の開発とその応用を行っています。
 
（５）論理的思考力育成支援システムと失語症者のためのリハビリテーションプラン作成支援システムの開発と実用的評価
Androidタブレット上で稼働する「失語症者のための言語聴覚訓練支援システム」と「読解力・構成力・表現力からなる論理的思考力の育成支援システム」の開発を行なっています。
研究テーマの応用例

木構造データ(Webページなど)、グラフ構造データ(ネットワーク情報、地理情報、ゲノム情報、化合物情報)からの情報検索、情報圧縮、情報抽出およびデータマイニングシステム