新谷 隆彦   (Takahiko SHINTANI)
電気通信大学
大学院情報理工学研究科 情報・ネットワーク工学専攻 コンピュータサイエンスプログラム
大学院情報システム学研究科 情報システム基盤学専攻 データベース学講座
准教授
Email: shintani[at]is.uec.ac.jp

研究者プロフィール(researchmap)



卒研配属の情報は
   Google Classroom クラスコード: wceoq3c
に掲示してあります



研究内容
大規模データ処理基盤と高価値情報創出の研究
大規模データ活用技術として、膨大なデータから今までは見つけることが出来なかった価値ある情報を抽出するための基盤技術と実データへの適用に関して研究しています。

データマイニングの高可用化・高性能化
データの分散配置や秘匿性の保持などの様々な制約条件下で多種多様かつ膨大なデータを効率良く処理し、価値ある情報を抽出するデータマイニング技術の研究を進めています。
継続時間、時間間隔を考慮したパターン抽出アルゴリズム
長時間エピソード抽出アルゴリズム
分散するデータに跨るパターンマイニングアルゴリズム
継続的なデータ活用を実現する時系列パターン抽出技術



ライフログマイニング
ライフログを用いた生活特性抽出技術として、 手首に着けたリストバンド型センサでの人の活動に伴う動きや体温を24時間365日連続して測定したデータを、いつからいつまでどんなことをしていたのかを意味する生活行動分類に変換するセンサデータマイニング技術、これらデータから生活行動の規則性や傾向の変化などの生活行動の特性を抽出するライフログマイニング技術の研究を進めています。
動作データを用いた長期間の生活比較、生活変化検出
ライフログを用いた長期間の生活推移提示
加速度センサを用いた生活行動把握




実データからの高価値情報抽出
大規模な実データにデータマイニング技術を適用して価値ある情報を抽出するデータ解析を行っています。

これまでの研究内容
データマイニングの高速化
PCクラスタなど無共有型並列計算機環境において、データベース分割によるディスクI/Oの並列化、探索候補のハッシュ分割配置による高効率なメモリ空間利用、および、一部の探索候補の複製配置による負荷均衡化を実現する並列データマイニング処理方式を確立。
  • 相関ルールマイニングの並列処理方式
  • 時系列パターンマイニングの並列処理方式
  • 一般化相関ルール(データの分類階層を考慮した相関ルール)マイニングの並列処理方式
  • 100ノードPCクラスタでのデータマイニング
データマイニング技術の拡張
実問題にデータマイニング技術を適用する際に生じる課題を解決するためにデータマイニング技術を拡張
  • 否定概念の導入
  • 分散環境でのデータ保護
  • 欠損への対応
  • データの出現順序の乱れへの対応
実データへのデータマイニング適用とデータ解析システム開発
Webアクセスログ、計算機システムログ、医療情報、遺伝子データ、センサデータ、生活記録、購買データ、システム保守履歴、GPSデータなどにデータマイニング技術を適用し、データを解析するとともに、データ解析システムを開発

業績リストなど
researchmapを参照してください

講義
データ工学原論1 I専攻
アルゴリズム論第一 I類
データベース II類
アルゴリズム・データ構造および演習 K課程