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革新知能統合研究センター

ヒューマンコンピュテーションチーム

チームリーダー 鹿島 久嗣 (Ph.D.)
鹿島 久嗣 (Ph.D.)

人工知能技術の発展は目覚ましいものがあり、一部では人工知能が我々人類の存在を脅かすという脅威論もささやかれていますが、より曖昧で文脈依存性の高い、抽象的な課題においては、人工知能の能力は柔軟性や創造性などにおいて未だ人間には及ばないのが実情でしょう。私たちは、人間と人工知能が協力して知的で困難な課題を解決するための方法論の開発と、人工知能の助けを借りた人間の能力開発を目指します。

研究主分野

コンピューター科学

研究関連分野

社会科学 一般 / 学際研究

研究テーマ

  • ヒューマンコンピュテーション
  • クラウドソーシング
  • 学習データ分析
  • データサイエンス教育

主要論文

  1. Sunahase, T., Baba, Y., and Kashima, H.:
    “Pairwise HITS: quality estimation from pairwise comparisons in creator-evaluator crowdsourcing process”
    Proceedings of the 31st AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp.977-983 (2017).
  2. Takahama, R., Kamishima, T., and Kashima, H.:
    “Progressive comparison for ranking estimation”
    Proceedings of the 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp.3882-3888 (2016).
  3. Baba, Y., and Kashima, H.:
    “Statistical quality estimation for general crowdsourcing tasks”
    Proceedings of the 19th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD), pp.554-562 (2013).
  4. Kajino, H., Tsuboi, Y., and Kashima, H.:
    “A convex formulation for learning from crowds”
    Proceedings of the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp.73-79 (2012).
  5. Nori, N., Bollegara, D., and Kashima, H.:
    “Multinomial relation prediction in social data: a dimension reduction approach”
    Proceedings of the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pp.115-121, (2012).
  6. Kashima, H., Kato, T., Yamanishi, Y., Sugiyama, M., and Tsuda, K.:
    “Link propagation: a fast semi-supervised learning algorithm for link prediction”
    Proceedings of the SIAM international conference on data mining (SDM), pp.1100-1111 (2009).
  7. Kashima, H., and Abe, N.:
    “A parameterized probabilistic model of network evolution for supervised link prediction”
    Proceedings of the Sixth International Conference on Data Mining (ICDM), pp.340-349 (2006).
  8. Ide, T., and Kashima, H.:
    “Eigenspace-based anomaly detection in computer systems”
    Proceedings of the Tenth ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD), pp.440-449 (2004).
  9. Kashima, H., K., Tsuda, K., Inokuchi, A.:
    “Marginalized kernels between labeled graphs”
    In Proceedings of the 20th International Conference on Machine Learning, pp.321-328 (2003)
  10. Kashima, H., and Koyanagi, T.:
    “Kernels for semi-structured data”
    In Proceedings of the 19th International Conference on Machine Learning(ICML), pp. 291-298 (2002)

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