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田村慶一（Keiichi Tamura）のホームページ

所属： 広島市立大学 大学院情報科学研究科　知能工学専攻　データ工学研究室
職位： 教授
学位： 博士（情報科学）
所属学会： IEEE，情報処理学会，電子情報通信学会，人工知能学会，日本データベース学会，知能情報ファジイ学会
連絡先： 〒７３１－３１９４　広島県広島市安佐南区大塚東３－４－１
電話:　082-830-1676
e-mail:　ktamura（＠）hiroshima-cu.ac.jp

研究業績

研究業績一覧

研究業績一覧（年代別）

研究内容

超スマート社会（Society5.0）の実現に向けて，データ工学を含むデータサイエンスはデータの収集，データの解析，また，解析結果を実世界にフィードバックするという流れをシームレスかつ効率的に行い，実社会の様々な課題を解決することで我々の生活を豊かにする学術として発展させる必要があります．このような背景の中，データサイエンスの基本解析だでなく，ビッグデータ分析を支えるデータベース基盤技術，非構造化データを対象としたデータマイニングとその高性能化（ハイパフォーマンスデータマイニング），実社会ビッグデータの分析として，ソーシャルメディアデータを使用した実世界情報分析，時系列データマイニングに関する研究を実施しています．

【①ビッグデータ分析を支えるデータベース基盤技術，非構造化データを対象としたデータマイニングとその高性能化（ハイパフォーマンスデータマイニング）に関する研究】

ビジネスデータ，Web，ソーシャルメディアやソーシャルネットワーク上の大規模データから知識発見など，データ工学を中心とするデータサイエンス分野が対象とする問題の中で，膨大な計算時間を要する問題を高速かつ高精度に問題を解くための研究を行っています．具体的には，高速化については並列処理，また，高精度化については乱択アルゴリズムと進化計算を応用した知識発見手法について研究を行っています．

キーワード：並列分散処理，マルチコア，GPGPU，大規模データ処理，索引構造

【②ソーシャルメディア上のデータを使用した実世界情報分析に関する研究】

インターネット上のユーザは，ソーシャルメディアを通して日々目にしたことや耳にした話題の情報発信を行っています．テキストメッセージ，画像データや映像データなどの非構造化データを通して情報発信が行われ，特に，位置情報が付与されたデータは時空間ソーシャルデータとして新しい情報源として期待されています．本研究では，ソーシャルメディア上に形成される時空間ソーシャルメディアデータから，観光情報，防災，e-コマースやマーケティングに役立つ情報を取り出すための時空間データマイニングに関する研究を行っています．

キーワード：ソーシャルメディア，時空間情報，観光情報，防災，e-コマース，イベント抽出，話題抽出，経験マイニング，ディープラーニング

【③時系列データマイニングに関する研究】

IoTへの関心の高まりとともに，インターネットに接続されたセンサデバイスなどから大量の測定データが取得され，大規模な時系列データベースを構成しつつあります．時系列データから有益な知識やルールを発見することができれば，サンサが測定したデータの有益な利活用が可能となります．本研究では，センサやソーシャルメディア上に投稿される時間情報を持つ時系列データを対象とした，クラスタリング，クラス分類，異常検知やパターン抽出など時系列データを対象としたデータマイニングのアルゴリズムの開発を行うとともに，IoTへの応用に関する研究を行っています．

キーワード：時系列データ，時系列データマイニング，IoT，センサデバイス，クラスタリング，クラス分類，異常検知，パターン抽出，ディープラーニング




自己紹介

【学歴】
平成 6年 3月 山口県立徳山高等学校普通科卒業
平成 6年 4月 九州大学工学部電気系学科入学
平成 10年 3月 九州大学工学部情報工学科卒業
平成 10年 4月 九州大学大学院システム情報科学研究科知能システム学専攻修士課程入学
平成 12年 3月 同上修了
平成 12年 4月 九州大学大学院システム情報科学府知能システム学専攻博士後期課程入学
平成 15年 3月 同上単位取得の上退学
【職歴】
平成 14年 4月 広島市立大学情報科学部　助手
平成 19年 4月 広島市立大学大学院情報科学研究科　助教
平成 20年 4月 広島市立大学大学院情報科学研究科　講師
平成 23年 4月 広島市立大学大学院情報科学研究科　准教授
平成 31年 4月 広島市立大学大学院情報科学研究科　教授