Daichi Amagata 研究室
主宰者：Daichi Amagata
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、大規模データから効率的に情報を検索・抽出する問題に取り組んでいます。時間軸や数値を含むデータ、空間情報、グラフ構造など、多様なデータ形式を扱い、クエリに対して関連する結果を高速に見つけ出す手法を開発しています。特に、検索結果が膨大になる場合に、ユーザーが管理しやすい規模の部分結果やサンプルを効率的に取得する方法に力を入れています。
研究の手法としては、アルゴリズム設計と最適なデータ構造の提案が中心です。従来の全数探索では計算時間が膨大になる問題に対して、幾何学的性質やグラフ理論を活用した工夫や、機械学習を応用した高速化を行っています。また、推薦システムや位置情報サービスなど、実社会の応用を念頭に置いた研究も展開しており、ユーザー行動分析や多様性を考慮した結果提示なども扱っています。
全体を通じて、データが増え続ける現代において、必要な情報をいかに迅速かつ正確に見つけるかという課題の解決を目指しています。理論的な効率性の改善と、実データでの有用性の両立が研究の特徴です。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（45 件）
- DOI: https://doi.org/10.1145/3802062
- DOI: https://doi.org/10.1145/3802115
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10707-026-00576-0
- DOI: https://doi.org/10.1145/3733723.3733726
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3748777.3748778
- DOI: https://doi.org/10.1109/icde65448.2025.00158
- DOI: https://doi.org/10.1145/3748777.3748795
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10844-025-00921-z
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3733723.3733724
- DOI: https://doi.org/10.1109/icde60146.2024.00041
- DOI: https://doi.org/10.1145/3626772.3657780
- DOI: https://doi.org/10.1145/3587215
- DOI: https://doi.org/10.1145/3603719.3603720
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3539618.3592061
- DOI: https://doi.org/10.1145/3592571.3592974
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00026
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26454
- DOI: https://doi.org/10.1145/3607873
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00014
- DOI: https://doi.org/10.1109/icde55515.2023.00331
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3234072
- [2022] Debiasing Graph Transfer Learning via Item Semantic Clustering for Cross-Domain RecommendationsDOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020565
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10020690
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata55660.2022.10021071
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3448016.3452782
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40317-021-00242-2
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