Yuya Sasaki 研究室
主宰者：Yuya Sasaki
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Sasaki研究室は、大規模で複雑なデータから隠れた規則やパターンを発見・予測する手法の開発に取り組んでいます。特に、グラフ構造、時系列データ、空間データといった様々な形式のデータに対して、機械学習や統計解析を応用しています。例えば、都市センサーから収集した大量の観測データから駐車場の混雑状況を予測したり、グラフ上の頻出する経路パターンを効率的に抽出したり、地理的に近接したセンサー間の相関を可視化して都市現象を理解するなど、実社会の問題解決を目指した研究を展開しています。
また同研究室では、医療や工学といった専門分野への応用も進めています。臨床データから腎結石の再発リスクを予測したり、口腔がんの転移メカニズムを遺伝子レベルで分析したり、真空遮断器における放電現象の前兆を検出したりするなど、多岐にわたる領域で分析手法を適用しています。さらに、プライバシーを保護しながら複数のクライアント間で協調的に機械学習モデルを構築する分散学習や、大規模なデータセットから効率よく情報を取り出すための新しいアルゴリズム開発にも注力しており、データ科学の基盤的な方法論を広く研究しています。
※ 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（28 件）
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.5278384
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00345-025-06057-7
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10844-025-00921-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/tdei.2025.3628285
- DOI: https://doi.org/10.1002/jae.70017
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1011791
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm14124037
- DOI: https://doi.org/10.1097/01.ju.0001109820.51058.5a.22
- DOI: https://doi.org/10.1002/marc.202401024
- DOI: https://doi.org/10.1145/3627673.3679525
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- DOI: https://doi.org/10.1109/compsac61105.2024.00096
- DOI: https://doi.org/10.1158/1538-7445.am2024-1155
- [2023] Visualization of Evaluation Viewpoints in Similar Customers by XAI Based on Review Evaluation ScoresDOI: https://doi.org/10.1109/ieem58616.2023.10406493
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojcs.2023.3332351
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2023.105568
- DOI: https://doi.org/10.1107/s205327332308381x
- [2023] Extreme Changes in ChangesDOI: https://doi.org/10.1080/07350015.2023.2249509
- [2023] Predicting Parking Lot Availability by Graph-to-Sequence Model: A Case Study with SmartSantanderDOI: https://doi.org/10.1109/mdm58254.2023.00023
- DOI: https://doi.org/10.23919/isdeiv55268.2023.10200124
- DOI: https://doi.org/10.1145/3593078.3593932
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.is.2023.102195
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2023.acl-long.765
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjjip.31.748
- DOI: https://doi.org/10.1145/3511808.3557570
- DOI: https://doi.org/10.1109/mdm55031.2022.00037
- DOI: https://doi.org/10.1109/icde53745.2022.00054
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2021.3131724
- DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2104.06701
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