Keigo Sakurai 研究室

主宰者：Keigo Sakurai
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習と人工知能の手法を用いて、推薦システムと音楽生成の領域における複数の課題に取り組んでいます。 推薦システムの研究では、ユーザーの購買行動や視聴履歴などのデータを活用して、個人の好みに合わせた提案を行う手法を開発しています。具体的には、グラフ構造やナレッジグラフなどの知識表現を用いて、ユーザーとアイテムの関係性を捉え、深層強化学習によってその関係を探索することで、より正確で説得力のある推薦を実現しています。また、顔認識や表情認識といった非接触型のインタラクションからユーザーの嗜好を推定する手法や、複数の目的をバランスさせた推薦ランキング手法も研究しています。 音楽生成の領域では、拡散モデルやトランスフォーマーなどの最新の深層学習アーキテクチャを応用して、テキストプロンプトや知識グラフを条件とした多声音楽の自動生成に取り組んでいます。生成された音楽の構造的な一貫性や人間らしさを向上させるための手法を開発し、また音声特性に基づくプレイリスト生成を通じて、ユーザー満足度の高い音楽推薦を目指しています。これらの研究は、デジタル音楽配信やコンテンツ推薦プラットフォームの実用化を視野に入れたものです。

※ 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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