Koichi Yamazaki 研究室
主宰者:Koichi Yamazaki
東京電機大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室では、大きく二つの研究領域に取り組んでいます。第一に、グラフ理論における最小分離集合の構造と特性に関する研究を行っています。特に、グラフがどのような性質を持つときに最小分離集合の個数が多項式的に増加し、どのような場合に指数的に増加するかを調べています。このような理論的な問題は、グラフを用いたアルゴリズム設計の効率化につながります。また、最小分離集合の集合が格子構造を持つという代数的性質に着目し、閉包作用素やガロア接続といった格子理論の概念を用いて、これらを新しい視点から解析しています。
第二に、テキスト分析と大規模データベース解析を通じた制度的研究に取り組んでいます。具体的には、大学の研究動向を把握するため、公開されている研究助成金申請データを対象として分析手法を開発しています。研究キーワードの自動分類、日本語テキストの解析、時系列データからの研究テーマの変化検出など、自然言語処理と統計解析を組み合わせた手法により、膨大な申請データから有用な情報を抽出しています。これらの手法は、未分類の過去データを活用し、各大学の研究上の強みや時代的な研究トレンドを明らかにするうえで有効です。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(7 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00026-025-00781-y
- DOI: https://doi.org/10.52731/lir.v005.414
- DOI: https://doi.org/10.52731/lir.v004.308
- [2023] Detecting Transition of Research Themes using Time-oriented Attributes in Governmental FundingDOI: https://doi.org/10.52731/ijirm.v7.i1.766
- DOI: https://doi.org/10.52731/lir.v001.019
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