Faculty of Science and Engineering, Graduate School of Information, Production, and Systems

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Research Institute 【 display / non-display

  • 2020

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

Degree 【 display / non-display

  • Kyushu University   Doctor of Engineering

Research Experience 【 display / non-display

  • 2009.04

    Waseda University   Faculty of Science and Engineering

  • 2006.04

    April , Professor, Graduate School of Information, Production and System, Waseda University

  • 2006.04

    April , Professor, Graduate School of Information, Production and System, Waseda University

  • 2001.04

    April , Associate Professor, Dept. Social Informatics, Kyoto University

  • 1996.05

    May , Associate Professor, Dept. Computer Science and Comm. Eng., Kyushu University

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Professional Memberships 【 display / non-display












Research Areas 【 display / non-display

  • Database

Research Interests 【 display / non-display

  • Database query processing, web information retrieval, text mining, security and privacy, social media

Papers 【 display / non-display

  • Selecting article segment titles based on keyphrase features and semantic relatedness

    Yuming Guo, Mizuho Iwaihara

    Proc. 9th Int. Conf. E-Service and Knowledge Management (ESKM 2018), Yonago    2018.07  [Refereed]

  • Fast identification of topic bursts patterns based on temporal clustering

    Zhuoyang Xu, Mizuho Iwaihara

    Proc. 9th Int. Conf. E-Service and Knowledge Management (ESKM 2018), Yonago    2018.07  [Refereed]

  • Finding high quality documents through link and click graphs

    Linfeng Yu, Mizuho Iwaihara

    Proc. 9th Int. Conf. E-Service and Knowledge Management (ESKM 2018), Yonago    2018.07  [Refereed]

  • Estimating Reference Scopes of Wikipedia Article Inner-links

    Renzhi Wang, Mizuho Iwaihara

    IPSJ Transactions on Databases (TOD)   11 ( 2 ) 1 - 10  2018.07  [Refereed]

  • Identifying Topic Evolutionary Patterns Based on Bursty Phrase Clustering

    Liu Yixuan, Gao Zihao, Mizuho Iwaihara

    Proc. APWeb-WAIM 2017   LNCS10367   276 - 284  2017.07  [Refereed]

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Books and Other Publications 【 display / non-display

  • Proceedings of The 2nd Int’l Special Workshop on Databases for Next-Generation Researchers (SWOD2006)

    Tetsuji Satoh, Kyoji Kawagoe, Mizuho Iwaihara

    IEEE Press  2006.04

  • 「情報システムと情報技術事典」第4 部情報技術の基礎「コンピュータとネットワーク」,4-67 および4-68


    培風館  2006

Other 【 display / non-display

  • 研究助成 (代表者等...

     View Summary

    研究助成 (代表者等分)
    基盤研究(B), ソーシャルコンテンツの発展過程の分析と応用, 代表, H21-H24.
    挑戦的萌芽研究, 情報損失を最小化可能なプライバシー保護のための匿名化アルゴリズム, 代表, H21-H23.
    科学技術振興機構(JST) 戦略的国際科学技術協力推進事業 日本‐米国研究交流課題「重要情報基盤保護」分野,「アイデンティティ連携におけるリスクを考慮した個人情報共有方式」, H19.2-H22.3.
    基盤研究(B)(2), リスク管理型個人情報保護共有フレームワーク, 代表, H18-H20.
    萌芽研究(2), 情報流通におけるアクセス制御ルールを考慮したXML文書 の変換, 代表, H16-H18.
    基盤研究(B)(2), ビジネスルールのデータベース処理に基づく電子商取 引・電子調達支援基盤, 代表, H15-H16.
    京都大学21世紀COE「知識社会基盤構築のための情報学拠点形成」研究推進者, H15-H18
    奨励研究(A), 動的制約代数に基づく高機能電子商取引データベース, 代表, H13-H14.
    高度情報化支援ソフトウェアシーズ育成事業, 動的制約代数に基づく電子商取引データベースシステムの開発, 代表, H13.
    九州大学国際学術交流資金, 協調型データベースシステムの研究, 米国ジョージア大学.
    科研費奨励(A), プログラムスライシングの基づくハードウェア設計記述支援環境, 代表, H9-H10.

Awards 【 display / non-display

  • Best Demo Award

    2014.09   Asia-Pacific Web Conference   WikiReviz: An Edit History Visualization for Wiki Systems

    Winner: Jianmin Wu, Mizuho Iwaihara

  • Best Paper Award, The 8th IFIP Conference on e-Business, e-Services, and e-Society (I3E)


  • Int. Conf on E-Commerce and Web Technologies (EC-Web2006)


Research Projects 【 display / non-display

  • Structural extension of knolwedge graph utilizing temporal and semantic analysis of social media

    Project Year :


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    代表的な知識蓄積型ソーシャルメディアであるWikipediaは,リンク関係やカテゴリなど計算機利用が容易な構造的データを含んでいるため,記事の項目をノードとし項目間の関連を枝とする知識グラフが抽出され,検索や分類,自然言語処理の多様なタスク等に広く活用されている.本研究では,(1)知識グラフの構造的拡張, (1-a) 記事間のリンク予測および記事の分離統合予測問題,(1-b) Wikipediaリストの要素帰属問題およびテーブルスキーマ生成問題,(2)編集履歴からの特徴的語句の抽出,(3)ソーシャルメディアにおけるセンチメントの集約表現からなる研究課題に取り組む.代表的な知識蓄積型ソーシャルメディアであるWikipediaからは,計算機利用が容易な構造的データが知識グラフとして抽出され,検索結果の分類や種々の自然言語処理に活用されている.知識グラフを充実させるためには,Wikipedia記事のマイニングにおいて,リンクやリスト,カテゴリなどの構造情報を活用し,さらに拡張する新たな手法が必要である.本課題では,(1)知識グラフの構造的拡張において, (1-a) 記事間のリンク予測および記事の分離統合予測問題, (1-b) Wikipediaリストの要素帰属問題およびテーブルスキーマ生成問題, (1-c) 実体リンキングへの応用からなる新たな課題に取り組む.また記事の時系列変化に着目した,(2) 編集履歴からの特徴的語句の抽出に取り組む. (3)ソーシャルメディアにおけるセンチメントの集約表現では,ツイートなどのソーシャルメディアにおける関心やムードの簡潔な集約表現を開発し,Wikipediaの成長過程との対比を可能にすることを目指す.本年度は,(1-a)の分離統合予測問題について,長大な記事における,節単位の類似度の分布から得られる特徴量,および記事のトピックに適応させた単語埋め込みを用いて,弁別器を訓練することにより,標準的な手法よりも精度良く予測できることを示した.(1-b)(1-c)に関して,知識グラフにおける枝の補完問題について,実体の属するクラス集合を新たに利用することにより,精度を向上できることを示した.(2)に関して,編集履歴においてバースト的に編集されている語句の間で,バーストの時系列の類似性を求めることにより,語句間の時間的類似度を求める方法を示した.(3)では,ツィートにおけるユーザごとのセンチメントの分布傾向を求め,これをツィートの著者推定に応用する手法を示した.計画段階でのテーマ設定に基づき,個々の成果を上げている.初年度に着手した各テーマをさらに発展させ,新たな手法を試みるとともに,応用課題にも取り組む

  • Extraction of structural knowledge and analysis of posting intention from social media

    Project Year :


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    We developed a method to extract key sentences and phrases that are correlated with bursting edits from versioned articles. Key phrases related to bursts happening in edit histories of hundreds of articles can be detected, which can be used to find how significant phrases are evolving over time.For analysis of posting intention in social media, we conducted collection of SNS posts and carried out sentiment analysis, and obtained multi-dimensional feature vectors that summarize users’ sentiment orientations. Seven to eight latent posting styles are appeared to be reasonable to explain users’ posting styles, which can be applied to authorship attribution on tweets

  • Mining derivation histories and privacy management on social media

    Project Year :


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    We investigate analysis of contents posted by users of SNSs, and users’ motivations on SNS posting. From Wikipedia edit histories, we developed an efficient and accurate algorithm to reconstruct version histories, which can indicate how branches of versions were happened, for illustrating the process of the evolution of articles. We asked Facebook users about their motivations on their postings, and developed a purpose model that can classify into major purposes, including interaction between new online friends and interaction with known friends, and then discovered predictors of these purposes from users’ profiles and metrics on posting behaviors

  • Analisys and Applications of Development of Social Contents

    Project Year :


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    The aim of this project is to develop technologies for extracting useful information from social contents. Wiki-style contents are edited by many contributors. We developed an algorithm to accurately reconstruct derivation of contents from edit histories. We also analyzed tendencies of users’ privacy settings, and utilized these findings in recommending appropriate settings to users. We further developed efficient access control methods for contents

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Syllabus 【 display / non-display

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