岩井原 瑞穂 (イワイハラ ミズホ)

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所属

理工学術院 大学院情報生産システム研究科

職名

教授

ホームページ

http://www.iwaihara-lab.org/pub/

学内研究所等 【 表示 / 非表示

  • 2020年
    -
    2022年

    理工学術院総合研究所   兼任研究員

学位 【 表示 / 非表示

  • 九州大学   博士(工学)

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2009年04月
    -
     

    早稲田大学 理工学術院 教授   Faculty of Science and Engineering

  • 2006年04月
    -
     

    京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 准教授

  • 2006年04月
    -
     

    京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 准教授

  • 2001年04月
    -
     

    京都大学大学院情報学研究科社会情報学専攻 助教授

  • 1996年05月
    -
     

    九州大学大学院システム情報科学研究科情報工学専攻 助教授

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  •  
     
     

    日本データベース学会

  •  
     
     

    IEEE

  •  
     
     

    ACM

  •  
     
     

    電子情報通信学会

  •  
     
     

    情報処理学会

 

研究分野 【 表示 / 非表示

  • データベース

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • データベース質問処理、Web情報検索、テキストマイニング、セキュリティとプライバシー、ソーシャルメディア

論文 【 表示 / 非表示

  • 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年07月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • 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年07月  [査読有り]

  • Estimating Reference Scopes of Wikipedia Article Inner-links

    Renzhi Wang, Mizuho Iwaihara

    IPSJ Transactions on Databases (TOD)   11 ( 2 ) 1 - 10  2018年07月  [査読有り]

  • Identifying Topic Evolutionary Patterns Based on Bursty Phrase Clustering

    Liu Yixuan, Gao Zihao, Mizuho Iwaihara

    Proc. APWeb-WAIM 2017   LNCS10367   276 - 284  2017年07月  [査読有り]

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

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

    Tetsuji Satoh, Kyoji Kawagoe, Mizuho Iwaihara

    IEEE Press  2006年04月

  • 「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

    岩井原瑞穂

    培風館  2006年

その他 【 表示 / 非表示

  • 研究助成 (代表者等...

     概要を見る

    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.

受賞 【 表示 / 非表示

  • Best Demo Award

    2014年09月   Asia-Pacific Web Conference   WikiReviz: An Edit History Visualization for Wiki Systems  

    受賞者: Jianmin Wu, Mizuho Iwaihara

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

    2008年08月  

  • Certificate of Excellence,7th Int. Conf on E-Commerce and Web Technologies (EC-Web2006)

    2006年09月  

共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • ソーシャルメディアの時間的・意味的分析を活用した知識グラフの構造的拡張

    研究期間:

    2019年04月
    -
    2022年03月
     

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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

  • ソーシャルメディアからの構造的知識の抽出と投稿意図分析

    研究期間:

    2016年04月
    -
    2019年03月
     

     概要を見る

    時間経過を考慮した構造的知識の抽出では,編集履歴を有する記事集合から,バースト的に編集が行われた文やフレーズを抽出する手法を開発した.数百からなる比較的大きな記事集合に対し,バースト的編集に関連を持つ語句を抽出する方法を開発し,記事集合の発展とともに重要語句が変遷することが確認できた.ソーシャルメディアにおける投稿の意図分析では,投稿の文章に対し,センチメント分析を適用して,正負の極性ならびに主観的か客観的か,および文の長さ等の多次元データを求めた.これからユーザごとのセンチメントの分布が7―8程度の潜在的な投稿タイプに分類でき,ツイートの筆者特定の精度を向上に応用できることが分かった.本研究は,ソーシャルメディアからの情報抽出において,新たにWikipediaなどの編集履歴からのキーフレーズ抽出手法を開発した.編集作業は人間の著者による事項の取捨選択が行われ,サーチエンジンにおける検索語とは異なる,より要約された事項の発展度合いを検出できることが分かった.またツイートなどの短い書き込みを扱う多様なソーシャルメディアが展開されているが,短い書き込みではより鮮明な感情の表出が検出できる.書き込み集合における正負の感情の分布が,ユーザごとに違いが生じることが分かったが,これを筆者特定やレビューの補正などに用いることができる

  • ソーシャルメディアからの構造的知識の抽出と投稿意図分析

    基盤研究(C)

    研究期間:

    2016年04月
    -
    2019年03月
     

  • ソーシャルメディアにおける派生過程マイニングとプライバシーマネジメント

    研究期間:

    2013年04月
    -
    2016年03月
     

     概要を見る

    WikipediaやFacebookなどのソーシャルメディアを対象として,ユーザの投稿行動により生じる履歴や,投稿行動の動機分析を主な目的とする.Wikipediaの編集履歴において,バージョン集合の派生や手戻りをバージョン間に含まれる曲共通文字列を用いて,正確に再構築するアルゴリズムを開発した.またユーザの投稿行動について,投稿の動機を質問票により調査し,新たな友人を獲得する動機,および既存の友人と交流する動機などのモデルを構築した.さらにユーザプロファイルや投稿量などの指標から,投稿動機を高精度で推測できることを示した

  • ソーシャルコンテンツの発展過程の分析と応用

    研究期間:

    2009年04月
    -
    2013年03月
     

     概要を見る

    本研究はソーシャルネットワークサービス(SNS)やWikiに代表されるソーシャルコンテンツから有用な情報を抽出する技術の開発を目的としている.wiki型コンテンツは多人数が1 つの記事を更新することにより,バージョンが蓄積されるが,その派生過程を正確に求める手法を開発した.またSNSにおいて利用者が行うプライバシー設定の傾向を分析し,適切な設定を推薦する手法を開発した.さらにコンテンツのアクセス制御について効率的な手法の開発を行った

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現在担当している科目 【 表示 / 非表示

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