現在、フィルタ型の教師付き特徴選択としては、(速度と精度のトレードオフの観点から)世界トップクラスの性能をもつアルゴリズムの開発をしています[BigData2015]。データの対象は、カテゴリカル変数と順序変数です。離散データ構造間の類似度設計とパターンマッチングアルゴリズムの開発に取り組んでいます。2部グラフからの高密度構造の抽出アルゴリズムの開発に興味を持っています。その他の研究内容については、研究紹介をご覧ください。JSPSポスドク研究員の草場彰氏が研究室メンバーに加わりました。人文科学研究科アーカイブズ学専攻に着任いたしました(計算機センター専任の職はこれまで通りです)。(DS2017)を京都大学で開催しました。(2017年でALTとの共催は最後となります。I3E2016で発表した論文がベストペーパー賞を受賞しました。履歴書の情報から複数の匿名のTwitterユーザを基本的な機械学習の手法を用いて推定できるかどうかを複数の被験者のデータを用いて検証したものです。SISAP2006に採択されました。高速・省メモリなヒルベルトソートアルゴリズムの提案論文です。(2016.07.14)。国際会議としては最大のDH2016に参加しました(2016.07.13)。(UCLA)らとの共著で、ネパール地震に関するツイートで、〈傍観者〉の振る舞いについて考察した内容です。ブロック移動つき編集距離に基づく効率的な近似検索の手法に関する論文が掲載されました。コンピュータの画面遷移ログからユーザの振る舞いを抽象化して示す手法に関する論文が掲載されました。大量のTwitterデータからの特徴語抽出に関する論文が採択されました。UCLAのDr.Shepard、兵庫県立大の申先生との共著です。カテゴリカルデータの超高速特徴選択アルゴリズムに関する論文が採択されました。橋本先生、UCLAのDr.Shepardとの共著です。多数の木から特徴的な構造を抽出する木の主成分分析(PCA)に関する論文が採択されました。山崎さんと山本先生との共著です。