基本情報

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鈴木 郁美

SUZUKI Ikumi


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研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 統計科学

  • 情報通信 / 知能情報学

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学),奈良先端科学技術大学院大学,2012年03月

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 国立遺伝学研究所,研究員,2012年04月 ~ 2015年03月

  • 統計数理研究所,研究員,2015年04月 ~ 2015年11月

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Centered kNN Graph for Semi-Supervised Learning,In proceedings of the 40th Annual ACM SIGIR Conference (SIGIR),857-860,2017年

    Ikumi Suzuki, Kazuo Hara

    共著(海外含む)

  • Flattening the Density Gradient for Eliminating Spatial Centrality to Reduce Hubness,In Proceedings of the 30th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),1659-1665,2016年

    Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu, Milos Radovanovic

    共著(海外含む)

  • Reducing Hubness: A Cause of Vulnerability in Recommender Systems ,In proceedings of the 38th Annual ACM SIGIR Conference,815-818,2015年08月

    Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu

    共著(海外含む)

  • Localized Centering: Reducing Hubness in Large-Sample Data,In Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),2645-2651,2015年01月

    Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Masashi Shimbo, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu, Miloš Radovanović

    共著(海外含む)

  • Reducing Hubness for Kernel Regression,In Proc. the 8th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP),339-344,2015年

    Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kei Kobayashi, Kenji Fukumizu, Miloš Radovanović

    共著(海外含む)

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科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 基盤研究(B),2018年04月 ~ 2020年03月,大規模データセットに生じるハブ現象の解明とその医療生命系データへの応用

  • 基盤研究(C),2016年04月 ~ 継続中,ハブネスの数理基盤

  • 基盤研究(C),2016年04月 ~ 2020年03月,ハブネスの数理基盤

  • 若手研究(B),2013年04月 ~ 2016年03月,大規模高次元データの近傍検索・分類に適した類似度尺度の研究

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 2019年度,テキストマイニング

  • 2018年度,情報科学実習Ⅱ

  • 2018年度,自然言語処理

  • 2017年度,物理学実験

  • 2017年度,情報科学演習

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