2025/07/01 更新

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スズキ イクミ
鈴木 郁美
SUZUKI Ikumi
職名
教授

研究分野

  • 情報通信 / 統計科学

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / 知能情報学

  • 情報通信 / 統計科学

取得学位

  • 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

  • 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

  • 長崎大学,准教授,2020年02月 ~ 2022年03月

  • 岩手県立大学,准教授,2022年04月 ~ 2025年01月

 

論文

  • Hubness Change Point Detection,In Proceedings of the 39th AAAI Conference on Artificial Intelligence,2025年03月

    Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Eiji Murakami

    共著(国内のみ)

  • Centered kNN Graph for Semi-Supervised Learning,In proceedings of the 40th Annual ACM SIGIR Conference (SIGIR),857-860,2017年08月

    Ikumi Suzuki, Kazuo Hara

    共著(国内のみ)

  • 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02月

    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(国内のみ)

  • 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)

  • Centering Similarity Measures to Reduce Hubs,In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP),613-623,2013年07月

    Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Marco Saerens, Kenji Fukumizu

    共著(海外含む)

  • Walk-based Computation of Contextual Word Similarity ,In Proceedings of the 24rd International Conference on Computational Linguistics (COLING),1081-1096,2012年12月

    Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Masashi Shimbo, Yuji Matsumoto

    共著(国内のみ)

  • Investigating the Effectiveness of Laplacian-based Kernels in Hub Reduction,In Proceedings of the 26th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI),1112-1118,2012年07月

    Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Yuji Matsumoto, Marco Saerens

    共著(海外含む)

  • Investigating Word Vectors for the Negation of Verbs.,SN Comput. Sci.,5(2) 222,2024年01月

    Tomoya Sasaki, Yuto Kikuchi, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki

    共著(国内のみ)

  • Bayesian Optimization With an Auxiliary Classifier for the Development of Polymer Materials,2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data),,6014-6016,2021年12月

    Tomoya Sasaki, Arisa Nakamura, Jun-Ichi Harasawa, Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Tatsuhiro Takahashi

    共著(国内のみ)

  • Reducing Hubness for Kernel Regression,In Proceedings of the 8th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP),339-344,2015年10月

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

    共著(国内のみ)

  • Annotating Cohesive Statements of Anatomical Knowledge Toward Semi-automated Information Extraction,In Proceedings of the International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR),342-347,2014年10月

    Kazuo Hara, Ikumi Suzuki, Kousaku Okubo, Isamu Muto

    共著(国内のみ)

  • 文法的・意味的共起を利用した単語類似度の計算,人工知能学会論文誌,28(4) 379-390,2013年05月

    原 一夫, 鈴木 郁美,新保 仁,松本 裕治

    共著(国内のみ)

  • ラプラシアンカーネルによるハブの解消,人工知能学会論文誌,28(3) 297-310,2013年03月

    鈴木郁美,原一夫,新保仁,松本裕治

    共著(国内のみ)

  • A Graph-based Approach for Biomedical Thesaurus Expansion,In Proceedings of the ACM Third International Workshop on Data and Text Mining in Bioinformatics (DTMBIO),79-82,2009年11月

    Ikumi Suzuki, Kazuo Hara, Masashi Shimbo, Yuji Matsumoto

    共著(国内のみ)

  • Robust Model Selection for Classification of Microarrays,Cancer Informatics,7 141-157,2009年07月

    Ikumi Suzuki, Takashi Takenouchi, Miki Ohira, Shigeyuki Oba, Shin Ishii

    共著(国内のみ)

  • A Selection Criterion for Robust Classifiers: Cancer Prognosis with Microarray Gene Expression,Proceedings of the 16th International Conference on Genome Informatics Posters and Software Demonstrations,2005年12月

    Ikumi Suzuki, Shigeyuki Oba, Shin Ishii

    共著(国内のみ)

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工業所有権

  • 特許,ハブを軽減する類似度演算システム及び類似度演算方法,原一夫,鈴木郁美

    出願番号( 2015-011853 ) ,日本国

  • 特許,アイテム推薦システム及びアイテム推薦方法,原一夫,鈴木郁美

    出願番号( 2015-147269 ) ,日本国

科研費(文科省・学振)獲得実績

  • 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

その他競争的資金獲得実績

  • 大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 新領域融合センター・第2回融合研究シーズ探索,2012年04月 ~ 2013年03月,塩基配列データベースの活用へ向けた,統計的データ構造解析

    文部科学省

 

担当授業科目

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学会・委員会等活動

  • 独立行政法人日本学術振興会,科学研究費委員会専門委員,2021年11月 ~ 2022年10月

メディア報道

  • マテリアルズ・インフォマティクスを活用  材料開発の新たな効率化技術を確立,2025年04月

  • 高性能でlightweight な変化検知技術を開発しました ~トップ国際会議 AAAI に採択された技術です!~,2025年04月

  • 山形大学プレスリリース11月22日,2018年11月

  • 山形新聞9月24日 最新の研究紹介,2017年09月

  • 数学協働プログラム 超高次元データ解析の数理基盤,2014年03月

    招待講演