知的創造活動の分析と支援を目的とし、確率統計や信号処理、機械学習に基づくアプローチを提案しています。
マルチメディア検索
マルチメディアコンテンツの感性分析や人気予測に加え、地図画像やファッション画像など、特定ドメインのデータの分類・検索手法を研究しています。
- ファッション画像検索 [Naka,Katsurai,Yanagi, Goto, ICMR2022]
- 地図画像の自動分類 [Sawada&Katsurai, ICASSP2020]
- レシピ画像の人気予測 [Sanjo&Katsurai, CIKM2017]
- 画像の感情分類 [Katsurai&Satoh, ICASSP2016]
マイクロブログ分析
インターネット上のつぶやきから有用な情報を抽出する手法を開発しています。 一般的な辞書に収録されていない語(絵文字やスラングを含む)の分析にもよく取り組んでいます。
- サービス開発のためのニーズ抽出 [Hashimoto&Katsurai， ICCE-Asia2022]
- 絵文字の感情スコア算出 [Kimura&Katsurai, FAB2017(ASONAM2017)]
- 日本語ツイートと絵文字ツイートにおける絵文字の比較 [Kimura&Katsurai, iiWAS2018]
データリンキング
ウェブ上のデータを互いに関連付けるための手法を開発しています。
- 異なる言語の学術データの著者マッチング [Chikazawa, Katsurai, Ohmukai, Scientometrics, 2021]
- 学術データの著者マッチング [Katsurai&Ohmukai, JCDL2019]
研究者分析
論文タイトルやキーワード、概要などのテキストから研究者の専門トピックを推定し、関連研究者検索や著者同定などに応用します。
- 研究者検索インタフェースの構築 [Takahashi, Tango, Chikazawa, Katsurai, ICADL2020]
- トピック変遷の可視化 [Nishizawa, Katsurai, Ohmukai, Takeda, APSIPA ASC 2018]
- 国内研究者のトピック抽出 [Katsurai+, IEICETrans, 2016]
ソーシャルネットワーク分析
知的創造活動におけるコラボレーション構造をネットワークで表し，コミュニティ内の活発さやコミュニティ間の違いを分析します．
- 研究機関内コラボレーションの現状分析 [Araki, Katsurai, Ohmukai, Takeda, IEICE Trans, 2017]
トレンドマッピング
人々の興味を知ることは戦略策定やマーケティングに役立ちます。大量のデータを解析し、各年代で流行しているトピックを抽出・可視化します。
- 研究トレンドの可視化 [Katsurai&Ono, Scientometrics, 2019]