研究テーマ
データベース・ナレッジグラフ・データストリーム処理を中心に、データから知識を引き出す技術の研究を行っています。 / We study techniques for extracting knowledge from data, focusing on databases, knowledge graphs, and stream processing.
データベースシステム / Database Systems
次世代データベースシステムの設計と実装を研究しています。大規模データセットに対応するクエリ最適化、インデックス戦略、ストレージエンジンを中心に取り組んでいます。
We study the design and implementation of next-generation database systems, including query optimization, indexing strategies, and storage engines that scale to massive datasets.
ナレッジグラフ / Knowledge Graphs
大規模ナレッジグラフの構築・管理・検索を研究しています。情報検索、質問応答、データ統合への応用を目指しています。
Our research explores the construction, maintenance, and querying of large-scale knowledge graphs, with applications in information retrieval, question answering, and data integration.
データストリーム処理 / Data Stream Processing
センサーや IoT データを含む高速データストリームをリアルタイムで処理する技術を研究しています。ウィンドウクエリ、近似計算、適応型アルゴリズムに取り組んでいます。
We investigate techniques for processing high-velocity data streams in real time, including window queries, approximate computing, and adaptive algorithms for sensor and IoT data.
データマイニング・機械学習 / Data Mining & Machine Learning
機械学習と統計的手法を用いて大規模データベースからパターンと知識を抽出します。解釈可能なモデルとデータ駆動の意思決定に注力しています。
We apply machine learning and statistical methods to extract patterns and knowledge from large databases, with a focus on interpretable models and data-driven decision making.