北海道大学 · 情報科学研究院 · 教授
有村 博紀
Arimura Hiroki
别名: アリムラ ヒロキ / ARIMURA Hiroki
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业知能情報学小区分
- 情報学中区分
- マルチメディア・データベース細目
- メディア情報学・データベース細目
- 人間情報学大区分
- 情報科学中区分
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 複合領域大区分
- 計算基盤大区分
- 計算機システム細目
- 計算機科学小区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2020KAKENHI-学術変革領域研究(A)アルゴリズム基盤ネットワーク信頼性ASPSAT文字列集合離散構造処理部分グラフ数え上げ信頼性
- 2020KAKENHI-基盤研究(A)
実世界知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の発展 ↗
大規模半構造データデータマイニング離散構造学習離散アルゴリズム次世代機械学習技術知識基盤形成グラフアルゴリズム文字列アルゴリズム - 2018KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
大規模実世界時空間データストリーム処理のための高度検索・発見技術の展開 ↗
ストリームデータ処理データマイニング情報検索多重性文脈性複雑パターン並列ソルバー大規模並列列挙 - 2016KAKENHI-基盤研究(A)
実世界知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の研究 ↗
非構造データ意味マイニング時空間データマイニングイベントストリーム処理高次元非構造データ検索大規模知識索引知識発見ビッグデータ - 2015KAKENHI-基盤研究(S)
離散構造処理系の基盤アルゴリズムの研究 ↗
離散構造アルゴリズム論理関数組合せ集合大規模データ処理グラフ理論最適化列挙 - 2015KAKENHI-挑戦的萌芽研究
大規模実世界時空間データストリーム処理のための超高速な検索・発見技術の研究 ↗
ストリームデータ処理情報検索データマイニング大規模知識処理QBFソルバー多重性文脈性 - 2015KAKENHI-基盤研究(B)
データマイニングを加速する次世代リコンフィギュラブルアーキテクチャの創出 ↗
ビッグデータデータマイニングイジングモデル組合せ最適化問題リコンフィギュラブルシステムグラフ処理リコンフィギュラブルストリーム処理 - 2013KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
バイオミメティクス・データベースのオープンイノベーションプラットフォームへの展開 ↗
バイオミメティクスデータベース国際標準化オープン・イノベーション・プラットフォーム類似画像検索技術 - 2012KAKENHI-基盤研究(A)
大規模知識基盤形成のための次世代半構造マイニング技術の展開 ↗
大規模半構造データデータマイニング高次元データ検索イベントストリーム処理知識索引知識発見ビッグデータ非構造データ - 2011KAKENHI-基盤研究(B)
離散データ構造に対するカーネルの設計理論の構築 ↗
機械学習構造化データカーネル法動的計画法木離散構造グラフ木構造データ
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2016人工知能
プログラム編成と一般セッション ↗
- 2015CoRR, arXiv
Packed Compact Tries: A Fast and Efficient Data Structure for Online String Processing ↗
- 2011Lecture Notes in Computer Science
Sparse and Truncated Suffix Trees on Variable-Length Codes ↗
- 2009Proc.of Discovery Science 2009 LNAI5808
Mining Frequent Bipartite Episode from Event Sequences ↗
- 2007IPSJ Transactions on Bioinformatics Vol. 48, No. SIG5(TBIO)
Hardness results on local multiple alignment of biological sequences ↗
- 2007電子情報通信学会論文誌 Vol. J91-D
プロパティ接尾辞木のオフライン線形時間構築アルゴリズム ↗
- 2005Lecture Notes in Computer Science Vol. 3625
An Output-Polynomial Time Algorithm for Mining Frequent Closed Attribute Trees ↗
- 2005Theoretical Computer Science 348・1-348・2
Special Issue on Algorithmic Learning Thoery ↗
- 2005Lecture Notes in Computer Science 3827
A Polynomial Space and Polynomial Delay Algorithm for Enumeration of Maximal Motifs in a Sequence ↗
- 2004人工知能学会誌 19・3
WWWからの情報抽出-ウェブラッパーの自動構築- ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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