早稲田大学 · 理工学術院 · 教授
岩井原 瑞穂
Iwaihara Mizuho
别名: IWAIHARA Mizuho / イワイハラ ミズホ / 岩井原 瑞穗
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」。
- 主业情報学中区分
- ウェブ情報学・サービス情報学細目
- メディア情報学・データベース細目
- 工学大区分
- 情報システム学(含情報図書館学)小区分
- 情報学フロンティア大区分
- 情報工学小区分
- 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
- 計算機科学小区分
- 電子デバイス・機器工学小区分
- 電気工学中区分
- 電気電子工学中区分
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。
- 2025KAKENHI-基盤研究(B)大規模言語モデル知識グラフ推薦システム教育支援自然言語処理
- 2022KAKENHI-基盤研究(C)
ウェブコンテンツの深層テキスト分析を応用した知識グラフの構造的拡張 ↗
深層学習テキスト分類知識グラフ学習済み言語モデル大規模言語モデルテキストマイニング情報抽出ソーシャルメディア - 2019KAKENHI-基盤研究(C)
ソーシャルメディアの時間的・意味的分析を活用した知識グラフの構造的拡張 ↗
データマイニングテキストマイニング情報抽出知識グラフ時系列分析ソーシャルメディア知識処理センチメント分析 - 2016KAKENHI-基盤研究(C)
ソーシャルメディアからの構造的知識の抽出と投稿意図分析 ↗
ソーシャルメディアユーザ行動分析テキストマイニング意味的関連性時系列分析クラスタリング実体リンキングデータマイニング - 2013KAKENHI-基盤研究(C)
ソーシャルメディアにおける派生過程マイニングとプライバシーマネジメント ↗
ソーシャルメディアデータマイニングプライバシーアルゴリズムウェブマイニングプライバシーウェブマイニング - 2009KAKENHI-基盤研究(B)
ソーシャルコンテンツの発展過程の分析と応用 ↗
データベースコンテンツソーシャルメディア構造化文書セキュリティプライバシーバージョン - 2009KAKENHI-挑戦的萌芽研究
情報損失を最小化可能なプライバシー保護のための匿名化アルゴリズム ↗
データベースセキュリティプライバシーアルゴリズム匿名化 - 2009KAKENHI-特定領域研究
集合知の体系化による知の創出支援基盤技術の開発 ↗
集合知Web関係マイニング因果関係信頼度推定XMLマルチメディア - 2008KAKENHI-基盤研究(B)
Web上の知識資源の統合利用基盤技術に関する研究 ↗
知識資源WebXMLマルチメディア情報統合情報抽出情報検索情報栄養士 - 2006KAKENHI-基盤研究(B)
リスク管理型個人情報保護共有フレームワーク ↗
データベースセキュリティプライバシーXMLWebサービス
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。
- 2024Lecture Note in Computer Science
Using Annotator Labels Instead of Golden Labels for Fine Emotion Detection ↗
- 2014Proc. WAIM2014,Lecture Notes in Computer Science
Tracking Topics on Revision Graphs of Wikipedia Edit History ↗
- 2014Proc. 4th Workshop on Data Extraction and Object Search (DEOS2014), WWW’14 Companion
"Iterative Algorithm for Inferring Entity Types from Enumerative Descriptions ↗
- 2014Trans. IEICE
`Revision Graph Extraction in Wikipedia Based on Supergram Decomposition and Sliding Update ↗
- 2013Proc. International Symposium on Open Collaboration (WikiSym + OpenSym 2013)
Revision graph extraction in Wikipedia based on supergram decomposition ↗
- 2012Lecture Note in Computer Science (SNSMW2012)
Realtime Social Sensing of Support Rate for Microblogging ↗
- 2011Lecture Note in Computer Science
Trend Analysis and Recommendation of Users' Privacy Settings on Social Networking Services ↗
- 2011Lecture Note in Computer Science
Realtime Social Sensing of Support Rate for Microblogging ↗
- 2011Lecture Note in Computer Science (APWeb2012)
Quality Evaluation of Wikipedia Articles Through Edit History and Editor Groups ↗
- 2011Lecture Note in Computer Science (SocInfo2011)
Trend Analysis and Kecommendation of Users' Privacy Settings on Social Networking Services ↗
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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