同志社大学 · 文化情報学部 · 教授
宿久 洋
Yadohisa Hiroshi
别名: YADOHISA Hiroshi / ヤドヒサ ヒロシ
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」。
- 主业統計科学細目
- 情報学中区分
- 数学中区分
- 数学一般(含確率論・統計数学)小区分
- 家政学中区分
- 情報学基礎大区分
- 数物系科学大区分
- 理学大区分
- 理工系大区分
- 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
- 食生活小区分
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。
- 2025KAKENHI-基盤研究(C)State space modelingLongitudinal dataLatent curve model
- 2023KAKENHI-基盤研究(C)
ヒューマングライコームデータ解析のための統計的方法論の研究 ↗
遺伝子発現データ変分オートエンコーダートピックモデル次元縮約グライコームデータ変換Human GlycomeComplex data - 2020KAKENHI-基盤研究(C)
メッシュ位置情報ビッグデータの分析法に関する基礎的研究 ↗
位置情報データ時空間データ解析オンライン学習異常検知メッシュ統計学人流データ地理情報解析 - 2017KAKENHI-基盤研究(C)
複数情報源非類似性データに対するデータマッチング法に関する研究 ↗
ビッグデータ多次元尺度構成法正準相関分析法多ドメインマッチング法共分散構造分析制約付き多変量解析オープンデータ制約付き多変量解析法 - 2014KAKENHI-基盤研究(A)
拡張された空間点過程と災害の数理モデル ↗
空間点過程線分モデルリスク評価空間時系列角度データ位置データRao検定ポアンカレコーン - 2012KAKENHI-基盤研究(C)
大規模複雑関連性データの解析法に関する総合的研究 ↗
ビッグデータシンボリックデータ多次元尺度構成法クラスタリング行列分解型多変量解析クラスタリング法 - 2009KAKENHI-基盤研究(C)
関連性データ解析に関する数理的研究 ↗
クラスター分析多次元尺度構成法シンボリックデータ大規模複雑データ類似性データ大量複雑データクラスター分析法多次元尺度構構成法 - 2006KAKENHI-基盤研究(A)
データ科学の新領域の開拓-文化財データ解析- ↗
多変量解析時空間データ文化財データ解析浮世絵金堂の建立時期法華経文化遺産情報 - 2005KAKENHI-基盤研究(C)
関数データ解析におけるクラスター化法に関する研究 ↗
関数データ解析クラスター分析k-means法fuzzy k-means法functional data analysisCluster analysisk-means methodfuzzy k-means method - 2005KAKENHI-萌芽研究
モバイル統計解析システムの構築に関する研究 ↗
モバイル統計データ収集Webアプリケーションオンライン解析無線LAN携帯電話XMLドキュメント生成
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。
- 2025計算機統計学
日本計算機統計学会第39回大会報告 ↗
- 2022日本計算機統計学会シンポジウム論文集
Robust principal component-guided sparse regressionについて ↗
- 2021日本計算機統計学会シンポジウム論文集
Generalized Optimal CBPSについて ↗
- 2020日本計算機統計学会シンポジウム論文集
Covariate Balancing Propensity Score に基づくATOの推定法 ↗
- 2017統計数理
重力モデルを用いたサッカー選手の動きの定量化 ↗
- 2014数学セミナー
ビッグデータ時代の統計解析法 ↗
- 2003日本統計学会講演報告集
データ(シナリオ/ストーリー)に基づく統計学習システムの構築 ↗
- 2003計算機統計学
COMPSTAT2002参加報告 ↗
- 2002計算機統計学
非対称凝縮型階層的クラスター分析法のための拡張更新式(一般セッション2) ↗
- 2001日本統計学会講演報告集
Webを利用した教育用統計データ公開システムの構築 ↗
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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