京都産業大学 · 情報理工学部 · 教授
中島 伸介
Nakajima Shinsuke
别名: ナカジマ シンスケ / NAKAJIMA Shinsuke
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
- 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
- 情報学フロンティア大区分
- 総合・新領域系大区分
- 総合系大区分
- 総合領域大区分
- 計算基盤大区分
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。
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)移動支援MaaS地理情報分析可視化状況分析・予測Webアプリ開発表情分析
- 2022KAKENHI-基盤研究(C)
評価項目別スコアに基づくユーザ視点レビュー分析およびコンテンツ推薦 ↗
レビュー分析推薦システム評価値自動付与評価表現辞書価値観言及箇所価値観類似度可視化 - 2022KAKENHI-基盤研究(C)
立体音響による拡張現実のための位置依存型サウンドスケープ生成 ↗
AR立体音響機械学習モバイルコンピューティング情報推薦eラーニング拡張現実推薦システム - 2022KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
物質依存症の罪悪感を軽減させる心理的環境因子回避支援 ↗
ヘルスケア機械学習経路推薦情報推薦認知バイアス環境要因分析物質依存症 - 2022KAKENHI-基盤研究(C)
早期発見性,潜在的意図,及び解釈可能性に着目したフェイクニュース検出手法の開発 ↗
フェイクニュースユーモア認識言語モデル早期検出説明可能性皮肉検出事前学習言語モデルコンテキスト - 2020KAKENHI-基盤研究(B)
Society 5.0実現に向けたPLRに基づく潜在的興味分析および情報推薦方式 ↗
情報推薦Webマイニング潜在的興味分析 - 2019KAKENHI-基盤研究(B)
ソーシャル・ジオデータに基づく実空間移動支援基盤の実現 ↗
地理情報移動支援ジオデータソーシャル実空間 - 2019KAKENHI-基盤研究(C)
ソーシャルメディア分析に基づくネットいじめの高精度・網羅的・早期的自動検出技術 ↗
ネットいじめいじめ表現辞書早期検出皮肉検出機械学習深層学習事前学習言語モデル説明可能性 - 2019KAKENHI-基盤研究(C)
アイテムの評価項目別スコアに基づくユーザ価値観類似度分析によるレビュー推薦方式 ↗
情報推薦レビュー分析評判分析ユーザ間類似度相違点可視化レビュー推薦機械学習評価値自動付与 - 2017KAKENHI-基盤研究(B)
感情とコンテキストを考慮した潜在的興味分析に基づくWeb広告推薦方式 ↗
広告推薦技術潜在的興味分析Web広告推薦コンテキスト分析感情分析位置情報付きツイート分析
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。
- 2008DEWS2008
ブロガーの熟知度に基づいたブログランキング方式の提案 ↗
- 2008日本データベース学会論文誌(Journal of the DBSJ) 7
高信頼性情報の提示を目指した熟知度に基づくプログランキング方式の提案 ↗
- 2008Journal of the DBSJ
高信頼性情報の提示を目指した熟知度に基づくブログランキング方式の提案 ↗
- 2008日本データベース学会論文誌
高信頼性情報の提示を目指した熟知度に基づくブログランキング方式の提案 ↗
- 2008電子情報通信学会第19回データ工学ワークショップ, 第6回日本データベース学会年次大会 (DEWS2008) 論文集
ブロガーの熟知度に基づいたブログランキング方式の提案 ↗
- 2006DEWS2006
ブログ空間におけるトラックバック利用状況の調査および考察 ↗
- 2004人工知能学会第6回セマンティックウェブとオントロジー研究会, 2004
blog 解析に基づく web 情報検索の信頼性向上技術 ↗
- 2004DEWS2004
リンク構造の時間特性に着目した Weblog 解析に基づくコンテンツの信頼性評価の検討 ↗
- 2004人工知能学会第6回セマンティックウェブとオントロジー研究会, 2004
blog 解析に基づく Web 情報検索の信頼性向上技術 ↗
- 2004人工知能学会第6回セマンティックウェブとオントロジー研究会
blog 解析に基づく Web 情報検索の信頼性向上技術 ↗
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。
数据来源说明:此页所有数据均来自 NII 旗下 KAKEN(nrid.nii.ac.jp)+ CiNii Research(cir.nii.ac.jp)公开 API,非实时抓取,可能滞后数周。每条目右侧链接可回溯到原始记录。
