鈴木　伸崇

卒業研究指導方針(鈴木伸崇)

2023年度卒業研究指導方針

氏　名：鈴木　伸崇

所　属：知識情報システム主専攻

研究室：7D204号室

指導可能な研究領域

データベースやデータ工学，特に，グラフデータやXML/HTMLなどの「構造を内包するデータ」やマッチング理論について研究します．

研究指導・ゼミの概要

下記にテーマの例を挙げますので，ご参考ください．実際のテーマは，上記の研究領域の範囲で，ゼミなどを通じてご本人の興味等を伺いつつ決めていく予定です．ゼミは週１回が基本で，時期により多少変動する可能性があります．


RDF/グラフデータ: 近年，RDF/グラフデータに対して Shape Expression (ShEx) などの記述能力の高いスキーマ言語が提案され，様々な研究が行われています．当研究室では，問合せ式がShExに適合するものであるかどうかを判定したり，ShExの下で問合せ式の包含性判定を行うアルゴリズムを考案しています．また，グラフの概形（スキーマ）を効率よく求めるためのアルゴリズム，スキーマ進化などについて考察しています．

XML/HTML/CSS: 複雑でサイズが大きなXMLデータに対して，正しい問合せ式を記述するのは容易ではありません．そこで，スキーマ定義に合わないXPath式をユーザが記述した時に，「正しい式」を推測してユーザに提示するアルゴリズムを考案しました．このほか，数式をXMLで表現するMathML式の検索・分類や，充足不能なCSSの検出手法などについて研究しています．

電子書籍(EPUB): EPUB形式の電子書籍を対象に，書籍の印象に合った色（フォント色や背景色）を生成するシステムや，書籍の印象に近い楽曲を検索するシステム，歌詞の印象に近い画像を検索するシステムなどを開発しています．

マッチング理論: マッチング理論は，人と人，あるいは人と資源との望ましいマッチングを求めるための理論で，研修医の配属，学校選択など様々な領域に使われています．この理論は主に経済学の分野で研究されていますが，本研究室では，これをクラウドソーシングのタスク割当てなど，データ工学分野に応用することを目指して研究を進めます．

その他: 上記のほか，結晶のX線/電子線回折画像を深層学習を用いて解析する手法や，読譜学習システムなどについて研究を進めています．

研究をすすめる上で望ましい条件

研究に対する十分な意欲があることが望ましいです．

受け入れの条件

「nsuzuki@slis.tsukuba.ac.jp にメールを送っていること」です（面談はオプションで必須ではありません）．以下の要領で10/31(月)までにメールをお送りください．

a) 面談を特に希望しない場合：氏名，学籍番号，および，200字程度で興味のある分野やテーマをお書きください．

b) 面談を希望する場合：氏名，学籍番号，面談可能な候補日時を3つ程度，ご希望の面談の形態（オンライン，対面，どちらでも可）をお書きください．面談の時間について，月曜1,2,5,6限は授業がありますので，それ以外の時間帯を挙げていただけると助かります．また，10月24〜28日は出張のため，オンライン（または，この期間外の日）となります．

ご質問やご相談がある場合はb)をお勧めします．届いたメールには24時間以内に返信をしますので，返信がない場合は再送してください．