修士論文&卒業論文
2023年度 (修論10件)
・山田 晃輝 ：求人データに対する適切な職種情報付与のためのラベル修正アルゴリズム
・今福 太一：重要度サンプリングを用いた敵対的反事実回帰モデルの提案
・竹内 瑞生：Self- and Semi-supervised Learning に基づく行動履歴データに対する分析モデルに関する研究
・土屋 希琳：顧客の嗜好を考慮した商品画像クラスタリングに関する研究
・中村 友香：施策効果の高い顧客グループの特定を目的とした機械学習に基づく実験計画手法
・米田 安希子：機械学習に基づく複数種類のクーポン配布施策の効果検証フレームワークに関する研究
・天野 智貴：マルチタスク学習に基づく極端な気象タグの予測アルゴリズムに関する研究
・森本 貫太：宿泊施設を対象としたBERT と自動翻訳に基づく多言語レビューの埋め込み表現モデルに関する研究
・増田 雅樹：機械学習に基づく中古スマートフォン端末の将来価格予測モデルに関する研究
・中村 太祐：クエリ指向要約モデルとLDA を組み合わせたレビュー分析手法に関する研究
2023年度 (卒論11件)
・藤原 大喜：購入アイテムの多様性を考慮した顧客分析モデルの提案
・吉田 龍斗：BERTを用いたECサイトにおけるレビュー分析
・大岩 将：決定木の信頼上界を活用した文脈付きバンディットアルゴリズムに関する研究
・小笠原 のりこ：評価値への影響を考慮した商品レビュー分析手法に関する研究
・櫻井 洸介：大規模画像言語モデルを用いた領域埋め込みによる画像分類手法に関する研究
・更家 崚介：不確実な事象を対象とした解釈性のある確率的予測モデルに関する研究
・鈴木 一央：動作センシング点群データを対象とした深層学習ベース識別モデルに関する研究
・長命 祥吾：Neural Collaborative Filtering に基づく推薦モデルの汎化性能に関する一考察
・博田 悠斗：医療診断を想定した連合学習のためのアンサンブル学習モデルの提案
・藤田 柊子：商品階層を自動構造化するトピックモデルの提案と小売販売データ分析への適用
・宮島 健悟：異なる粒度が混在する教師データを対象とした階層型マルチラベル分類モデルに関する研究
2022年度 (修論8件)
・良川 太河：入力依存の分散を考慮したベイズ最適化によるビジネス施策決定モデルの提案
・石倉 滉大：SHAP 値を活用した店舗販売データに基づく商品間の関係性分析モデルに関する研究
・大久保 亮吾：クレジットカードへの予測切り替え期間を用いたユーザ分析モデルに関する研究
・宋 林シン：弱教師あり学習に基づくノイズデータクエリアルゴリズムの構築に関する一考察
・坪井 優樹：複数の EC マーケティング施策を対象とした機械学習に基づく施策効果推定モデルに関する研究
・松苗 亮汰：トピックモデルを活用した文脈付きバンディットアルゴリズムに関する研究
・山下 皓太郎：BERTの特徴量抽出に基づく製品レビュー分析モデルに関する研究
・楊 冠宇：知識グラフと強化学習に基づく説明可能性を考慮した効率的な推薦アルゴリズム
2022年度 (卒論10件)
・泓 亜由乃：条件付き変分オートエンコーダに基づく商品画像分析モデルに関する研究
・石井 達也：顧客と商品の補助情報を考慮したAttention機構付きEmbeddingモデルによる顧客特性分析
・磯村 時将：Attention機構を有するFT-Transformerの精度向上と効率化に関する研究
・大森 雅仁：GA2Mによる予測モデルの構造推定能力に関する研究
・木村 恵悟：学習データと異なる識別タスクに適応するデータ選択型敵対的訓練法の提案
・清水 成：施策効果を考慮した各特徴量の影響度指標に基づく顧客セグメンテーション手法の提案
・益田 恵里花：画像分類タスクのための能動学習における効果的なデータ選択方法に関する研究
・松岡 龍汰：順位関係を持つ複数の暗黙的評価を活用するNCRモデルによる推薦モデルの提案
・森川 卓哉：機械学習に基づく中古スマートフォン製品の価格要因分析モデルに関する研究
・山本 陽一郎：ニューラルネットワークを用いた異常検知手法のアンサンブル学習に関する研究
2021年度 (修論6件)
・伊藤 史世：Web サイトの閲覧行動分析のための時間窓トピックモデルに関する研究
・上原 諒介：売り切れ情報を考慮したマルチタスク学習に基づく惣菜の需要予測モデルに関する研究
・川上 達也：ビジネスチャット上の会話内容に着目した社員間の関係性の可視化分析
・北里 礼：購買履歴と画像情報を共学習するCVAEに基づく生花の新商品イメージ自動生成手法に関する研究
・齊藤 芙佑：2段階の機械学習予測モデルに基づく季節性のある中古アパレル商品の需要予測に関する一考察
・李 ア舒：複数の商品購買順序情報を考慮する拡張Translation-based Recommendationモデルの提案
2021年度 (卒論8件)
・鈴木 凜平：Labeled-LDAに基づくユーザ属性を考慮したWeb閲覧行動分析モデル
・飯塚 悠太郎：One Class SVMに基づくKernel NMFの幾何学的構造解釈手法に関する研究
・竹内 瑞生：半教師有り学習に基づくユーザ属性予測モデルに関する研究
・土屋 希琳：隠れセミマルコフモデルに基づくユーザの嗜好持続性を考慮した商品分析手法に関する研究
・中村 友香：目的関数値の悪化を抑制するベイズ最適化に基づくオンライン学習に関する研究
・西田 有輝：データ拡張によるBitermTopicModelの解釈性向上法に関する研究
・山田 晃輝：専用アプリ上の質問データに基づく子育てライフステージの課題変化分析に関する研究
・米田 安希子：Collaborative Metric Learningに基づく推薦リストの意外性向上手法に関する研究
2020年度 (修論8件)
・桑田 和： 販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの意思決定モデルに関する研究
・阪井 優太： 属性情報の不確実性を考慮した未観測カテゴリ分類に関する研究
・張 志穎： 生花EC サイトの閲覧履歴データを学習する改良型Latent LSTM Allocation モデルの提案
・野中 賢也： 社員間コミュニケーションの分析を目的としたグラフ埋め込み手法に関する研究
・松元 琢真： 極端気象現象に対する全球数値予報モデルの可視化手法に関する研究
・青木 章悟： Web 閲覧履歴に基づく消費者セグメント特定のための属性ラベル学習モデル
・平野 洋介： 顧客成長のための施策立案を導く特徴転移型クラスタリングモデルに関する研究
・山極 綾子： 生花EC サイトの購買履歴データに基づく商品特性分析モデル
2020年度 (卒論13件)
・浅見 怜：トピックへの所属確率分布を考慮した学術論文へのキーワードの割り当て手法に関する研究
・柴田晃一：大貧民ゲームの難易度調整を目的とした初期手札の強さの定量化モデル
・飯塚玲夫：ノードのマルチラベル分類を可能にするSelf.Attention Network に関する研究
・小野雄生：埋め込み空間上のトピック分布を考慮したアイテム推薦モデルに関する研究
・相木将寛：深層異常検知モデルの中間表現によるデータ分析手法に関する研究
・石倉滉大：マルチラベル学習におけるDeep Neural Network の共有構造の構築法に関する研究
・今福太一：個別介入効果を評価する推薦システムに関する研究
・大久保亮吾：販売履歴データを学習したRobust Variational Autoencoder の潜在表現による店舗分析
・鎌形祐志：生花EC サイトを対象とした閲覧履歴に基づく購買行動分析に関する研究
・坪井優樹：Causal Tree に基づく選択バイアスを考慮した条件付き平均処置効果推定手法に関する研究
・松岡佑以：トピックの階層性を考慮した購買行動分析モデルに関する研究
・松苗亮汰：生成モデルを活用した識別モデルの分布外データ検出手法に関する研究
・良川太河：解釈性を有するアンサンブル識別器に関する一考察
2019年度 (修論11件)
・世古 裕都： 多機能クレジットカード利用履歴データに対する潜在クラスモデル分析
・新井 浩健： 異常検出モデルを用いた多次元時系列データの特徴量評価手法に関する研究
・井上 一磨： ベイズ最適な平均介入効果の近似推定アルゴリズムに関する研究
・大川 順也： トピックモデルに基づく多様性を考慮した回答文所検索に関する研究
・大堀 祐一： 電子商店街における店舗情報を考慮した商品推薦アルゴリズムに関する研究
・金澤 真平： 中古ファッションECサイトにおける出品価格と販売価格の関係分析モデルに関する一考察
・杉崎 智哉： 潜在的特長を考慮したMixture Factorization Machinesに関する研究
・藤波 英輝： 深層学習におけるデータ拡張による汎化性能の向上に関する研究
・保坂 大樹： スパースな分散表現に基づくWebサイトの関係分析モデルに関する研究
・保戸田 未桜： Hidden Topic Markov Modelsに基づく顧客購買行動分析に関する一考察
・安井 一貴： 膨大な種類のアイテムを対象とした消費者購買行動の分析モデルに関する研究
2019年度 (卒論7件)
・伊藤 史世： Knowledge Graph Attention Networkに基づく顧客分析手法に関する研究
・上原 諒介： 潜在クラスマルコフモデルによるプロ野球先発投手の失点予測に関する一考察
・川上 達也： Conditional Variational Autoencoderに基づく分析モデルの構築とその応用
・齊藤 芙佑： ビジネスチャットアプリ上の応答間隔に対する潜在クラスモデル分析
・清水 瑛貴： 少数データから構成されるタスクに対する深層学習モデルに関する研究
・濱田 泰宏： 不動産上場投資信託における投資ポートフォリオ決定支援手法に関する研究
・御供 信薫： 外部条件を考慮した小売店における商品別売り上げの要因分析モデルに関する研究
2018年度 (修論8件)
・中野 修平：Canonical Correlation Forests におけるラベル行列のスパース性を考慮した分類法に関する一考察
・大窪 啓介：分類先の偏りに着目した問合せ文書の自動分類モデルに関する研究
・河部 瞭太：Group Sparse NMFに基づくグラフ構造推定法の提案
・清水 良太郎：クレジットとポイントを併用可能な多機能クレジットカードにおける利用履歴データの統合分析モデルの提案
・杉山 裕貴：就職ポータルサイトにおけるユーザのエントリー履歴に基づく企業の分散表現モデルに関する研究
・張 笑エン：顧客分析を目的とした多次元時系列データの外れ度指標と特徴量抽出に関する研究
・西尾 友里：購買データにおけるRFM指標生成モデルのパラメータ推定に関する研究
・水落 洋貴：文書データのPU学習における仮正例の抽出による分類性能向上手法
2018年度 (卒論9件)
・服部 達也：時系列データの逐次補完による類似度行列作成手法の提案
・西口 智之：多元符号を用いたECOC法による多値分類に関する研究
・桑田 和：販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの出品価格決定モデルに関する研究
・後藤 亮介：評価傾向の差異を考慮した分散表現による協調フィルタリング
・阪井 優太：半教師ありブースティングの多値分類への拡張に関する研究
・西村 祐樹：潜在表現モデルに基づくテレビ番組の魅力度要因分析に関する研究
・福山 武志：混合回帰モデルに基づく企業情報を考慮した株価変動の要因分析に関する研究
・松元 琢真：天気予報文作成支援のためのテキスト分析モデルに関する研究
・山之内 薫：トピックモデルに基づく気象要因と商品販売量の関係分析モデル
2017年度 (修論5件)
・荒井 琢充：ロジスティック回帰モデル族における層別変数がある場合の 近似ベイズ最適な予測法に関する研究
・伊藤 寛彬：ネットワーク分析に基づく顧客成長のための重要商品の抽出手法に関する一考察
・岡山 成：非負値テンソル因子分解に基づく気象条件と購買パターンの関係分析モデルとその需要予測への応用に関する研究
・坂元 哲平：グルメサービスにおける投稿データと獲得リアクション数の関係分析のための潜在クラスモデルに関する研究
・仁ノ平 将人：混合回帰モデルに基づく中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルの提案と価格設定に関する研究
2017年度 (卒論9件)
・大堀祐一：評価値とタグ情報の共起を表現する潜在クラスモデルによる協調フィルタリング
・金澤真平：自己符号化器の中間表現を用いた特徴分析に関する研究
・杉崎智哉：特徴間の交互作用を考慮した学生ユーザの企業エントリー行動分析モデルに関する研究
・世古裕都：気象条件と店舗特性を考慮した需要変動のモデル化に関する一考察
・藤波英輝：Tweet データに基づく料理画像の魅力度定量化モデル
・降矢佳代子： 生成モデルと識別モデルを共用する転移学習法に関する研究
・保坂大樹：分布的表現に基づくサイト閲覧行動分析モデルに関する研究
・保戸田未桜： EC サイトにおけるページ遷移順序を考慮した購買行動分析
・安井一貴： 周期性とイベント効果に着目した消費者の購買行動分析モデルに関する研究
2016年度 (修論7件)
・張 倩： 確率的潜在クラスモデルに基づく初期購買を考慮したRFM分析モデルとその可視化に関する研究
・遠藤 海太郎： EC サイトにおける購買行動データの学習に基づくクーポン効果分析モデルに関する研究
・鈴木玲央奈： 同一カテゴリ内での二値判別を許容する符号表に基づくECOC多値判別法に関する研究
・永森誠矢： 混合回帰モデルに基づく就職ポータルサイトの被エントリ数予測に関する研究
・馬賀嵩士： 気象情報とTweet データの統合的分析による体感気温の定量化とその需要予測への利用に関する研究
・松嵜祐樹： EC サイトにおける施策実施効果の向上を目的としたマルコフ潜在クラスモデルに関する研究
・山本祐生： トピックモデルに基づく未観測なカテゴリを含む文書集合の自動分類手法の提案
2016年度 (卒論9件)
・河部瞭太： 購買行動分析のためのベイジアンネットワークの構造学習に関する研究
・業天大貴： 局所的構造に着目したアンサンブル学習の分類精度向上に関する研究
・齊藤央樹： ユーザの嗜好を考慮した非負値行列因子分解の提案
・清水 良太郎：EC サイトにおけるアンケートデータを考慮した購買行動分析モデルの提案
・杉山裕貴： 就職ポータルサイトにおける個社ページ閲覧とエントリーの関係分析モデルに関する研究
・関口あゆみ： 推定購買確率と予測評価値をバランスする意外性指標に基づく推薦システム
・西尾友里： 潜在的な購買傾向を考慮した顧客の会員ステージ向上策に関する研究
・水落洋貴： 少数の正例とラベルなし事例を用いた半教師付き学習に関する一考察
・劉 佩潔： グルメサービスにおけるレストラン推薦投稿へのリアクション数増加を目的とした潜在クラス分析
2015年度 (修論7件)
・阿内宏武：モデルクラスを拡張した場合のベイズ予測アルゴリズムに関する研究(676KB)
・三沢翔太郎：ブートストラップ法を用いたAlternating Decision Forests の適応的な汎化性能向上に関する研究(226KB)
・野津琢登：ポアソン混合効果モデルを用いた就職ポータルサイトにおける被エントリ数の予測モデルの構築に関する研究(392KB)
・齋藤 洋：複数の局所距離計量の学習法とその統合による分類法の提案(503KB)
・安田直生：MCE学習を用いたECOC多値分類手法によるコスト考慮型学習(303KB)
・山上 敢：確率的潜在クラスモデルに基づく学生の就職活動終了日予測モデルに関する研究(391KB)
・湯川輝一朗：データの転送制御に基づく効率的な分散型SVMの学習法に関する研究(341KB)
2015年度 (卒論10件)
・荒井琢充：アンサンブル学習を用いた近似ベイズ予測アルゴリズムに関する研究(176KB)
・芦澤章太：経済テキスト情報を用いた金融市場動向の分析に関する研究(168KB)
・井原龍太郎：予測評価値の信頼性を考慮したHybrid-NMF の提案(376KB)
・國岡 翔：アイテムの多様性を考慮した確率的クラスタリング手法に基づく評価値予測に関する研究(178KB)
・坂元哲平：就職ポータルサイトにおける企業のアピールポイントと学生の志望理由の関係分析モデルの研究(141KB)
・中野修平：局所的距離学習と適応的重み付け和に基づく分類精度向上に関する研究(213KB)
・仁ノ平将人：季節性商品への嗜好を考慮した顧客クラスタリング手法に関する研究(187KB)
・数藤光太郎：区役所の窓口を対象とした来庁者の滞在時間分析モデルに関する研究(157KB)
・土田知希：多重森林化によるGlobal Re nement of Random Forest の予測精度向上法(174KB)
・山極綾子：サポートベクトルに着目したECOC-SVM による多値分類(194KB)
2014年度 (修論4件)
・秋山龍太郎：類似性に基づくラベル選択法を用いたマルチトピック文書分類(247KB)
・藤原直広：閲覧及び購買行動を同時に表現するアスペクトモデルの提案とその学習法に関する研究(317KB)
・古山 亮：就職ポータルサイトにおけるアスペクトモデルを用いた推薦モデルに関する研究(540KB)
・山崎史博：Large Margin Nearest Neighbor の分類精度向上を目的とした学習データの重み付けに関する一考察(252KB)
2014年度 (卒論12件)
・屋代 夢：所属クラスタ数を考慮したクラスタリング協調フィルタリング手法の提案(176KB)
・山本祐生：潜在トピックを考慮した未観測なカテゴリを含む文書集合の自動分類手法の提案(170KB)
・板垣直矢：混合ベータ分布を導入した協調フィルタリング手法に関する研究(140KB)
・尾崎新之介：分類誤りに着目したRVMに基づくECOC判別器構成手法(147KB)
・小泉拓己：潜在クラスを考慮したベイジアンネットワークによる株価予測手法の提案(562KB)
・鈴木玲央奈：3 元直交表に基づくECOC法による多値文書分類(180KB)
・田原將志：相関係数による変数のクラスタリングを用いた部分空間法の提案(268KB)
・永森誠矢：就職ポータルサイトにおける嗜好の時間的変化を考慮したユーザクラスタリング手法の提案(138KB)
・野村幸弘：予約語の影響を考慮したSmith-Waterman アルゴリズムの剽窃発見(54KB)
・馬賀嵩士：Information-Theoretic Metric Learning の分類精度向上を目的とした計量行列の学習手法(280KB)
・松嵜祐樹：クーポン付購買履歴データを用いた顧客購買行動分析(148KB)
・矢野涼太：アンサンブルを用いたベイジアンネットワークの構造学習に関する研究(155KB)
2014年度9月 (修論1件)
・李 昇炯：ユーザレビューの構造を利用した顧客満足度の向上のためのマトリクス分析法の提案(547KB)
2013年度 (修論7件)
・井上大樹：不均衡データにおけるアンダーサンプリングによる分類精度向上法(377KB)
・荻原大陸：階層的Reed Muller 符号を用いたECOC 法による多値文書分類(135KB)
・大森悠矢：エントリーの時間的順序関係を考慮した就職ポータルサイトにおける推薦システムに関する研究(176KB)
・大井貴裕：評価と購買の両履歴データを用いるアスペクトモデルのパラメータ推定法に関する研究(112KB)
・坂本俊輔：超スパースなデータに対する潜在クラスモデルを用いた推薦システムに関する研究(298KB)
・早川真央：層別木と混合ワイブル分布に基づく就職活動終了時期の予測モデルの構築(608KB)
・峯苫和史：潜在クラスを導入した学生の就職活動エントリー予測モデルに関する研究(320KB)
2013年度 (卒論9件)
・阿内宏武：シンボルの累積出現回数を考慮したベイズ予測アルゴリズムの提案(1663KB)
・郡司 巧：時系列テキストデータを用いた多重スケールでのトピックモデルによる文書分類(65KB)
・木村美月：欠損を含むデータのクラスタリングに適したRandom Forest による類似度算出法(185KB)
・三沢 翔太郎：学習データの被予測性能に着目したAlternating Decision Forests の各決定木への重み付け予測法(96KB)
・齋藤 洋：低次元計量行列の学習とその結合による計量行列学習の計算量削減法(101KB)
・梅沢宏之：協調フィルタリングにおける閾値とペナルティ項の導入によるトラスト算出法の改良(97KB)
・山上 敢：服飾品EC サイトのデータに対する売上高最大化を目的とした推薦手法の提案(70KB)
・安田直生：各カテゴリの学習データ数がアンバランスな場合のECOC SVMによる多値文書分類(196KB)
・湯川輝一朗：プライバシーを保護する線形回帰分析における変数選択法(66KB)
2012年度 (修論5件)
・荒川貴紀：未観測カテゴリを含む文書データの自動分類手法に関する研究(68KB)
・日比健太：特徴トークンに注目したSmith-Waterman アルゴリズムに基づく剽窃ソースコードの自動検出手法(154KB)
・石橋想太郎：ECOC法におけるリジェクトルールを用いた分類法に関する研究(154KB)
・井沢祐介：エージェントベースシミュレーションによる確率潜在空間モデルを用いた推薦システムの評価に関する研究(226KB)
・鈴木健史：Aggregate Diversity を考慮した推薦システムに関する研究(134KB)
2012年度 (卒論8件)
・小野 駿：ユーザの評価傾向を考慮したSparse Factor Analysis による協調フィルタリング(235KB)
・加藤裕樹：Bayesian Cluster Ensembles におけるベースクラスタ生成法に関する研究(106KB)
・真田祐希：欠損値を含むデータのクラスタリングのためのRandom Forest を用いた類似度算出法(146KB)
・中村壮悟：他カテゴリとの差異を考慮したユーザレビュー要約手法(36KB)
・西川貴将：アンサンブルを導入したEMNMFによる協調フィルタリング(160KB)
・藤原直広：線形回帰モデルの混合を用いた層別木モデルによるベイズ最適な予測法(121KB)
・古山 亮：就職ポータルサイトにおける企業紹介文評価のための有用単語評価法(165KB)
・山崎史博：Large Margin Nearest Neighbor の分類精度向上のための学習データ選択法(165KB)
2011年度 (修論7件)
・岩間大輝：ベイズ符号化法によって推定された木情報源の類似度を用いた自動文書分類(152KB)
・小田井良輔：ＲＶＭを用いた多値文書分類のための効率的な二値判別器構成法に関する研究(141KB)
・長田佳史：部分グラフから構成される符号化率が可変なパンクチャド低密度パリティ検査符号の構成法とその解析(227KB)
・榮枝隼人：商品の比較履歴とユーザレビューに基づく推薦手法に関する研究(263KB)
・坂口卓也：層別回帰モデルのTree 表現によるベイズ最適な予測法(179KB)
・竹村 隆：適合性フィードバックを用いた最大被覆問題に基づくユーザレビュー集約手法(155KB)
・牛尼夏海：混合Polya分布に基づくサブカテゴリを考慮した文書分類手法に関する研究(***KB)
2011年度 (卒論10件)
・井上大樹：文書分類問題におけるカテゴリに注目した可変長Nグラム法(165KB)
・三木智広：文書分類を対象としたダイス係数に基づくカテゴリ情報付き重み付け法に関する研究(58KB)
・峯苫和史：目的変数がポアソン分布に従う決定木モデルにおけるベイズ最適予測アルゴリズム(83KB)
・荻原大陸：Generalized Bradley-Terry モデルを用いた二値判別器の組み合わせによる多値判別法(68KB)
・大森悠矢：ユーザの評価傾向と潜在クラスを考慮した推薦手法に関する研究(108KB)
・大井貴裕：アイテム間の相関を考慮したナイーブベイズ法による協調フィルタリングに関する研究(88KB)
・坂本俊輔：混合制約付き潜在ディリクレ配分法に基づく協調フィルタリングに関する研究(75KB)
・柴谷雄大：逐次学習更新則を導入したFCE 法によるファジィ協調フィルタリング(105KB)
・下村 良：大規模テキストデータの分類体系化のための機械学習に基づく半自動KJ 法の提案(116KB)
・竹山湧祐：因果関係の可視化を考慮したベイジアンネットワークのベイズ最適な予測法(96KB)
2010年度 (修論4件)
・石川英太郎：評価関数の重みパラメータを推定する対話型遺伝的アルゴリズム(393KB)
・岸端佑季：ソーシャルブックマークにおけるユーザのタグ付け傾向を加味したWeb ページ推薦手法(110KB)
・谷口祐樹：LDPC符号に対する2元系列のメッセージを用いたビット反転復号法の改良(204KB)
・寺本賢一：一般化低密度パリティ検査符号に対する効率的な符号化法(86KB)
2010年度 (卒論9件)
・荒川貴紀：複数の構成要素からなる文書データの分類を目的とした階層潜在クラスモデル(81KB)
・日比健太：コーディングスタイルモデルに基づく剽窃ソースコードの自動検出手法(101KB)
・石橋想太郎：二元対称消失通信路におけるビット反転型アルゴリズムの改善(114KB)
・井沢祐介：アイテム評価値の高低を考慮した混合メンバーシップ・ブロックモデルによる推薦システム(131KB)
・小宮洋一：ベイズ最適な店舗の組み合わせの探索と予測式の混合によるレストランチェーンの来客数予測モデルの構築(58KB)
・小笠原 匠：制約付きニューラルネットワークの混合モデルによる株価予測(71KB)
・鈴木和磨：ユーザレビューを用いた内部環境ラベル付き未知情報特定法(73KB)
・鈴木健史：確率潜在空間モデルに基づく推薦システムに関する研究(136KB)
・内田一峰：自己組織化マップを用いた衣料品俯瞰マップによる検索システムの提案(82KB)
2010年度9月 (卒論1件)
・大串康輝：異なる拡張率をもつ島モデルと実数値GAのSPXによる解法の提案(81KB)
2009年度 (卒論8件)
・岩間大輝：記号の出現パターンを考慮したベイズ符号の効率的アルゴリズムに関する研究(202KB)
・小部泰嗣：時間的尺度を導入した主要潜在トピック抽出法(90KB)
・小田井良輔：事後確率最大判別法に基づくRVM多値文書分類手法の提案(58KB)
・長田佳史：ピボットの置換による符号化率が可変なパンクチャド低密度パリティ検査符号の構成法(62KB)
・榮枝隼人：店舗属性を考慮した時間・天候要因のメニュー売上に対する影響分析(24KB)
・坂口卓也：連続変数に対応した決定木モデルにおけるベイズ最適な予測アルゴリズム(92KB)
・竹村 隆：最大被覆問題に基づくユーザレビュー分析手法(45KB)
・牛尼夏海：混合Polya 分布に基づくサブトピックを考慮した文書分類手法に関する一考察(63KB)
2003〜2008年度 卒論・修論概要
・武蔵工業大学 環境情報学部 情報メディア学科 後藤研究室の卒論・修論概要はこちら
