研究者
J-GLOBAL ID：200901059513116449   更新日: 2024年04月01日

石川 博

イシカワ ヒロシ | HIROSHI ISHIKAWA
所属機関・部署：
東京都立大学 システムデザイン学部

東京都立大学 システムデザイン学部 について


職名： 特別先導教授
ホームページURL (2件)： http://krifiss3.sd.tmu.ac.jp/iskwHP/ ,  http://db-lab.cs.inf.shizuoka.ac.jp/
研究分野 (2件)： ウェブ情報学、サービス情報学 ,  データベース
研究キーワード (10件)： 機械学習 ,  データエンジニアリング ,  データサイエンス ,  仮説解釈 ,  仮説生成 ,  サイエンスデータ ,  ソーシャルデータ ,  データマイニング ,  データベース ,  ビッグデータ
競争的資金等の研究課題 (21件)：
  • 2020 - 2023 ソーシャルビッグデータ応用における仮説の生成と説明のための基盤的研究
  • 2016 - 2019 ソーシャルビッグデータにおけるデータ分析とデータ管理の統合理論の構築と実践
  • 2015 - 2019 動向情報エコシステム実現のための情報アクセス・活用支援
  • 2014 - 2017 実践型演習における受講生の行動評価に基づくITコンピテンシ育成環境
  • 2013 - 2015 考古学的アプローチによる埋没ビックデータの再センシング基盤技術
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論文 (139件)：
  • Daiju Kato, Hiroshi Ishikawa. Quality Control Methods Using Quality Characteristics in Development and Operations. Digital. 2024. 4. 1. 232-243
  • Asahi Iha, Kenji Terada, Masaki Endo, Tsuyoshi Tanaka, Shigeyoshi Ohno, Hiroshi Ishikawa. Relation between time-series forecasting methods and estimation of best times to see cherry blossoms. INFSOC IWIN 2023. 2023
  • Ryoga Sato, Yusuke Takamori, Kenji Terada, Masaki Endo, Tsuyoshi Tanaka, Shigeyoshi Ohno, Hiroshi Ishikawa. Estimating the best time to view cherry blossoms using Natural Language Processing tasks. INFSOC IWIN 2023. 2023
  • Yusuke Takamori, Junya Sato, Ryoga Sato, Asahi Iha, Masaki Endo, Kenji Terada, Shigeyoshi Ohno, Hiroshi Ishikawa. Time-Series Estimation of the Best Time to View Seasonal Organisms Using Geotagged Tweets and Co-occurring Words. MEDES. 2023. 347-360
  • Junya Sato, Yusuke Takamori, Masahiro Fujimoto, Tomonari Horikawa, Masaki Endo, Shigeyoshi Ohno, Masaharu Hirota, Hiroshi Ishikawa. Verification of the Best Time to See Cherry Blossoms Estimation Method using Time Series Prediction Method. International Workshop on Informatics (IWIN2022). 2022
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MISC (135件)：
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書籍 (11件)：
  • Hypothesis Generation and Interpretation: Design Principles and Patterns for Big Data Applications
    Springer Nature 2023 ISBN:9783031435393
  • モダンSQL
    共立出版 2023 ISBN:9784320125698
  • 仮説のつくりかた: 多様なデータから新たな発想をつかめ
    共立出版 2021 ISBN:4320124766
  • フルスタックJavaScriptとPython機械学習ライブラリで実践するソーシャルビッグデータ,
    コロナ社 2019 ISBN:9784339028898
  • Social big data mining
    CRC Press 2015 ISBN:9781498710930
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学歴 (3件)：
  • - 1992 東京大学大学院 理学系研究科
  • - 1979 東京大学 理学部 情報科学科
  • - 1979 東京大学
学位 (1件)：
  • 博士(理学) (東京大学)
経歴 (5件)：
  • 2021/04 - 現在 東京都立大学 システムデザイン研究科 特別先導教授
  • 2020/04 - 2021/03 東京都立大学 システムデザイン研究科 教授
  • 2013/04 - 2020/03 首都大学東京 システムデザイン学部 教授
  • 2006/04 - 2013/03 静岡大学 情報学部 教授
  • 2000/04 - 2006/03 東京都立大学 工学部 教授
委員歴 (6件)：
  • 2018 - 現在 東京都都市整備局 南大沢スマートシティ協議会 情報・その他部会長
  • 2010 - 現在 電子情報通信学会 フェロー
  • 2009 - 現在 情報処理学会 フェロー
  • 2003 - 情報処理学会 データベースシステム研究会主査、論文誌(データベース)編集委員長
  • 2003 - Information Processing Society of Japan IPSJ Sig Chair on database systems, Co-editor-in-chief Transactions on databases
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受賞 (19件)：
  • 2022/03 - 日本データベース学会 功労賞
  • 2021/04 - 文部科学省 文部科学大臣表彰(科学技術賞) かぐや等の探査ビッグデータ解析による国際宇宙探査への貢献
  • 2019/03 - The 11th International Conferences on Advances in Multimedia (MMEDIA2019) Best Paper Award
  • 2018/09 - ACM MEDES 2018 Best Paper Award
  • 2017/09 - Intl. Workshop on Informatics (2017) 最優秀プレゼンテーション賞
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所属学会 (9件)：
JMPT ,  JDIM ,  IJOCI ,  IEEE ,  ACM ,  電子情報通信学会 ,  日本データベース学会 ,  情報処理学会 ,  Information Processing Society of Japan
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