研究者
J-GLOBAL ID:201101061501008171   更新日: 2021年02月03日

Houle Michael

Houle Michael
所属機関・部署:
ホームページURL (2件): http://kaken.nii.ac.jp/ja/r/90399270https://researchmap.jp/meh/
研究分野 (3件): 情報学基礎論 ,  知能情報学 ,  数理情報学
研究キーワード (7件): machine learning ,  algorithms ,  data mining ,  extreme value theory ,  combinatorial geometry ,  visualization ,  similarity search
競争的資金等の研究課題 (4件):
  • 2018 - 2021 Data Mining for Graphs and Networks via Local Intrinsic Dimensional Modeling
  • 2015 - 2018 Practical and Effective Data Mining via Local Intrinsic Dimensional Modeling
  • 2013 - 2017 超高次元データ空間における統計的推定・シミュレーション原理の開発と応用展開
  • 2012 - 2015 • ラベル伝播による画像データセットにおける顔への自動ラベル付け手法
論文 (111件):
MISC (11件):
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特許 (5件):
  • Generating a data structure for information retrieval
  • Selection of elements strongly related to a predetermined reference element
  • Computer system, method, and program product for generating a data structure for information retrieval, and an associated graphical user interface
  • Information processing using a hierarchy structure of randomized samples
  • Computer executable dimension reduction and retrieval engine
書籍 (2件):
  • Computing Handbook, 3rd ed.
    Chapman and Hall 2014
  • Data Mining: A Heuristic Approach Vol. I
    Idea Group Publishing 2002
学位 (1件):
  • B.Sc., Ph.D. (McGill University)
経歴 (10件):
  • 2009/04 - 現在 Sokendai (Graduate University of Advanced Studies) Visiting Professor
  • 2004/02 - 現在 National Institute of Informatics Visiting Professor
  • 2005 - 2007 国立情報学研究所 情報学資源研究センター 客員教授
  • 2007 - 国立情報学研究所 連携研究部門 客員教授
  • 2001/04 - 2003/12 IBM Tokyo Research Laboratory Visiting Scientist
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受賞 (3件):
  • 2018/06 - Best Paper Award, 8th International Conference on Web Intelligence, Mining and Semantics (WIMS 2018) NN-Descent on High-Dimensional Data
  • 2014/10 - 7th International Conference on Similarity Search and Applications (SISAP 2014) Best Paper Award Efficient Algorithms for Similarity Search in Axis-Aligned Subspaces
  • 2010/12 - 10th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2010) Best Research Paper Award Finding Local Anomalies in Very High Dimensional Space
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