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SUKO, Tota

Official Title

Associate Professor

Affiliation

(School of Social Sciences)

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Grant-in-aids for Scientific Researcher Number
40409660

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Affiliated Institutes

CCDL研究所

研究所員 2015-2015

理工学術院総合研究所(理工学研究所)

兼任研究員 2018-

Research Field

Grants-in-Aid for Scientific Research classification

Informatics / Principles of Informatics / Statistical science

Informatics / Human informatics / Intelligent informatics

Informatics / Principles of Informatics / Theory of informatics

Paper

プライバシー保護機能を持つ線形回帰モデルにおける最小二乗推定量の分散計算法について

須子統太, 堀井俊佑, 小林学, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

日本経営工学会論文誌 Vol.65(No.2) p.77 - 782014/07-

Asymptotics of Bayesian Inference for a Class of Probabilistic Models under Misspecification

Nozomi Miya, Tota Suko, Goki Yasuda, Toshiyasu Matsushima

IEICE Trans. FUNDAMENTALS Vol.E97-A( No.12) p.2352 - 23602014/12-

Asymptotic property of universal lossless coding for independent piecewise identically distributed sources

Tota SUKO, Toshiyasu MATSUSHIMA and Shigeichi HIRASAWA

Journal of Discrete Mathematical Sciences & Cryptography Vol. 13(No. 4) p.383 - 3912010/08-

拡張された有本-Blahutアルゴリズムの大域的収束性について

安井謙介, 須子統太, 松嶋敏泰

電子情報通信学会論文誌 Vol.91-A(No.9) p.846 - 8602008/09-

外れ値データの発生を含む回帰モデルに対するベイズ予測アルゴリズム

須子統太, 松嶋敏泰, 平澤茂一

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用 Vol.1(No.1) p.17 - 262008/09-

Asymptotics of MLE-based Prediction for Semi-supervised Learning

Goki Yasuda; Nozomi Miya; Tota Suko; Toshiyasu Matsushima

Proc. of 2012 International Symposium on Information Theory and its Applications (ISITA2014) p.3432014/10-

An Analysis of Purchasing and Browsing Histories on an EC Site Based on a New Latent Class Model

Masayuki Goto, Kenta Mikawa, Manabu Kobayashi, Shunsuke Horii, Tota Suko, Shigeichi Hirasawa

The 1st East Asia Workshop on Industrial Engineering 2014/11-

Asymptotics of Bayesian estimation for nested models under misspecification

Nozomi Miya, Tota Suko, Goki Yasuda, Toshiyasu Matsushima

Proc. of 2012 International Symposium on Information Theory and its Applications (ISITA2012) p.86 - 902012/10-

A Note on Linear Programming Based Communication Receivers

S. Horii, T. Suko, T. Matsushima, and S. Hirasawa

in Proc. of the 3rd International Castle Meeting on Coding Theory and Applications p.141 - 1462011-

Bayes universal source coding scheme for correlated sources

Tota Suko, Shunsuke Horii, Toshiyasu Matsushima and Shigeichi Hirasawa

Proceedings of the 1st IEEE African Winter School on Information Theory and Communications 2010 p.272010/05-

On the Bayesian Forecasting Algorithm under the Non-Stationary Binomial Distribution with the Hyper Parameter Estimation

Daiki Koizumi, Tota Suko, Toshiyasu Matsushima

Proceeding of Ninth Valencia International Meeting on Bayesian Statistics p.167 - 1682010-

Multiuser Detection Algorithm for CDMA Based on the Belief Propagation Algorithm

Shunsuke Horii, Tota Suko, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

Proceedings of IEEE 10th Int. Symp. on Spread Spectrum Technical and Applications(ISSSTA'08) p.194 - 1992008-

An Algorithm for Computing the Secrecy Capacity of Broadcast Channels with Confidential Messages

Kensuke Yasui, Tota Suko, Toshiyasu Matsushima

Proceedings of IEEE International Symposium on Information Theory 2007-

Multiuser Detection Algorithms for CDMA based on the Massage Passing Algorithms

Shunsuke Horii,Tota Suko,Toshiyasu Matsushima

Proceeding of 2006 Hawaii, IEICE and SITA Joint Conference on Information Theory (HISC2006) p.17 - 222006-

電子教材とワークシートを用いた統計基礎教育におけるブレンディッドラーニングに関する一考察

小泉大城,須子統太,平澤茂一

情報処理学会第77回全国大会 講演論文集 4p.605 - 6062015/03-

詳細な学習ログを用いた英語リーディング過程の分析(2) ログデータから見た成績との関係

中野美知子,吉田諭史,須子統太,玉木欽也,ギエルモ エンリケズ

情報処理学会第77回全国大会 講演論文集 4p.503 - 5042015/03-

統計基礎学修のためのブレンディッドラーニングの取り組み

小泉 大城, 須子 統太

平成26年度私立大学情報教育協会 ICT利用による教育改善研究発表会 資料集 p.28 - 292014/08-

プライバシー保護機能を持つ分散型正則化最小二乗法について

須子統太, 堀井俊佑, 小林学

第37回情報理論とその応用シンポジウム予稿集(SITA2014) p.300 - 3052014/11-

統計基礎教育のためのタブレット型端末向け電子教材の試作と評価

小泉 大城, 須子 統太, 平澤 茂一

情報処理学会 第76回全国大会 講演論文集 4p.361 - 3622014/03-

PDFファイルをベースとした電子教材作成支援システム

荒本 道隆, 小泉 大城, 須子 統太, 平澤 茂一

情報処理学会 第76回全国大会 講演論文集 42014/03-

プライバシー保護を目的とした線形回帰モデルにおける事後確率最大推定量の分散計算法について

中井 祥人, 須子統太, 松嶋敏泰

電子情報通信学会技術研究報告 IBISML, 112(454)p.47 - 542013-

線形回帰モデルにおけるベイズ決定理論に基づく予測の近似手法

都築遼馬, 須子統太, 松嶋敏泰

第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集(SITA2013) p.438 - 4412013-

次数未知の多変数多項式回帰モデルにおけるベイズ予測

山本粋士 , 須子統太, 松嶋敏泰

第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集(SITA2013) p.520 - 5242013-

半教師付き学習における一致推定量に基づく予測の漸近評価,

安田豪毅, 宮希望, 須子統太, 松嶋敏泰,

第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集(SITA2013) p.659 - 6642013-

真の分布を含むとは限らない階層モデル族に対するベイズ推定の漸近評価

宮希望, 須子統太, 安田豪毅, 松嶋敏泰

第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集(SITA2013) p.665 - 6702013-

Iterative Multiuser Joint Decoding based on Augmented Lagrangian Method

Shunsuke Horii , Tota Suko, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

電子情報通信学会技術研究報告 IT2013-34p.13 - 172013-

判別を目的としたプライバシー保護データ解析に関する一考察

後藤正幸,須子統太,小林 学,平澤茂一

日本経営工学会 平成25年春季大会予稿集 p.54 - 552013/05-

大学教育のための電子教材の試作 〜 タブレット端末向け統計基礎教材 〜

小泉大城,須子統太,平澤茂一

情報処理学会 第75回全国大会 講演論文集 4p.467 - 4682013/03-

プライバシー保護を目的とした回帰分析の拡張について

須子統太, 堀井俊佑, 小林学, 松嶋敏泰, 平澤茂一

第35回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.562 - 5672012-

プライバシー保護を目的とした線形回帰モデルにおける最小二乗推定量 の分散計算法について

須子統太, 堀井俊佑, 小林学, 後藤正幸, 松嶋敏泰, 平澤茂一

電子情報通信学会技術研究報告 IBISML2012-49p.107 - 1112012-

木構造を仮定した信号に対する拡張ラグランジュ法に基づいた圧縮センシングについて

堀井俊佑, 須子統太, 松嶋敏泰

第35回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.320 - 3252012-

真のモデルを含まないパラメトリックモデル族に対するベイズ予測の漸近評価

宮希望, 須子統太,松嶋敏泰

電子情報通信学会技術研究報告 IT2011-11p.71 - 762011-

複数の相関のある情報源に対するベイズ符号化について

須子統太, 堀井俊佑,松嶋敏泰,平澤茂一

第33回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.759 - 7632010-

Maximum likelihood detection for DS-CDMA using Gr�{o}bner bases

Shunsuke Horii, Tota Suko, Toshiyasu Matsushima, Shigeichi Hirasawa

第33回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.489 - 4932010-

マーキング仮定に基づくフィンガープリンティング符号のキャパシティについて

柴田大介, 須子統太, 松嶋敏泰

暗号と情報セキュリティシンポジウム予稿集 2008-

区間で一定なパラメータを持つ非定常情報源の漸近的な性質について

須子統太,松嶋敏泰,平澤茂一

第31回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.815 - 8182008-

A Note on Multiuser Detection Algorithms for CDMA based on the Belief Propagation Algorithm

S. Horii, T. Suko, T. Matsushima and S. Hirasawa

電子情報通信学会技術報告 IT2007-26p.7 - 122008-

外れ値データの発生を含む回帰モデルに対するベイズ予測アルゴリズム

須子統太,松嶋敏泰,平澤茂一

情報処理学会研究報告 2007-MPS-67p.13 - 162007-

密情報を持つBroadcast Channel の Secrecy Capacity 計算アルゴリズム

安井謙介,須子統太,松嶋敏泰

第29回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.69 - 732006-

BW変換を用いたユニバーサル符号化アルゴリズムに関する研究

須子統太,松嶋敏泰,平澤茂一

第28回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.343 - 3462005-

電子透かしにおける秘匿容量計算計算アルゴリズム

安井謙介,須子統太,松嶋敏泰

電子情報通信学会技術報告 IT2005-94p.177 - 1822005-

使用ユーザが変化するDS/CDMAシステムにおけるベイズ最適なマルチユーザ検出について

堀井俊佑,須子統太,松嶋敏泰

第28回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.781 - 7842005-

電子透かしにおける秘匿容量の計算手法に関する研究

安井謙介,須子統太,松嶋敏泰

電子情報通信学会技術報告 IT2005-47p.29 - 342005-

区間で一定なパラメータを持つ非定常情報源におけるベイズ符号の冗長度について

須子統太,松嶋 敏泰,平澤 茂一

第27回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.523 - 5262004-

外れ値データの発生を考慮にいれた回帰モデルにおけるベイズ予測法について

須子統太,仲川文隆,松嶋敏泰

2004年情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2004)予稿集 p.34 - 392004-

区間で定常なパラメータを持つ非定常情報源におけるベイズ符号の冗長度について

須子統太,松嶋敏泰,平澤茂一

電子情報通信学会技術報告 IT2004-22p.23 - 282004-

階層モデルにおけるベイズ予測の漸近評価に関する一考察

宅味丈夫,須子統太,松嶋敏泰

第27回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.639 - 6422004-

ベイズ決定理論に基づく予測における近似手法について

江口公盛,須子統太,松嶋敏泰

第26回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.703 - 7062003-

相関のある時系列の状態空間によるモデル化と予測

鈴木悠哉,須子統太,松嶋敏泰

電子情報通信学会技術報告 IT2003-38p.87 - 922003-

区間で一定なパラメータを持つ情報源におけるベイズ符号化法について

須子統太,松嶋敏泰,平澤茂一

第26回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.165 - 1682003-

決定木モデルにおける予測アルゴリズムについて

須子統太,野村亮,松嶋敏泰,平澤茂一

電子情報通信学会技術報告 COMP2003-36p.93 - 982003-

拡張された階層モデルにおける予測アルゴリズムについて

須子統太, 野村亮, 松嶋敏泰

第25回情報理論とその応用シンポジウム予稿集 p.755 - 7582002-

Asymptotics of Bayesian prediction for misspecified models

MIYA Nozomi;SUKO Tota;YASUDA Goki;MATSUSHIMA Toshiyasu

IEICE technical report. Information theory 111(142) p.71 - 762011/07-2011/07

CiNii

Detail

ISSN:09135685

Outline:We consider the sequential prediction problem which is the prediction of the next symbol based on the sequential observation of source symbols. The log loss function in this problem is classified into two types, the instantaneous loss and the cumulative loss. The former is the loss function for the prediction of the only next one symbol. The latter is the sum of the instantaneous loss. We consider the Bayesian prediction for this problem. In Bayesian prediction, it is assumed that the true model lies within a parametrized family of distributions. However, it can be considered that it lies without a parametrized family practically(misspecified models), the true model being unknown. We analyze asymptotics of the cumulative loss for Bayesian prediction under this situation.

Hierarchical Multi-label Classification on Statistical Decision Theory

YAMAMOTO Kiyohito;SUKO Tota;MATSUSHIMA Toshiyasu

112(454) p.101 - 1062013/02-2013/02

CiNii

Detail

ISSN:0913-5685

Outline:This paper considers multi-label classification on statistical decision theory. In Label Power Set format, multi-label classification is equivalent to multi-class classification. However, the number of classes increases exponentially as elements in label set grow in number. Hence in case of many labels, a prohibitive computational cost problem occurs. To avoid this problem, some studies have been done and one of them used hierarchical structure. On the other hand, optimal classification method based on bayes rule has been attracted much attention recently. We apply this optimal classification method based on bayes rule to multi-label classification problem. Moreover, assuming hierarchical structure on labels, we propose efficient classification algorithms which reduce computational cost to linear order on the number of elements in label set. Since optimal classification based on bayes rule differs calculation formula depending loss function, we present algorithms in case of O-1 loss and hamming loss, respectively.

A new latent class model for analysis of purchasing and browsing histories on EC sites

Goto, Masayuki; Mikawa, Kenta; Hirasawa, Shigeichi; Kobayashi, Manabu; Suko, Tota; Horii, Shunsuke

Industrial Engineering and Management Systems 14(4) p.335 - 3462015/12-2015/12

DOIScopus

Detail

ISSN:15987248

Outline:© 2015 KIIE.The electronic commerce site (EC site) has become an important marketing channel where consumers can purchase many kinds of products; their access logs, including purchase records and browsing histories, are saved in the EC sites' databases. These log data can be utilized for the purpose of web marketing. The customers who purchase many product items are good customers, whereas the other customers, who do not purchase many items, must not be good customers even if they browse many items. If the attributes of good customers and those of other customers are clarified, such information is valuable as input for making a new marketing strategy. Regarding the product items, the characteristics of good items that are bought by many users are valuable information. It is necessary to construct a method to efficiently analyze such characteristics. This paper proposes a new latent class model to analyze both purchasing and browsing histories to make latent item and user clusters. By applying the proposal, an example of data analysis on an EC site is demonstrated. Through the clusters obtained by the proposed latent class model and the classification rule by the decision tree model, new findings are extracted from the data of purchasing and browsing histories.

Books And Publication

IT Text 確率統計学

須子統太,鈴木誠,浮田善文,小林学,後藤正幸

オーム社2010/09-

Detali

ISBN:978-4274209130

Research Grants & Projects

Grant-in-aids for Scientific Research Adoption Situation

Research Classification:

Distributed Regression Protocols for Privacy Preserving Data Mining

2013/-0-2015/-0

Allocation Class:¥2080000

Research Classification:

Text Mining for Languages of All Ages and Countries

2010-2012

Allocation Class:¥4160000

Research Classification:

Fundamental study on business analytics technologies on big data era

2014/-0-2017/-0

Allocation Class:¥15730000

Research Classification:

A Unified Analysis and Optimization of Information Security System with Probabilistic Components from Viewpoints of Convenience and Safety

2013/-0-2016/-0

Allocation Class:¥5070000

On-campus Research System

Special Research Project

実用化に向けた高圧縮符号化アルゴリズムに関する研究

2006

Research Results Outline:情報ネットワーク社会において,情報の圧縮技術は欠くことのできない基盤技術である.現在、主に使われている圧縮技術は80年代にZivらによって提案されたL情報ネットワーク社会において,情報の圧縮技術は欠くことのできない基盤技術である.現在、主に使われている圧縮技術は80年代にZivらによって提案されたLempel-Ziv法(LZ法)を基礎においている.具体的には,gzipなどの圧縮ツールのアルゴリズ...情報ネットワーク社会において,情報の圧縮技術は欠くことのできない基盤技術である.現在、主に使われている圧縮技術は80年代にZivらによって提案されたLempel-Ziv法(LZ法)を基礎においている.具体的には,gzipなどの圧縮ツールのアルゴリズムで使われている.LZ法が提案されて以来,LZ法をベースにした改良法の研究が数多くされてきた.90年代後半になると,一定の成果を得たことで,大きな進展はなくなり,また情報ネットワークの高速化に伴い,多少の改善によるメリットが薄れてきたため,圧縮技術に関する研究は,一度は収束を迎えたかのように見えた.しかし近年,情報ネットワークの高速化が頭打ちになりつつある中,情報コンテンツの大容量化の速度は依然衰えず,圧縮技術の重要性が増しつつある.そのため,圧縮技術の基礎理論のさらなる発展は今後のネットワーク社会における重要な課題のひとつである.90年代に研究されていたベイズ符号という符号化法がある.この符号は,理論限界を達成することが示されており,他の符号よりも高い圧縮率で圧縮することが可能であることが知られている.従来,ベイズ符号やその他の符号に関する研究では定常な情報源に対しての研究がほとんどであり,より一般的な情報源である非定常情報源に対する研究は少ない.実際に圧縮するデータが非定常性を有することは充分に考えられ,実用化に際しては非定常な情報源に対しても性能が保証される符号の構成が必要となってくる.そこで本研究ではある非定常な情報源のクラスに対し,効率的なベイズ符号の構成法を提案し,それに対する漸近的な性能評価を行った.

クラウド環境における確率モデルに基づく無歪み高圧縮符号化に関する研究

2011

Research Results Outline:膨大な量のディジタルデータが流通する現代において,データ圧縮(情報源符号化)技術は,ネットワーク社会を支える重要な基盤技術のひとつとなっている.現在,膨大な量のディジタルデータが流通する現代において,データ圧縮(情報源符号化)技術は,ネットワーク社会を支える重要な基盤技術のひとつとなっている.現在,主に使われているデータ圧縮技術は80 年代にZiv らによって提案されたLempel-Ziv 法(...膨大な量のディジタルデータが流通する現代において,データ圧縮(情報源符号化)技術は,ネットワーク社会を支える重要な基盤技術のひとつとなっている.現在,主に使われているデータ圧縮技術は80 年代にZiv らによって提案されたLempel-Ziv 法(LZ 法)を基礎においている.具体的には,gzip などの圧縮ツールに用いられている手法である.LZ 法が提案されて以来,LZ法をベースにした改良法の研究が数多くされてきたものの,90 年代後半になると一定の成果を得たことで大きな進展はなくなった.また情報ネットワークの高速化に伴い,アルゴリズムの改善によるメリットが薄れてきたため,圧縮技術に関する研究は1 度は収束を迎えたかのように見えた.しかし近年,ネットワークの高速化が頭打ちになりつつある中,クラウドコンピューティングの発達やディジタルコンテンツの大容量化により,ネットワークトラヒックやサーバの記憶容量は増加の一途を辿っている.そのため,データ圧縮技術のさらなる発展が求められるようになり,今後のネットワーク社会における重要な課題のひとつであると考えられる.データ圧縮アルゴリズムは,圧縮対象となるデータの出現構造に対し,陽に確率モデルを仮定するアルゴリズムと,陽には仮定しないアルゴリズムに分類することができる.前者にはCTW法やベイズ符号など,後者にはLZ 法やその改良法などが含まれる.圧縮アルゴリズムの性能評価は,データのサイズを伸ばしていった時に,圧縮後のファイルのサイズが,圧縮の理論限界であるエントロピーへ収束するのか,また収束する場合にはどれくらいの速さで収束するのか,によって評価される.確率モデルを陽に仮定するアルゴリズムは,エントロピーの収束速度が非常に速い代わりに,仮定した確率モデルに対してしかエントロピーへの収束を保証できない.それに対し,LZ 法などの確率モデルを陽に仮定しないアルゴリズムは,非常に広いモデルのクラスに対してエントロピーへの収束が保証できる代わりに,その収束速度は非常に遅く,有限時点での圧縮性能は必ずしも高くない.現在主流として用いられている圧縮技術のほとんどは,LZ 法をベースとした確率モデルを陽に仮定しないアルゴリズムを用いているため,汎用性は高いものの個々のファイルに対しての圧縮性能は必ずしも高いとは言えず,圧縮率の改善の余地はまだまだあると考えられる.その一方,ベイズ符号などの確率モデルを仮定するアルゴリズムに関する研究は,限られた確率モデルに対する研究しか行われておらず,実用的なデータ構造に対する研究が不十分であるため実用化には至っていない.そこで本研究では,高圧縮率である確率モデルを仮定した圧縮アルゴリズムを,実用的なデータ構造に対して適用することを目的として研究を行った.特に従来テキストデータに対して,非常に高い圧縮率を持ち,理論的最適性の保証することのできるベイズ符号を他のデータ構造に対し拡張し適用を行った.その結果,アルゴリズムを実装する際,ベイズ符号が仮定する確率モデルと,真の確率構造がことなる場合においても,ベイズ符号は一定の圧縮性能を持つ事を理論的に示すことができた.

低品質データのための次世代データ解析基盤の構築

2017

Research Results Outline: 様々な低品質データに対するデータ解析手法の開発を目的とし研究を行った.まず,ラベルにノイズを含む分類問題に関する研究を行った.誤りや欠損など様々なノ 様々な低品質データに対するデータ解析手法の開発を目的とし研究を行った.まず,ラベルにノイズを含む分類問題に関する研究を行った.誤りや欠損など様々なノイズ混入を一般的に表現可能なモデルを提案し,それに対応する分類アルゴリズムの提案を行った.次に,W... 様々な低品質データに対するデータ解析手法の開発を目的とし研究を行った.まず,ラベルにノイズを含む分類問題に関する研究を行った.誤りや欠損など様々なノイズ混入を一般的に表現可能なモデルを提案し,それに対応する分類アルゴリズムの提案を行った.次に,Web調査などのランダムサンプリングの前提が崩れているアンケートデータを用いて,母集団の回答分布を推定する研究を行った.最後に,重回帰分析におけるスパース推定について研究した.説明変数に複雑な交互作用や,高次の項を含む多項式回帰モデルにおいて,最大次数が未知の場合のスパース推定アルゴリズムを提案した.それぞれの研究成果については国内学会で発表を行った.

Lecture Course

Course TitleSchoolYearTerm
Working-Style in the Information-Oriented SocietySchool of Social Sciences2019fall semester
Management Science 1School of Social Sciences2019fall semester
Management Science 2School of Social Sciences2019spring semester
SeminarI (Management Science/fall semester)School of Social Sciences2019fall semester
SeminarII (Management Science/spring semester)School of Social Sciences2019spring semester
SeminarII (Management Science/fall semester)School of Social Sciences2019fall semester
SeminarIII (Management Science/spring semester)School of Social Sciences2019spring semester
SeminarIII (Management Science/fall semester)School of Social Sciences2019fall semester
Learning Community DSchool of Social Sciences2019spring quarter
Management Science Studies IGraduate School of Social Sciences2019spring semester
Management Science Studies IIGraduate School of Social Sciences2019fall semester