氏名

スコ トウタ

須子 統太

職名

准教授 (https://researchmap.jp/read0206267/)

所属

(社会科学部)

連絡先

URL等

研究者番号
40409660

本属以外の学内所属

学内研究所等

CCDL研究所

研究所員 2015年-2015年

理工学術院総合研究所(理工学研究所)

兼任研究員 2018年-

学歴・学位

学位

博士(工学) 論文 早稲田大学 情報基礎理論

研究分野

キーワード

ベイズ統計、統計的学習理論、ビジネス統計、データマイニング、情報理論

科研費分類

情報学 / 情報基礎学 / 統計科学

情報学 / 人間情報学 / 知能情報学

情報学 / 情報基礎学 / 情報基礎理論

共同研究希望テーマ

ビジネス分野への統計解析の応用

希望連携機関:産学連携、民間を含む他機関等との共同研究等

目的:技術相談、受託研究、共同研究

論文

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年07月-

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

Nozomi Miya, Tota Suko, Goki Yasuda, Toshiyasu Matsushima

IEICE Trans. FUNDAMENTALSVol.E97-A( No.12)p.2352 - 23602014年12月-

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

Tota SUKO, Toshiyasu MATSUSHIMA and Shigeichi HIRASAWA

Journal of Discrete Mathematical Sciences & CryptographyVol. 13(No. 4)p.383 - 3912010年08月-

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年09月-

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年09月-

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年10月-

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 Engineering2014年11月-

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年10月-

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 Applicationsp.141 - 1462011年-

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 2010p.272010年05月-

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 Statisticsp.167 - 1682010年-

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年-

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 Theory2007年-

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年-

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年03月-

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年03月-

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年08月-

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年11月-

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年03月-

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年03月-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年05月-

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年03月-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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年-

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(フレッシュマンセッション,一般)

宮 希望;須子 統太;安田 豪毅;松嶋 敏泰

電子情報通信学会技術研究報告. IT, 情報理論111(142)p.71 - 762011年07月-2011年07月 

CiNii

詳細

ISSN:09135685

概要:情報源から発生するデータを逐次的に観測し,それに基づいて次に発生するデータの予測を行う逐次予測問題を考える.予測の評価基準として対数損失を考えた場合,これは次の1時点のデータを予測した場合の1時点の損失とそれをある時点まで総和をとった累積損失の2つに分類される.ここで様々な予測手法が考えられるが,本研究ではべイズ基準の下での予測を考える.このとき,仮定したパラメトリックモデル族は真のモデルを含んでいることが前提であるが,未知である真のモデルは実際には仮定したモデル族に含まれないということも考えられる.本研究では累積損失に対してべイズ基準の下で最適な予測を行う.そして仮定したモデル族は実際には真のモデルを含んでいないという状況の下で損失の漸近的な解析を行う.

統計的決定理論に基づく階層構造を利用したマルチラベル分類法について

山本 粋士;須子 統太;松嶋 敏泰

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習112(454)p.101 - 1062013年02月-2013年02月 

CiNii

詳細

ISSN:0913-5685

概要:本稿では,統計的決定理論に基づくマルチラベル分類法を扱う.マルチラベル分類は,ラベル集合の冪集合の要素を一つのクラスと見なすことで,多クラス分類としても扱える.しかしこの場合,ラベル集合の要素数についてクラスの数が指数的に増加する.その為,要素数が大きい場合には,分類を行うことが計算量的に困難となる.この計算量的困難性を回避する為の研究が従来より行われており,その一つにラベル間の階層構造を利用した研究がある.他方,ベイズ基準のもとで最適な分類法が近年注目されている.本稿では,このベイズ基準のもとで最適な分類法をマルチラベル分類問題に適用する.更にラベル間に階層構造を仮定することで,分類で必要となる計算量をラベル集合の要素数についての線形オーダーで抑えるアルゴリズムを提案する.ベイズ基準のもとで最適となる分類法では,仮定する損失関数により具体的な計算式が異なる.その為本稿では,0-1損失,ハミング損失それぞれの場合において,効率的な分類アルゴリズムを示す.

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 Systems14(4)p.335 - 3462015年12月-2015年12月 

DOIScopus

詳細

ISSN:15987248

概要:© 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.

書籍等出版物

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年 09月-

詳細

ISBN:978-4274209130

外部研究資金

科学研究費採択状況

研究種別:

プライバシー保護データマイニングにおける分散型回帰分析の実用化

2013年-0月-2015年-0月

配分額:¥2080000

研究種別:基盤研究(C)

古今東西の全言語を対象にしたテキストマイニングに関する研究

2010年-2012年

研究分野:知能情報学

配分額:¥4160000

研究種別:

様々な低品質データに対応するロバストな分類アルゴリズムの開発

2018年-0月-2021年-0月

配分額:¥3640000

研究種別:

大規模データ時代のビジネスアナリティクス手法に関する基礎的研究

2014年-0月-2017年-0月

配分額:¥15730000

研究種別:

確率的要素を含む情報セキュリティシステムの利便性と安全性からの最適化と統合評価

2013年-0月-2016年-0月

配分額:¥5070000

学内研究制度

特定課題研究

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年度

研究成果概要: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Lemp...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年度

研究成果概要: 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... 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.

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年度

研究成果概要: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...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.

現在担当している科目

科目名開講学部・研究科開講年度学期
情報化社会とワーキングスタイル社会科学部2019秋学期
経営科学 1社会科学部2019秋学期
経営科学 2社会科学部2019春学期
ゼミナールI(経営科学/秋学期)社会科学部2019秋学期
ゼミナールII(経営科学/春学期)社会科学部2019春学期
ゼミナールII(経営科学/秋学期)社会科学部2019秋学期
ゼミナールIII(経営科学/春学期)社会科学部2019春学期
ゼミナールIII(経営科学/秋学期)社会科学部2019秋学期
ラーニング・コミュニティ D社会科学部2019春クォーター
経営科学研究 I大学院社会科学研究科2019春学期
経営科学研究 II大学院社会科学研究科2019秋学期