北海道大学大学院情報科学研究科
情報理工学コース
知識ソフトウェア科学 (KSS) 分野

情報知識ネットワーク研究室（通称IKN研）
有村博紀，⼩林靖明

研究室紹介，北大, 情報知識ネットワーク研究室

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北大情報知識ネットワーク研究室
アルゴリズムに基づいて，実世界の大規模・非定型・時空間データの超高速処理に正面から取り組む！
Topics:グラフの木分解
Topics:
文字列照合アルゴリズム

FPTアルゴリズム
組み合わせ遷移

テキスト索引データ構造

グラフアルゴリズム

系列解析アルゴリズム
時空間データ処理

離散構造のアルゴリズム
Topics:
構造学習
説明可能学習解釈可能モデルの学習

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情報知識ネットワーク研究室（有村・小林研）
n 研究テーマ︓

l 「グラフアルゴリズム」，「データ構造」，「データマイニング」，「機械学習」，「情報検索」ほか，アルゴリズムと⼈⼯知能の⼀般

n 教職員︓l 有村博紀 教授，⼩林靖明 准教授，秘書さん

l 学⽣︓ 4年・修⼠・博⼠，例年合計10〜15名

n 学外の研究協⼒者（敬称略）︓

l 宇野毅明(国情研)，平⽥耕⼀,下薗真⼀, 坂本⽐呂志(九⼯⼤)，⼭本章博(京都⼤学)，稲永俊介(九州⼤学) ほか
l 伊藤健洋(東北⼤)，⼩林佑輔(京⼤)，⼤舘陽太，栗⽥和宏(名⼤), ⼟中哲秀(九⼤)，和佐州洋(法政⼤)ほか
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IKNメンバー学生さん： 2022年10月現在（教員2名，秘書1名，4年生4名，修士10名, 博士1名， (写真は2020年10月）

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IKN研はこんな研究室
情報科学の研究室： アルゴリズムと人工知能
研究内容：アルゴリズムならなんでもOK!
(方法と中身)研究室（分野）の選択のヒント

n 離散アルゴリズム（方法論）の基礎研究を中心にして，人工知能とビッグデータへの応用も扱う（適用対象）
n どちらかというと，既存技術の社会応用よりは，技術を学び・作る基礎研究に近い
n 数学や仕組みを考えるのが好きな人は向いている（プログラムを作るのが好きな人も歓迎）• 自分が何が好きか考えてみる• 基本をしっかり（何をしても良い）• 夢中になれることがあればそれがよい• みんなには興味がなくても、自分には一番興味があることが良い

主な研究テーマとグループ(G)n アルゴリズムG： グラフアルゴリズム、文字列アルゴリズム，データ構造，アルゴ
リズム全般（オンライン，近似，ランダム，計算量等なんでも）n 機械学習G： データマイニング，機械学習アルゴリズム(決定木，ブースティング，木アンサンブル，ベイズ学習，解釈可能学習)，信頼されるAI．

応用先： いろいろ，データベース，機械学習，構造データ，地理・移動データ，生命科学（遺伝子や分子など），自然言語，音楽情報処理（希望あれば外部の専門家との共同研究もあり）

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研究プロジェクトの例
nグラフアルゴリズム– 固定パラメータ計算可能性– 近似アルゴリズム– 列挙アルゴリズム

n文字列アルゴリズムとデータ構造– テキスト索引，情報検索アルゴリズム，ハードウェアのアルゴリズム

nデータマイニング– 構造パターンの列挙，機械学習応用n機械学習– 構造データからの機械学習– 解釈可能・説明可能な機械学習– 機械学習アルゴリズムの高性能化，計算学習理論

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配属したら、してほしいこと
nゼミナール– 英語または日本語の資料を読む– わかったことを他のひとに説明する– 新しい考え／方法を作る– プログラムを作る／実験するもしできれば．
– 日本語または英語で書くn

学部期間の残りの時間でしてほしいこと＊– 興味があること／やりたいことをみつける– 何でもいいから，集中して基礎的な勉強をしてみる（20代前半に)＊）大学院の2年間で身につけてほしいことでもあります．
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3-4年生ゼミのテキスト（英語の教科書）
n「アルゴゼミ」（卒論生＋院生メンター）“Introduction to Algorithms“(アルゴリズム入門: 2nd Ed.）– T. H. Cormen, C. E. Leiserson,
R. L. Rivest, and C. Stein– 世界的に有名なアルゴリズムの教科書（やさしい英語です）
線形時間ソートn ハッシュテーブル
n 赤黒木
n B-Treen etc..
nThomas H. Cormen
Dartmouth College, US
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Charles E. Leiserson
MIT, US

Ronald L. Rivest
MIT, USClifford Stein
Columbia大学, US研究室紹介，北大, 情報知識ネットワーク研究室

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自主ゼミ:
n

MLゼミ（機械学習）:“The Elements of Statistical Learning”(機械学習の基礎）– T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman– パターン認識と機械学習の名著
nnTrevor Hastie

Robert Tibshirani

Stanford University

Stanford University

SVMやランダムフォレストなどのデータ分類手法

DSゼミ（文字列・データ）“簡潔データ構造Jerome Friedman
Stanford University– 定兼邦彦： 簡潔データ構造とテキスト索引に関する定評ある教科書n

簡潔データ構造,データ圧縮, テキスト索引構造.

– 前年の教科書：Gonzalo Navarro,“Compact Data Structures”
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自主ゼミ:
n

グラフゼミ（グラフアルゴリズム）:“Parameterized Algorithms”– M. Cygan, F. V. Fomin, Ł. Kowalik, D. Lokshtanov, D. Marx, M.
Pilipczuk, M. Pilipczuk, S. Saurabh– パラメータ化アルゴリズムのスーパースター達が執筆した本

Marek Cygan

Fedor V. FominŁukasz Kowalik

Daniel Lokshtanov

Dániel Marx

Marcin Pilipczuk

Michał Pilipczuk

Saket Saurabh

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身に付けたいことnゼミで直接まなぶこと– 離散数学の基礎知識– アルゴリズムの基本– 情報検索やデータマイニングの基礎技術
– etc

n

情報工学として– アルゴリズムとデータ構造の議論に慣れる– 科学(science)と工学(engineering)の感覚– 読む・話す・聞く・作る能力

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参考： 新3年生の研究室配属後の活動
IKN研の3年後期〜4年3年後期
n （科技英演習I）： 自分で本の章一つを選んで読む（授業・実験と並行） ⇨期末に日本語訳のレポートを作成して提出（科技演習I）の論文読み，プログラム作成

4年後期
n 9月ごろから卒論テーマ
n2022.10.03（※科技演習=科学技術英語演習）

4年前期
n （科技演習II，週1回）： IKNの先輩たちと輪読ゼミに参加．他の人の発表を聞く（この教科書）．自分の章をスライドで発表（半年に1回）
その他
n 科学技術英語演習（「アルゴゼミ」，週1回）：
n 自主ゼミに一つ（以上いくつでも）参加（2021年例：グラフアルゴ，文字列アルゴ，機械学習など）
n 例年（4月ー6月）： プログラミングで自由に遊んでもらっています．（過去
例：決定木学習，シューティングゲー
ムなど）
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北大1年生向け情エレ学科紹介から（情報理工学コースの全研究室で学べます/あてはまります!）

参考：これからの「AI技術者」

情報のすべての分野の学生さんは，未来のAI分野の専門家！

「AI⼈材」とは、ここでは、次の能⼒と興味をもつ⼈材と定義。
• 数理の能⼒（例︓機械学習、最適化、数学）• 計算の能⼒

1年生の線形代数・微分積分・高校の数学
プログラミング・手順を考えること（例︓プログラミング、システム実装）（例：料理のレシピ，実験の手順）

情報理工学コースは、「競技プログラミング」も盛んです（ACM ICPC他で上位入賞）。複数研究室(*) “The four:
The Hidden DNA of Amazon, Apple, Facebook, and Google,” Scott Galloway,に他学部の学生とも一緒に活動しています。

る専門分野をもっている• 実世界に興味（例︓科学，社会応⽤、ビジネス） 自分の興味があ2017 (訳 渡会圭⼦、東洋経済新報社, 2018)1

おまちしています
情報知識ネットワーク研究室
有村・小林{arim, koba}@ist.hokudai.ac.jp
ex. 7680（研究室), 7678 (有村), 7679 (小林)研究室紹介，北大, 情報知識ネットワーク研究室

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