猪口 明博 大阪大学 産業科学研究所 知能システム科学大部門 高次推論方式（元田研究室） 日本アイ・ビー・エム株式会社, 東京基礎研究所

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学歴 及び 職歴

• 1994年 3月 福岡県立明善高等学校卒業
• 1994年 4月 大阪大学工学部電気系入学
• 1998年 3月 大阪大学工学部通信工学科卒業
• 2000年 3月 大阪大学大学院工学研究科通信工学専攻博士前期課程修了
• 2000年 4月 日本アイ・ビー・エム株式会社入社 東京基礎研究所勤務 （現在に至る）
• 2003年 4月 大阪大学大学院工学研究科通信工学専攻博士後期課程

受賞

• 2002 JCAC(Journal of Computer Aided Chemistry) 論文賞 (2003年3月 日本化学会春季全国大会にて依頼講演)

学術活動

• 人工知能学会論文編集委員 (2002/7-2004/6)
• Program Committee of International Conference on Machine Learning (ICML 2002) [link]
• Industry Track Program Committee of the 2nd IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2002)
• Program Committee of International Workshop on Active Mining (AM 2002) [link]
• Program Committee of 1st International Workshop on Mining Graphs, Trees and Sequences (MGTS 2003) [link]

論文

• ジャーナル
  • Complete Mining of Frequent Patterns from Graphs: Mining Graph Data, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio and Hiroshi Motoda, Machine Learning, 50 (3): 321-354, March 2003, [link]
  • Applying the Apriori-based Graph Mining Method to Mutagenesis Data Analysis, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Takashi Okada and Hiroshi Motoda, Journal of Computer Aided Chemistry, Vol.2 (2001), (pp.87-pp.92) (2002 JCAC Best Paper Award) [link]
  • 多頻度グラフパターンの完全な高速マイニング手法，猪口 明博，鷲尾 隆，元田 浩，熊沢 公平，荒井 尚英，人工知能学会誌 Vol.15, No. 6, pp.1052-1063(2000)
• 国際会議，国際ワークショップ
  • General Framework for Frequent Structure Mining, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio and Hiroshi Motoda, 6th SANKEN International Symposium, pp.85-86
  • General Framework for Mining Frequent Patterns from Structures, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Yoshio Nishimura and Hiroshi Motoda, International Workshop on Active Mining (AM 2002), pp.23- 30
  • Kernels for Graph Classification, Hisashi Kashima and Akihiro Inokuchi, International Workshop on Active Mining (AM 2002), pp.31-36
  • An Apriori-based Algorithm for Mining Frequent Substructures from Graph Data, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio and Hiroshi Motoda, the 4th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery and Data Mining (PKDD2000), pp.12-23 [link]
  • Applying Algebraic Mining Method of Graph Substructures to Mutagenesis Data Analysis, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Takashi Okada and Hiroshi Motoda, Internal Workshop of KDD Challenge on Real-world Data (in conjunction with PAKDD2000)
  • Derivation of the Topology Structure from Massive Graph Data, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio and Hiroshi Motoda, the 2nd International Conference on Discovery Science (DS1999), pp.330-332
  • Basket Analysis for Graph Structured Data, Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Hiroshi Motoda, Kohei Kumazawa and Naohide Arai, the 3rd Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD1999), pp.420-431
• 国内研究会
  • グラフ構造データマイニングと分子構造からの知識発見, 猪口　明博, 鷲尾　隆, 岡田　孝, 元田　浩, 日本化学会第83春季年会（2003)
  • AGMによる立体構造と生理活性の相関解析,西村 芳男，鷲尾 隆，吉田 哲也，元田 浩，猪口 明博，岡田 孝,第30回構造活性相関シンポジウム (2002)
  • AGMの性能評価と変異原性化学物質分子構造実データへの適用, 西村 芳男，鷲尾 隆，吉田 哲也，元田 浩，猪口 明博, 第3回ソフトウェア化学科会データマイニングワークショップ (2002)
  • HIVデータに対するデータマイニング，猪口 明博，鷲尾 隆，西村 芳男，元田 浩，第58回人工知能学会知識ベースシステム研究会 (2002)
  • グラフ構造データからの連結多頻度グラフ抽出手法，猪口 明博，鷲尾 隆，西村 芳男，元田 浩，第16回人工知能学会全国大会(2002)
  • Apriori-based Miningアルゴリズムの高速化，西村 芳男，鷲尾 隆，吉田 哲也，元田 浩，猪口 明博，第128回情報処理学会知能と複雑系研究会 (2002)
  • Apriori-based Graph Mining手法の効率化，猪口 明博，鷲尾 隆，元田 浩，第15回人工知能学会全国大会(2001)
  • 大量のデータからの誘導部分グラフデータの検索手法，西村 芳男，Supackchookul Ongart，鷲尾 隆，元田 浩，猪口 明博，第15回人工知能学会全国大会(2001)
  • 多頻度グラフ抽出手法の有機塩素化合物への適用，猪口 明博 ，鷲尾 隆，元田 浩，第39回人工知能学会基礎論研究会(1999)
  • 数値属性離散化におけるMDLとAICの比較，塚田 誠，猪口 明博，鷲尾 隆，元田 浩，第42回人工知能学会知識ベース研究会(1999)
  • 膨大なグラフ構造データからの高速マイニング手法，猪口 明博，鷲尾 隆，元田 浩，第13回人工知能学会全国大会(1999)
  • バスケット分析のための構造化データにおける数値属性離散化，塚田 誠，猪口 明博，鷲尾 隆，元田 浩，第38回人工知能学会基礎論研究会，第45回知識ベース研究会(1999)
  • 数値属性データに対するバスケット分析手法，猪口 明博，鷲尾 隆，元田 浩，堀内 匡，第12回人工知能学会全国大会(1998)
  • バスケット分析のグラフ構造データへの拡張と通信ネットワークで多への適用に関する研究，猪口 明博，鷲尾 隆，元田 浩，熊沢 公平，荒井 尚英，第33回人工知能学会基礎論研究会(1998)
• その他
  • A Fast Algorithm for Mining Frequent Connected Graphs, Akihiro Inokuchi,Takashi Washio, Nishimura Yoshio and Hiroshi Motoda, IBM Research Report, RT0448, (February/2002) [pdf]

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