所属：
情報理工学研究科 計算工学専攻 修士2年
研究内容：
確率モデルであるCopulaを用いて複数の評価尺度の統合をすることにより，検索精度の向上させる試みを行っている．検索エンジンはユーザにより与えられたクエリと文書の適合度を算出することで文書を評価しランキングする．情報要求の多様化に伴い，クエリ以外の評価尺度（文書の複雑さ・新鮮さなど）とクエリとの適合度を統合することにより検索精度を向上させるシステムも存在するようになった．既存の統合手法として，線形結合やランキング学習が存在するが，線形結合は評価尺度間の非線形な従属構造を捉えられず，ランキング学習は各基準に対して付与された重みの理由付けが難しい．Copulaは多次元同時分布と周辺分布の関係を表す関数であり，金融工学で用いられる．Copulaを用いて同時分布を計算することで，評価尺度間の非線形な依存構造を捉えることができると考える．また，周辺分布と周辺分布間の従属構造を個別に分けて理解することができるため，結果に対する理由付けが容易となる．
趣味：
食べる，走る，蹴る