現代社会の存立は、インターネットにより相互接続された膨大な分散情報に依存しています。社会の健全な発展のためには、正確な情報を迅速に伝達する技術や膨大な情報の中から必要時に必要な情報を高速に検索する技術の確立とその継続的な見直しが必須です。そのために、本研究室では、データベース、マルチメディア情報システム、、データマイニング、情報検索・情報推薦などの基礎研究を推進するとともに、地理・空間情報システム、投資支援情報システム、情報アクセスシステムなど社会との適応性が高い情報システムを構築するための応用研究を各分野の専門家との協働も交えて推進します。
News & Information
- 中国データベース技術委員会と交流
3月6日、中国データベース技術委員会（TCDB）一行が本学を訪問し、研究交流を行ないました．
- DEIM2026 学生プレゼンテーション賞受賞
DEIM2026にて，本研究室の中園 康聖,福田 京司,井上 時音,喬 業軼が学生プレゼンテーション賞を受賞しました．
- DEIM2026にて発表を行いました
神戸のポートアイランドにて3/4,3/5に開催されたDEIMで以下9件の発表を行いました
1.気象情報のリアルタイム性と長期性を考慮したPOI推薦
*三田 光起1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学)2.複数興味を用いたシーケンシャル推薦モデル
*廣澤 凛太郎1、Liu Yun1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学)3.ゆとりがある観光ルートのプランニング
*辻本 光1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学)4.グリッドの多粒度を考慮した低山登山の道迷い検出
*中村 洋祐1、笠原 秀一2、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学、2. 大阪成蹊大学)5.ペルソナトークンの生成とこれを用いた対話型ゲームの難易度制御
*角田 悠之介1、中園 康聖1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学大学)6.KMAP: 知識制御可能なマルチLLMエージェントを用いたピアーランニングシステム
*中園 康聖1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学大学院)7.リスクアウェア株式取引のための多粒度・マルチモーダル強化学習モデルに関する研究
*福田 京司1、馬 強1、Yang Zhang2 (1. 京都工芸繊維大学、2. Southwestern University of Finance and Economics)8.大規模言語モデルを用いた質問力向上支援システム
*井上 時音1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学)9.Graph Token Control of Multi-Knowledge-Level LLM Agents for Peer Learning Systems
*喬 業軼1、Liu Yun1、Duan Yijun1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学) - LLMコンペティション準優勝
データ分析コンペティションにて本研究室所属の中村(B4)が準優勝しました．中村はLLMに関する研究を行っていませんが，先輩方の知見や日頃の研究のノウハウを生かすことでコンペティションにおいて良い成績を収めることができました．
コンペティション概要:
本コンペティションは、株式会社リヴァンプがNishika株式会社と共同開催する大学生/大学院生を対象としたLLMコンペティションです。 LLM技術の急速な発展により、LLMを用いた業務改革が多くのビジネスシーンで求められています。本コンペティションは、LLMによる魅力的な商品PR文の自動生成タスクを通じて大学生/大学院生の皆様にLLMのビジネスでの活用方法を体験して頂くことを目的としています。
- Best Student Award
廣澤（M2）の論文"MUSE: Multi-interest Framework Using Self-attentive Election for Sequential Recommendation"がADMA2025のBest Student Awardを獲得しました！