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NECの研究者

2024年5月27日

小山田 昌史 （Masafumi Oyamada）

小山田 昌史の写真

主席研究員
博士（工学）

研究分野

  • Large Language Model Development (Pre-Training, Continual Pre-Training, Post-Training, Evolutional Approaches)
  • Agentic Approaches for LLMs (LLM Organization, Task Assignment)
  • Database Systems (Indexing, Query Processing, Probabilistic Modeling)
  • Relational Approaches for Machine Learning (Tabular Data Models, Semi-Parametric Models)

学術雑誌

  • Yuyang Dong, Chuan Xiao, Hanxiong Chen, Jefferey Xu Yu, Kunihiro Takeoka, Masafumi Oyamada, Hiroyuki Kitagawa, "Continuous Top-k Spatial-Keyword Search on Dynamic Objects", 2020, VLDB Journal
  • Masafumi Oyamada, Jianquan Liu, Shinji Ito, Kazuyo Narita, Takuya Araki, Hiroyuki Kitagawa, "Compressed Vector Set: A Fast and Space-Efficient Data Mining Framework", Journal of Information Processing, Vol.26, pp. 416-426, 2018.
  • Masafumi Oyamada, Hideyuki Kawashima, and Hiroyuki Kitagawa. new windowData Stream Processing with Concurrency Control. In SIGAPP Appllied Computing Review. 13, 2 (ACR), pages 54-65, 2013.

国際会議

  • Kunihiro Takeoka, Yuyang Dong, Masafumi Oyamada, "Learning from Unsure Responses", AAAI, 2020.
  • Masafumi Oyamada, "Extracting Feature Engineering Knowledge from Data Science Notebooks", IEEE Big Data, 2019.
  • Kunihiro Takeoka, Masafumi Oyamada, Shinji Nakadai, Takeshi Okadome, Meimei: An Efficient Probabilistic Approach for Semantically Annotating Tables, 33rd AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2019. (Acceptance rate: 1150/7095 = 16.2%)
  • Masafumi Oyamada, Accelerating Feature Engineering with Adaptive Partial Aggregation Tree, IEEE BigData, 2018.
  • Masafumi Oyamada and Shinji Nakadai, Relational Mixture of Experts: Explainable Demographics Prediction with Behavioral Data, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2017 (Regular paper, Acceptance rate: 72/778 = 9.25%)
  • Katsufumi Tomobe, Masafumi Oyamada, and Shinji Nakadai, Link Prediction for Isolated Nodes in Heterogeneous Network by Topic-based Co-Clustering, In Proceedings of the 21st Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), to appear, 2017.
  • Masafumi Oyamada, Jianquan Liu, Kazuyo Narita, and Takuya Araki.  new windowMOARLE: Matrix Operation Accelerator based on Run-Length Encoding, In Proceedings of the 16th  Asia-Pacific Web Conference (APWeb), pages 425-436, 2014 (Best paper runner up).
  • Masafumi Oyamada, Hideyuki Kawashima, and Hiroyuki Kitagawa. new windowContinuous Query Processing with Concurrency Control: Reading Updatable Resources Consistently, In Proceedings of the 28th ACM Symposium on Applied Computing (SAC), pages 788-794,  2013.
  • Masafumi Oyamada, Hideyuki Kawashima, and Hiroyuki Kitagawa. new windowEfficient Invocation of Transaction Sequences Triggered by Data Streams, In Proceedings of the 2nd International Workshop on Streaming Media Delivery and Management Systems (SMDMS), pages 332-337, 2011.

国際会議 (ポスター発表)

  • Masafumi Oyamada, Hideyuki Kawashima, and Hiroyuki Kitagawa. Integration of Data Streams and Relations with Main Memory Database, In Proceedings of the 8th International Conference on Networked Sensing Systems(INSS), 2011.

国内発表

  • 花房諒, 小山田昌史. Cappuccino：構造データに対するブートストラッピング手法, , 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI), 2018.
  • 竹岡邦紘, 小山田昌史, 中台慎二, 岡留剛. マルチラベル分類と知識ベースの埋め込みを用いたテーブル中の列の概念決定, 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI), 2018.
  • Masafumi Oyamada, Adaptive Partial Aggregation Tree, The 2nd. cross-disciplinary Workshop on Computing Systems, Infrastructures, and Programming (xSIG 2018) (to appear), 2018.
  • 小山田昌史, 中台慎二. 関係データに向けた混合エキスパートモデル, 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS), 2017.
  • 小山田昌史, 中台慎二. マージン最大化にもとづく確率的ブロックモデル, 第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS), 2016.
  • 小山田昌史, 中台慎二. 無限混合SVMの関係モデル化, 第30回人工知能学会全国大会 (JSAI), 2016.
  • 小山田昌史, 中台慎二. クエリへ適応的に構築される木構造によるデータ集約処理の高速化, 第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM), 2016.
  • 小山田昌史 , 陳テイ, 成田和世, 荒木拓也. PA-Proxy: SQL-on-Hadoopにおけるデータ集計処理を精度の劣化なく高速化するフレームワーク, 第 7 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム
    (DEIM), 2015.
  • 小山田昌史 , 陳テイ, 成田和世, 荒木拓也.データの部分集約による高速かつ正確なデータ集計処理の実現 , 研究報告データベースシステム (DBS), 2014-DBS-160(19), pages 1-7, 2014.
  • 小山田昌史, 成田和世, 劉健全, 荒木拓也. MOARLE: 高速・省メモリな行列圧縮計算フレームワーク,
     第 6 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 2014.
  • 小山田昌史 , 川島英之, 北川博之. オペレータスケジューリングへの制約付与によるトランザクショナルデータストリーム処理の効率化, 第 5 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム  (DEIM), 2013.
  • 小山田昌史, 川島英之, 北川博之. トランザクショナルなストリームデータ処理の実現方式, 信学技報, vol. 112, no. 172, DE2012-21, pages 29-34, 2012.
  • 小山田昌史 , 川島英之, 北川博之. ストリームデータ処理における状態一貫性の保証, 第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM), 2012.
  • 小山田昌史, 成田和世, 劉健全, 荒木拓也. MOARLE: 高速・省メモリな行列圧縮計算フレームワーク,
     第 6 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM), 2014.
  • 小山田昌史, 川島英之, 北川博之. ストリームに起因する連続的トランザクション呼び出しの効率化,
     信学技報, vol. 111, no. 76, DE2011-2, pages 7-12, 2011.
  • 小山田昌史, 川島英之, 北川博之. ストリーム処理エンジンと主記憶 DBMS の統合利用方式,
    情報処理学会 第 73 回全国大会, 2011.

受賞等

2019/10
new window情報処理学会 山下記念研究賞
2018/09
WebDB Forum 2018 優秀論文賞
2017/03
人工知能学会, 2016年度 全国大会優秀賞[口頭発表部門]
2015/03
DEIM 2015, 最優秀インタラクティブ賞
2014/09
APWeb 2014, Best paper runner up award
2014/03
DEIM 2014, 優秀インタラクティブ賞
2013/03
筑波大学大学院, コンピュータサイエンス専攻長表彰
2013/03
DEIM 2013, 学生プレゼンテーション賞

学会

  • 日本データベース学会

委員など

AAAI 2021
Program Committee
JSAI 2018
プログラム委員（セッション支援担当）
DEIM 2017
コメンテータ
JSAI 2017
プログラム委員（セッション支援担当）
DEIM 2016
ローカル委員（イベント担当）

論文査読

  • DBSJ Journal 2017
  • IEICE Trans. 2014, 2016
  • ADMS 2014 (External)

略歴

2011/03
筑波大学 情報学群 情報科学類 卒業（学士）
2013/03
筑波大学大学院 システム情報工学研究科 修了（修士）
2013/04
NEC 入社
2018/03
筑波大学大学院 システム情報工学研究科 修了（博士）
現在
NEC データサイエンスラボラトリー 勤務

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