大友 一馬 (Kazuma Ohtomo)

by 大友一馬

マルチメディア信号処理，パーソナライズド検索・推薦に関する研究
に従事．
ACM (Student)，IEEE（Student），電子情報通信学会 (Student).
上記の研究だけでなく，進化計算にも興味があります．
(email: ohtomoあっとstn.nagaokaut.ac.jp (あっとを@に変えてください))

● 研究業績

査読付き論文誌 (フルペーパー)

  1. K. Ohtomo, R. Harakawa, M. Iisaka, and M. Iwahashi, “AM-Bi-LSTM: Adaptive multi-modal Bi-LSTM for sequential recommendation,” IEEE Access, vol. 12, pp. 12720-12733, 2024. (IF: 3.9) [paper]
  2. Y. Kitahara, A. Itani, K. Ohtomo, Y. Oda, Y. Takahashi, M. Okamura, M. Mizoshiri, Y. Shida, T. Nakamura, R. Harakawa, M. Iwahashi, and W. Ogasawara, “The monitoring of oil production process by deep learning based on morphology in oleaginous yeasts,” Applied Microbiology and Biotechnology (AMAB), pp. 1-15, 2022. (IF:5.560) [paper]
  3. K. Ohtomo, R. Harakawa, T. Ogawa, M. Haseyama, and M. Iwahashi, “User-centric Multimodal Feature Extraction for Personalized Retrieval of Tumblr Posts,” Springer, Multimedia Tools and Applications (Springer MTAP), vol. 81, pp. 2979-3003, 2022. (IF:2.757) [paper]
  4. K. Ohtomo, R. Harakawa, T. Ogawa, M. Haseyama, and M. Iwahashi, “Personalized recommendation of Tumblr posts using graph convolutional networks with preference-aware multimodal features,” ITE Trans. Media Technology and Applications (ITE MTA), vol. 9, no. 1, pp. 54-61, 2021. [paper] (h5-指標:11)

査読付き国際会議

  1. K. Ohtomo, Y. Kitahara, R. Harakawa, A. Nakamura, Y. Shida, W. Ogasawara, and M. Iwahashi, “Micro-Spatial Attention with Sparse Constraint Self-Supervised Learning for Oleaginous Yeast Image Representation,” IEEE International Conference on Visual Communications and Image Processing (VCIP), 2023.12. (Accepted)
  2. K. Ohtomo, R. Harakawa, M. Iisaka, and M. Iwahashi, “Sequential Recommender System of Educational Contents with End-to-End Title Feature Extraction for Reducing Utility Gap,” IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE) pp.223-225, 2021.
  3. R. Harakawa, K. Ohtomo, K. Takahashi, Y. Matsuda, and M. Iwahashi, “Hierarchical clustering of natural disaster using visual features,” in Proc. IEEE Global Conf. Life Sciences and Technologies, pp.124-125, 2021. (3rd Prize IEEE Lifetech 2021 Excellent Paper Award for Oral Presentationを受賞)
  4. K. Ohtomo, R. Harakawa, M. Iisaka, M. Iwahashi, “Data augmentation using user attention for educational content recommendation based on FFM,” in Proc. IEEE Global Conf. Consumer Electronics (GCCE), pp. 568-569, 2020.

国内学会

  1. 大友一馬，原川良介，岩橋政宏, “微生物画像の特徴表現のための自己教師ありスパースオートエンコーダに関する検討,” 信号処理シンポジウム, pp. 183-188, 2022.
  2. 大友一馬, 原川良介, 飯坂正樹, 岩橋政宏, “行動順序を考慮したマルチモーダル推薦手法に関する検討 ―LFMCDの導入による欠損モダリティに対する頑健性の向上―,” 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU)，pp. IS3-71:1-IS3-71:4, 2022.
  3. 大友一馬, 原川良介, 飯坂正樹, 岩橋政宏, “教育コンテンツの画像およびテキスト特徴がユーザの閲覧行動に与える影響の一考察”, 電子情報通信学会 信越支部大会, p. 111, 2021.（電子情報通信学会信越支部学生奨励賞を受賞）
  4. K. Ohtomo, R. Harakawa, M. Iwahashi, “Accuracy Verification of Item Recommendation Based on Metric Learning toward Solving Cold-start Problem,” 電子情報通信学会 信越支部大会, p. 130, 2020.
  5. 大友一馬, 原川良介, 小川貴弘, 長谷山美紀, 岩橋政宏, “ユーザの好みを反映した潜在特徴を用いたGCNに基づくTumblr ポストの推薦,” 信号処理シンポジウム, pp. 272-277, 2019.
  6. 大友一馬, 大西 正輝, 田中正行, “深層学習におけるノイズスケールの制御方法の検討,”
    第25回画像センシングシンポジウム（SSII2019）, pp.IS2-12-1-8, June, 2019
  7. 大友一馬, 大西正輝, “深層学習におけるバッチサイズスケジューリングと識別精度の検討，”電子情報通信学会技術研究報告，PRMU2018-108, pp.131-136, Jan. 2019．

● 受賞

  • 3rd Prize IEEE Lifetech 2021 Excellent Paper Award for Oral Presentation
  • 長岡技術科学大学 電気電子情報工学専攻 専攻長賞
  • 電子情報通信学会信越支部学生奨励賞

● Teaching Assistant

  1. 基礎情報処理演習 (2020年度 2学期)
  2. 電気電子情報工学実験 マイクロコンピューティングと組込みシステム (2020年度 1-2学期，2021年度 1学期)

メモ(内容に関して一切の責任を負いません)

強化学習

Last update: 2024/02/13