筑波大学大学院・社会工学専攻は、社会問題を解決し次代を切り拓く、新たな理系人材の育成を目指します。

高野 祐一(TAKANO Yuichi)

高野 祐一

職名 准教授
研究室 3F1204 (5087)
実験室
所属 システム情報系 社会工学域
担当 学群 理工学群 社会工学類
大学院 システム情報工学研究科 社会工学専攻 (社会工学学位プログラム)
専門分野名 数理最適化、金融工学、機械学習
学位 博士(工学)(2010年:筑波大学)
学歴・職歴 2005年3月:筑波大学 第三学群 社会工学類 経営工学専攻 卒業
2007年3月:筑波大学 大学院 システム情報工学研究科 博士前期課程 社会システム工学専攻 終了
2010年3月:筑波大学 大学院 システム情報工学研究科 博士後期課程 社会システム・マネジメント専攻 修了

2009年4月--2010年3月:日本学術振興会 特別研究員(DC2)
2010年4月--2010年9月:Tilburg University(オランダ) 客員研究員
2010年4月--2010年11月:日本学術振興会 特別研究員(PD)
2010年12月--2014年3月:東京工業大学 大学院 社会理工学研究科 経営工学専攻 助教
2014年4月--2016年3月:専修大学 ネットワーク情報学部 講師
2016年4月--2018年2月:専修大学 ネットワーク情報学部 准教授
2018年3月--現在:筑波大学 システム情報系 社会工学域 准教授
担当授業科目 【社会工学類】経営の科学1、ファイナンス、フレッシュマンセミナー、社工専門英語、問題発見と解決
【社会工学専攻】投資科学
所属学会 日本オペレーションズ・リサーチ学会、日本金融・証券計量・工学学会、情報処理学会、INFORMS、Mathematical Optimization Society
代表的著書・論文 N. Nishimura, N. Sukegawa, Y. Takano and J. Iwanaga: A Latent-Class Model for Estimating Product-Choice Probabilities from Clickstream Data, Information Sciences, Vol. 429, No. 1, pp. 406--420 (2018).
R. Miyashiro and Y. Takano: Mixed Integer Second-Order Cone Programming Formulations for Variable Selection in Linear Regression, European Journal of Operational Research, Vol. 247, No. 3, pp. 721--731 (2015).
Y. Takano and J. Gotoh: Multi-Period Portfolio Selection Using Kernel-Based Control Policy with Dimensionality Reduction, Expert Systems with Applications, Vol. 41, No. 8, pp. 3901--3914 (2014).
Y. Takano, N. Ishii and M. Muraki: A Sequential Competitive Bidding Strategy Considering Inaccurate Cost Estimates, OMEGA, Vol. 42, No. 1, pp. 132--140 (2014).
J. Gotoh and Y. Takano: Newsvendor Solutions via Conditional Value-at-Risk Minimization, European Journal of Operational Research, Vol. 179, No. 1, pp. 80--96 (2007).
主な受賞 2016年9月:日本オペレーションズ・リサーチ学会 第36回事例研究賞
2015年3月:経営科学系研究部会連合協議会 平成26年度データ解析コンペティション データ1部門 最優秀賞
2015年3月:経営科学系研究部会連合協議会 平成26年度データ解析コンペティション データ2部門 優秀賞
2014年8月:日本オペレーションズ・リサーチ学会 第4回研究賞奨励賞
研究概要 数理最適化手法を応用して、様々な分野(金融工学、計算機統計、競争入札など)の問題を解決する研究を行なっています。データの不確実性を考慮した数理最適化手法や、機械学習・データ解析の研究にも興味を持っています。
研究指導の方針 先行研究を調査して、新しい数理モデルや計算手法を提案し、コンピュータ実験により有効性を検証するというのが研究の流れです。学生の興味に合わせて、研究テーマから一緒に考えます。教員から指示されたことを単純にこなすだけではなく、教員の期待を上回るくらいの意欲にあふれた学生を歓迎します。最先端の研究成果を目標にして、一緒に研究に取り組みましょう。

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