近年、コンピュータや通信技術の飛躍的な進歩、さらにはインターネットやWorld Wide Webの普及により、多種多様な情報が、電子ファイルとして大量に蓄積され、各種ネットワーク上を大量に流通するようになってきました。そして、このようにネットワーク情報空間内で爆発的に増大する多様で膨大なデータから、どのようにして必要な情報や有用な知識を抽出するかという、ネットワーク情報空間を対象としたデータマイニングの研究が注目されてきています。データに潜む概念やメカニズムを抽出する機械学習は、その有力な解決アプローチとして期待されています。
本研究室では、Web空間などのネットワーク情報空間を主な対象として、統計的機械学習理論と複雑ネットワーク科学の観点から、現象の数理モデリングと数理解析、学習の数理理論、実データの統計分析、データマイニングなどについて研究しています。例えば、ネットワーク成長モデル、コミュニティー抽出、マーケットの競合ダイナミックスモデル、文書ストリームからのホットトピック抽出、ブログ空間の主要トピック抽出、ソーシャルネットワーク上の情報拡散モデルなどについて研究を進めています。