人工知能学会全国大会で発表された、新たな機械学習問題に取り組んだ「地理空間情報とIC定期券データを用いた教師あり学習による駅商圏の異方的推定」の論文が、2022年度(第36回)人工知能学会全国大会優秀賞（※）を受賞しました。

兒玉 庸平, 朱山 裕宜, 宮崎 祐丞, 竹内 孝.
「地理空間情報とIC定期券データを用いた教師あり学習による駅商圏の異方的推定」
人工知能学会全国大会論文集

（※）は、その年に 人工知能学会全国大会で発表された論文の中から、特に優秀なものに対して与えられる賞です。
人工知能学会受賞者【全国大会優秀賞】

交絡変数が観測されない場合にこれを推定しながら介入効果推定をする方法を提案した論文と、エピソード比較からの強化学習において状態の重要度を推定する方法を提案した論文が、 Machine Learning 誌に採択されました。（ACML Journal Track）

Shonosuke Harada, Hisashi Kashima.
InfoCEVAE: Treatment Effect Estimation with Hidden Confounding Variables Matching.
Machine Learning, 2022.

Guoxi Zhang, Hisashi Kashima.
Learning State Importance for Preference-based Reinforcement Learning.
Machine Learning, 2022.

2つの「2つのオブジェクトの選好の差」の大小関係を比較したデータを用いることで、より詳細な順序付けを学習する手法を提案した論文が、データ科学分野の国際会議 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) に採択されました。

Guoxi Zhang, Jiyi Li, Hisashi Kashima.
Improving Pairwise Rank Aggregation via Querying for Rank Difference.
In Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2022.

CIKMに3本の論文が採択されました：

Ryoma Sato.
Towards Principled User-side Recommender Systems.
In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2022.
# ユーザーサイドの推薦システムの理論的な実現可能性を示し、望ましい性質をもつユーザーサイドの推薦アルゴリズムを提案

Ryoma Sato.
CLEAR: A Fully User-side Image Search System.
In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2022.
# ユーザーが設定したスコア関数を元に画像検索を行うブラウザで動作するデモを公開

Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Twin Papers: A Simple Framework of Causal Inference for Citations via Coupling.
In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2022.
# 「双子論文」に基づく因果推論を用いた研究インパクトの分析手法を提案

転移学習を用いた異車種横断攻撃検知法を提案した論文が人工知能学会論文誌に採択されました：

中村 周, 竹内 孝, 鹿島 久嗣, 岸川 剛, 芳賀 智之, 佐々木 崇光.
異なる車種をまたいだ車載ネットワークへの攻撃検知.
人工知能学会論文誌, Vol.37, No. 5, 2022.

「因果パスウェイ」に基づく精密な公平性をもつ予測器の学習法を提案した論文が、Data Mining and Knowledge Discovery (DAMI) 誌に採択されました：

Yoichi Chikahara, Shinsaku Sakaue, Akinori Fujino, Hisashi Kashima.
Making Individually Fair Predictions with Causal Pathways.
Data Mining and Knowledge Discovery (DAMI), 2022.

機械学習・データマイニングの国際会議である European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) に二本の論文が採択されました：

Guoxi Zhang, Hisashi Kashima.
Batch Reinforcement Learning from Crowds.
In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2022.

Mathis Petrovich, Chao Liang, Ryoma Sato, Yanbin Liu, Yao-Hung Hubert Tsai, Linchao Zhu, Yi Yang, Ruslan Salakhutdinov, Makoto Yamada.
Feature Robust Optimal Transport for High-dimensional Data.
In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2022.

異なるタスクをまたいで普遍的な潜在変数を獲得する条件付きVAEを提案した論文が、データマイニング分野の国際会議KDD2022に採択されました。

Hiroshi Takahashi, Tomoharu Iwata, Atsutoshi Kumagai, Sekitoshi Kanai, Masanori Yamada, Yuuki Yamanaka, Hisashi Kashima.
Learning Optimal Priors for Task-Invariant Representations in Variational Autoencoders.
In Proceedings of the 28th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2022.

クラウドソーシングの回答に観測バイアスが存在する場合に、これを補正して回答統合を行う手法を提案した論文が、パターン認識の国際会議 ICPR に採択されました

介入効果推定のための新しい特徴選択法を提案した論文が、機械学習の国際会議 UAI に採択されました。

適切に正規化することで、単純なbag-of-words が Word Mover’s Distance に迫る性能を発揮できることを提案した論文が、機械学習の国際会議 ICML に採択されました。

Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Re-evaluating Word Mover's Distance.
In Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML), 2022.

実験バイアスを含むデータがある場合に、バイアスを補正して化合物の物性予測を行う手法を提案した論文が、Scientific Reports誌に採択されました。

Yang Liu, Hisashi Kashima.
Chemical Property Prediction Under Experimental Biases.
Scientific Reports, 2022.

自然言語処理の国際会議 NAACL (Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics) の本会議にショートペーパーが採択されました:

• Ryoma Sato. Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem.
  In Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL 2022) # 大規模な語彙（単語集合）を一次元に並べる手法を提案

集合知システム分野に、包含 特定助教が着任しました

「ヒヤリハット」ラベル（弱い正例）を利用した判別学習についての論文が Expert Systems with Applications 誌に採択されました

• Akira Tanimoto, So Yamada, Takashi Takenouchi, Masashi Sugiyama, Hisashi Kashima.
  Improving Imbalanced Classification Using Near-miss Instances.
  Expert Systems with Applications (ESWA), 2022.

• Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
  Poincare: Recommending Publication Venues via Treatment Effect Estimation.
  Journal of Informetrics, 2022.

著者の投稿バイアスを考慮した論文投稿先推薦システムについての論文が Journal of Informetrics に採択されました

介入効果推定問題における半教師付き学習手法を提案した論文が、人工知能学会論文誌に採択されました。

原田 将之介, 鹿島 久嗣.
反事実伝播: 介入効果推定のための半教師付き学習.
人工知能学会論文誌, Vol.37, No.3, 2022.

点過程モデルであるHawkes過程をCNNによって深層化することで時空間的なイベントを高精度で予測する手法を提案した論文がMachine Learning誌 (Special Issue of ECML PKDD) に採択されました。

• Maya Okawa, Tomoharu Iwata, Yusuke Tanaka, Hiroyuki Toda, Takeshi Kurashima, Hisashi Kashima.
  Context-aware Spatio-temporal Event Prediction via Convolutional Hawkes Processes.
  Machine Learning, 2022.

機械学習分野の国際会議AISTATSに2本の論文が採択されました：

• Yuki Takezawa, Ryoma Sato, Zornitsa Kozareva, Sujith Ravi, Makoto Yamada
  Fixed Support Tree-Sliced Wasserstein Barycenter
  In Proceedings of the 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2022)
  # 超高速なBarycenter推定手法の提案
  
• Benjamin Poignard, Peter Naylor, Héctor Climente, Makoto Yamada
  Feature Screening with Kernel Knockoff
  In Proceedings of the 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2022)
  # カーネル法とKnockoff filterに基づいた選択的推論の提案

データマイニング分野の国際会議SDM (SIAM International Conference on Data Mining)に2本の論文が採択されました：

• Ryoma Sato.
  Private Recommender Systems: How Can Users Build Their Own Fair Recommender Systems without Log Data?
  In Proceedings of the SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2022.
  # ウェブサービスのユーザーが非公開データにアクセスすることなく独自の推薦システムを構築する方法を提案
• Akihiro Yamaguchi, Ken Ueno, Hisashi Kashima.
  Learning Time-series Shapelets Enhancing Discriminability.
  In Proceedings of the SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2022.
  # 時系列のクラス分類に貢献するShapelet（部分時系列）特徴量を学習する手法を提案