eラーニング上の生徒の習熟度を特徴量構造の発見によって推定する手法を提案した論文がAAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI)に採択されました：

Sein Minn, Jill-Jenn Vie, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima, Feida Zhu. Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations. In Proceedings of the 12th AAAI Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence (EAAI), 2022.

識別動的モード分解法を提案した論文が SIAM Journal on Applied Dynamical Systems (SIADS)誌に採択されました。 Naoya Takeishi, Keisuke Fujii, Koh Takeuchi, and Yoshinobu Kawahara.
Discriminant Dynamic Mode Decomposition for Labeled Spatio-Temporal Data Collections.
SIAM Journal on Applied Dynamical Systems (SIADS), 2021.

定数時間で計算できるグラフニューラルネットワークを提案した論文が
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 誌に採択されました

Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Constant Time Graph Neural Networks.
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 2022.

手術中の麻酔科医の判断（鎮痛剤投与）を機械学習で予測する研究が、Scientific Reports誌に採択されました：

• Naoki Miyaguchi, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima, Mizuki Morita, Hiroshi Morimatsu.
  Predicting Anesthetic Infusion Events Using Machine Learning.
  Scientific Reports, 2022.

時間変化するシェープレット（部分時系列特徴量）を用いた時系列分類法を提案した論文が International Conference on Data Engineering (ICDE 2022) に採択されました： Akihiro Yamguchi, Ken Ueno, Hisashi Kashima.
Learning Evolvable Time-series Shapelets.
In Proceedings of the 38th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2022.

現在、博士研究員を若干名募集しております。
詳細は、こちらをご覧ください。

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「因果推論を用いた群衆移動の誘導における介入効果推定」とその推定法を提案した論文が、2021年度(第35回)人工知能学会全国大会優秀賞（※）を受賞しました。

竹内 孝, 西田 遼, 鹿島 久嗣, 大西 正輝.
「因果推論を用いた群衆移動の誘導における介入効果推定」
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】

ウェブ検索・データマイニングの国際会議 WSDM (International Conference on Web Search and Data Mining) に 2 本の論文が採択されました:

• Ryoma Sato.
  Enumerating Fair Packages for Group Recommendations.
  In Proceedings of the Fifteenth International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), 2022.
  # グループに対するアイテム集合の公平な推薦方法の高速な列挙法
• Ryoma Sato.
  Retrieving Black-box Optimal Images from External Databases.
  In Proceedings of the Fifteenth International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), 2022.
  # インターネット上の画像データベースから所望の画像を取得する手法を提案

機械学習の国際会議 NeurIPS (Advances in Neural Information Processing Systems) 2021に2本の論文が採択されました：

• Hiroaki Yamada, Makoto Yamada.
  Dynamic Sasvi: Strong Safe Screening for Norm-Regularized Least Squares
  Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021
• Tam Le, Truyen Nguyen, Makoto Yamada, Jose Blanchet, Viet Anh Nguyen.
  Adversarial Regression with Doubly Non-negative Weighting Matrices
  Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2021

人工知能とニューラルネットワーク関連の国際会議ICONIP2021に、クラウドソーシングで収集した3オブジェクト間の相対類似度比較データの統合手法についての論文が採択されました。

Jiyi Li, Lucas Ryo Endo, Hisashi Kashima.
Label Aggregation for Crowdsourced Triplet Similarity Comparisons.
In Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), 2021.

変数の一部のみの値を指定できるようなベイズ最適化の新たな問題設定とその解法を提案した論文が Machine Learning Journal に採択されました。
(国際会議ACMLにおいても口頭発表されます)

Shogo Hayashi, Junya Honda, Hisashi Kashima.
Bayesian Optimization with Partially Specified Queries.
Machine Learning, 2021.

空間上の移動軌跡データを解析するFréchetカーネルを新たに提案した論文が国際会議ACM SIGSPATIALに採択されました。
Koh Takeuchi, Masaaki Imaizumi, Shunsuke Kanda, Keisuke Fujii, Masakazu Ishihata, Takuya Maekawa, Ken Yoda, Yasuo Tabei.
Fréchet Kernel for Trajectory Data Analysis.
In Proceedings of 29th ACM International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2021).

化合物（薬）などの、グラフ構造をもつ介入に対する介入効果推定法を提案した論文が国際会議CIKMに採択されました。

Shonosuke Harada, Hisashi Kashima.
GraphITE: Estimating Individual Effects of Graph-structured Treatments.
In Proceedings of the 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2021.

ソフトウェアログとセンサーデータを組み合わせた産業用大型装置の故障診断についての論文が、産業工学分野の国際会議 IEEE International Conference on Electrical, Control and Instrumentation Engineering (ICECIE) に採択されました。

Takako Onishi, Hisashi Kashima.
Machine Failure Diagnosis by Combining Software Log and Sensor Data.
IEEE International Conference on Electrical, Control and Instrumentation Engineering (ICECIE), 2021.

人工知能学会論文誌上で発表された、新たな機械学習問題「能動変化検知」とその一般的解法を提案した論文が、2020年度 人工知能学会論文賞（※）を受賞しました。

林 勝悟, 河原 吉伸, 鹿島 久嗣.
能動的変化点検知.
人工知能学会論文誌, Vol.35, No.5, 2020.

※ 人工知能学会論文賞は、その年に 人工知能学会論文誌上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。

機械学習・データマイニングの国際会議 ECML PKDD （European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases）に３本の論文が採択されました：

• Lu Xiaotian, Arseny Tolmachev, Tatsuya Yamamoto, Koh Takeuchi, Seiji Okajima, Tomoyoshi Takebayashi, Koji Maruhashi, Hisashi Kashima.
  Crowdsourcing Evaluation of Saliency-based XAI Methods.
  In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2021.
  # クラウドソーシングによるXAI手法（AIの判断の解釈手法）の定量評価
• Luu Huu Phuc, Koh Takeuchi, Seiji Okajima, Arseny Tolmachev, Tomoyoshi Takebayashi, Koji Maruhashi, Hisashi Kashima.
  Inter-domain Multi-relational Link Prediction.
  In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2021.
  # 複数ドメイン・複数種の関係グラフ上のリンク予測法
• Yanbin Liu, Makoto Yamada, Yao-Hung Hubert Tsai, Tam Le, Ruslan Salakhutdinov, Yi Yang.
  LSMI-Sinkhorn: Semi-supervised Squared-Loss Mutual Information Estimation with Optimal Transport.
  In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2021.
  ＃ 最適輸送を用いた半教師付き相互情報量推定

高度道路交通システム分野の主要国際会議 IEEE ITSC に、車載ネットワークへの攻撃を車種を跨いで検知する手法を提案した論文が採択されました。
Shu Nakamura, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima, Takeshi Kishikawa, Takashi Ushio, Tomoyuki Haga, Takamitsu Sasaki .
In-Vehicle Network Attack Detection Across Vehicle Models: A Supervised-Unsupervised Hybrid Approach.
IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), 2021.

時空間的な拡散プロセスのモデル化と、SNSや感染症などのイベント予測への応用についての論文が SIGKDD 2021 に採択されました。 Maya Okawa, Tomoharu Iwata, Yusuke Tanaka, Hiroyuki Toda, Takeshi Kurashima, Hisashi Kashima.
Dynamic Hawkes Processes for Discovering Time-evolving Communities’ States behind Diffusion Processes.
In Proceedings of the 27st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2021.

機械学習分野の国際会議 International Conference on Machine Learning (ICML) に3本の論文が採択されました。

• Yuki Takezawa, Ryoma Sato, Makoto Yamada
  Supervised Tree-Wasserstein Distance.
  In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 2021.
  # 教師あり木構造Wasserstein 距離
• Tobias Freidling, Benjamin Poignard, Héctor Climente-González, Makoto Yamada
  Post-selection inference with HSIC-Lasso.
  In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 2021.
  # HSIC Lassoのための選択的推論アルゴリズム
• Vu Nguyen, Tam Le, Makoto Yamada, Michael A Osborne
  Optimal Transport Kernels for Sequential and Parallel Neural Architecture Search.
  In Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 2021.
  # 木構造Wasserstein距離を用いたNASの提案

データマイニング分野の国際会議PAKDDに、組合せ介入の因果効果推定法を提案した論文が採択されました。
Akira Tanimoto, Tomoya Sakai, Takashi Takenouchi, Hisashi Kashima.
Causal Combinatorial Factorization Machines for Set-wise Recommendation.
In Proceedings of the 25th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2021.