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.

「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.

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

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.

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。