ノードにランダム特徴を加えることでグラフニューラルネットワークの表現を高める方法とその理論保証を与えた研究がデーマイニング分野の国際会議SDMに採択されました：
Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Random Features Strengthen Graph Neural Networks.
In Proceedings of SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2021.

因果推論を用いた群衆の誘導効果予測についての論文がマルチエージェントシステムに関する国際会議（AAMAS）に採択されました
Koh Takeuchi, Ryo Nishida, Hisashi Kashima, Masaki Onishi.
Grab the Reins of Crowds: Estimating the Effects of Crowd Movement Guidance Using Causal Inference.
In Proceedings of 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2021.

「グラフニューラルネットワークの組合せ問題に対する近似度」（佐藤竜馬・山田　誠・鹿島久嗣）が2019年度IBISML研究会賞を受賞しました。

受賞理由：本論文では，様々な種類のグラフニューラルネットワーク（GNN）が持つ表現力を解析することで，GNNの族がなす階層構造を明らかにするとともに，既存のGNNよりも表現力が高い新規GNNの導出を可能とした．さらに，種々の組合せ最適化問題に対するGNNの近似精度を理論的に解析し，分散局所アルゴリズムを利用するというアイデアによって近似度の導出に成功した．これらの成果は，今後のGNNの発展にとって欠かせない結果であり，GNNの適用範囲を本質的に広げるための基礎となりうる重要な貢献である．新規性，重要性ともに優れた研究であり，研究会賞に値する．

参考：Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems.
In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019.

機械学習の難関国際会議NeurIPS 2020に以下の２本の論文が採録されました。

• Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
  Fast Unbalanced Optimal Transport on a Tree.
  Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020).
• Yao-Hung Hubert Tsai, Han Zhao, Makoto Yamada, Louis-Philippe Morency, Ruslan Salakhutdinov.
  Neural Methods for Point-wise Dependency Estimation
  Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020).

1本の論文が空間データの国際会議 SIGSPATIAL 2020 に採択されました：

Shunsuke Kanda, Koh Takeuchi, Keisuke Fujii, Yasuo Tabei.
Succinct Trit-array Trie for Scalable Trajectory Similarity Search.
In Proceedings of 28th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2020), 2020.
膨大な数の移動軌跡データから、類似した移動軌跡を高速かつ省メモリに探索する手法を提案

2本の論文がデータサイエンスの国際会議 DSAA 2020 に採択されました：

Luu Huu Phuc, Koh Takeuchi, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Simultaneous Link Prediction on Unaligned Networks Using Graph Embedding and Optimal Transport.
In Proceedings of the the 7th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2020.
ノードの対応が与えられていない2つのネットワーク上でのリンク予測問題の解法を提案

Hitoshi Kusano, Yuji Horiguchi, Yukino Baba and Hisashi Kashima.
Stress Prediction from Head Motion.
In Proceedings of the the 7th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2020.
頭部の動きからユーザのストレス状態を判定する方法を提案

多数のアイディアの評価と整理をクラウドソーシングによって行う方法を提案する論文が、ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシングに関する国際会議HCOMPに採択されました：
Yukino Baba, Jiyi Li, Hisashi Kashima.
CrowDEA: Multi-view Idea Prioritization with Crowds.
In Proceedings of the 8th AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing (HCOMP), 2020.

能動的変化点検知問題を提案した論文が、人工知能学会論文誌に論文が採択されました：
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, 2020.

一般化蒸留の枠組みを用いて、時系列データの長期予測の精度を高める方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：
林 勝悟, 谷本 啓, 鹿島 久嗣.
一般化蒸留を用いた少量時系列データの長期予測.
人工知能学会論文誌, Vol.35, No.5, 2020.

半教師付き因果効果推定についての論文が ECML PKDD に採択されました：
Shounosuke Harada, Hisashi Kashima
Counterfactual Propagation for Semi-Supervised Individual Treatment Effect Estimation.
In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2020.

高速で決定的なCUR行列分解についての論文が International Conference on Machine Learning (ICML) に採択されました：
Yasutoshi Ida, Sekitoshi Kanai,Yasuhiro Fujiwara, Tomoharu Iwata, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima
Fast Deterministic CUR Matrix Decomposition with Accuracy Assurance.
In Proceedings of the 37th International Conference on Machine Learning (ICML), 2020.

クラウドソーシングの意見統合についての論文が国際会議 International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) に採択されました：
Jiyi Li, Yasushi Kawase, Yukino Baba, Hisashi Kashima.
Performance as a Constraint: An Improved Wisdom of Crowds Using Performance Regularization.
In Proceedings of the 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2020.
＃ 多数決が正解とならないような難しい選択問題の意見統合において、各回答者の正解率を制約として用いることで正答を見つける方法を提案

鹿島・山田研から以下の論文がコンピュータビジョンのトップ国際会議CVPR2020に採択されました！

• Yanbin Liu, Linchao Zhu, Makoto Yamada, Yi Yang.
  Semantic Correspondence as an Optimal Transport Problem
  IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020

集合知システム分野の助教に、竹内 孝 助教が着任しました

鹿島・山田研から以下の論文が人工知能の難関国際会議ECAI2020に採択されました！

• Tatsuya Shiraishi, Tam Le, Hisashi Kashima, Makoto Yamada
  Topological Bayesian Optimization with Persistence Diagrams.
  In Proceedings of the 24th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), 2020.

鹿島・山田研から以下の２本の論文が機械学習の難関国際会議AISTATS2020に採択されました！

• Benjamin Poignard, Makoto Yamada
  Sparse Hilbert-Schmidt Independence Criterion Regression.
  In Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020)
• Jenning Lim, Makoto Yamada, Wittawat Jitkrittum, Yoshikazu Terada, Shigeyuki Matsui, Hidetoshi Shimodaira
  More Powerful Selective Kernel Tests for Feature Selection
  In Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020)

クラウドソーシングを使用した化合物の合成可能性判定についての論文が Expert Systems with Applications (ESWA) 誌に採択されました。

Shun Ito, Yukino Baba, Tetsu Isomura, Hisashi Kashima.
Synthetic Accessibility Assessment Using Auxiliary Responses.
Expert Systems with Applications (ESWA), 2020.

白石さんが、人工知能学会全国大会において学生奨励賞を受賞されました (URL)！　おめでとうございます！！！

白石 竜也,  パーシステント図に対するカーネルを用いたベイズ最適化

林さんと佐藤さんがIBIS2019において学生プレゼンテーション賞を受賞されました (URL)！ おめでとうございます！！！

林勝悟,  条件付き確率に従うクエリを用いたベイズ最適化
学生優秀プレゼンテーション賞

佐藤竜馬, グラフニューラルネットワークの組合せ問題に対する近似度
学生最優秀プレゼンテーション賞

鹿島・山田研から以下の論文が人工知能の難関国際会議AAAI2020に採択されました。

• Qiang Huang, TingYu Xia, HuiYan Sun, Makoto Yamada, Yi Chang.
  Unsupervised Nonlinear Feature Selection from High-dimensional Signed Networks
  In Proceedings of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2020.