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

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.

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