データマイニング分野の国際会議The 29th SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)に研究室から2本の論文が採択されました。

Koh Takeuchi, Ryo Nishida, Hisashi Kashima, Masaki Onishi.
Causal Effect Estimation on Hierarchical Spatial Graph Data.
In Proceedings of the 29th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2023.
# 階層的な空間グラフデータから因果効果を推定するSpatial Intervention Neural Network (SINet) を提案した。

Ryu Shirakami, Toshiya Kitahara, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
QTNet: Theory-based Queue Length Prediction for Urban Traffic. 
In Proceedings of the 29th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2023.
# 交通工学理論に基づくQueueing-theory-based Neural Network (QT-Net)を提案し、東京都交通網における渋滞長予測を高精度化した。