機械学習分野の国際会議 NeurIPS 2023 に、以下の2本の論文が採択されました：

Yuki Takezawa, Ryoma Sato, Han Bao, Kenta Niwa, Makoto Yamada
Beyond Exponential Graph: Communication-Efficient Topologies for Decentralized Learning via Finite-time Convergence.
In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023.

Shin'ya Yamaguchi, Daiki Chijiwa, Sekitoshi Kanai, Atsutoshi Kumagai, Hisashi Kashima.
Regularizing Neural Networks with Meta-Learning Generative Models.
In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2023.

機械学習分野の論文誌に以下の論文が採択されました：

Yuki Takezawa, Han Bao, Kenta Niwa, Ryoma Sato, Makoto Yamada.
Momentum Tracking: Momentum Acceleration for Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data.
Transactions on Machine Learning Research, 2023.

生成モデルをメタ最適化することで合成サンプルを分類器の学習の状況に応じて生成し特徴抽出器の学習に用いるニューラルネットワークの正則化手法を提案した論文が機械学習分野の国際会議Asian Conference on Machine Learning に採択されました：

Shin'ya Yamaguchi.
Generative Semi-supervised Learning with Meta-Optimized Synthetic Samples.
In Proceedings of the 15th Asian Conference on Machine Learning (ACML), 2023.

複数の種類の関係を表現したグラフ上での介入効果推定の方法を提案した論文が機械学習・データマイニング分野の国際会議 ECML PKDD 2023 に採択されました：

Xiaofeng Lin, Guoxi Zhang, Xiaotian Lu, Han Bao, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
Estimating Treatment Effects Under Heterogeneous Interference.
In Proceedings of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD), 2023.

博士課程学生の山口真弥さんが2022年度PRMU研究奨励賞を受賞しました：

生成モデルのメタ学習によるニューラルネットワークの正則化
山口真弥・千々和大輝・金井関利・熊谷充敏・鹿島久嗣
信学技報, vol. 122, no. 404, PRMU2022-58, pp. 1-6, 2023年3月.

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。

分類等で一般的に用いられる proper loss の収束率が一般化エントロピー関数の凸度（modulus of convexity）で支配されることを示した論文が、Conference on Learning Theory (COLT)に採択されました。

Han Bao.
Proper Losses, Moduli of Convexity, and Surrogate Regret Bounds.
In Proceedings of the 36th Conference on Learning Theory (COLT), 2023.

対応なし単語組が多発する単一言語内フレーズアライメントにおいて不均衡最適輸送の振る舞いを評価した論文が、Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)に採択されました。

Yuki Arase, Han Bao, Sho Yokoi.
Unbalanced Optimal Transport for Unbalanced Word Alignment.
In Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2023.

属性の偏った集団において、公平な意見統合を行う手法を提案した論文が、AIの倫理や社会的影響についての国際会議 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES 2023) に採択されました：

Ryosuke Ueda, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
Fair Opinion Aggregation for Voter Attribute Bias.
In Proceedings of 6th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES), 2023.

Ryoma Sato. Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure. In Proceedings of the 40th International Conference on Machine Learning (ICML), 2023.

Web関連技術に関する国際会議 The Web Conference (WWW) に、研究室から2本の論文が採択されました。

Xiaotian Lu, Jiyi Li, Koh Takeuchi, Hisashi Kashima.
Multiview Representation Learning from Crowdsourced Triplet Comparisons.
In Proceedings of the Web Conference (WWW), 2023.
# クラウドソーシングで収集した類似度比較データから様々な視点での表現を獲得する手法を提案

Ryoma Sato.
Active Learning from the Web.
In Proceedings of the Web Conference (WWW), 2023.
# ウェブ上のデータを能動学習の巨大なプールとみなしてモデル訓練に有益なデータを取得する手法を提案

複数の異なるポリシーから得られた混合振舞いエピソードデータから、オフライン深層強化学習手法を行う手法を提案した論文が、AI分野のトップカンファレンスAAAI2023に採択されました。

Guoxi Zhang, Hisashi Kashima.
Behavior Estimation from Multi-Source Data for Offline Reinforcement Learning.
In Proceedings of the 37th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2022.

因子分解マシンの変分推論手法の提案と、その推薦システムへの応用についての論文がIEEE BigData 2022に採択されました。

Jill-Jênn Vie, Tomas Rigaux, Hisashi Kashima.
Variational Factorization Machines for Preference Elicitation in Large-Scale Recommender Systems.
In Proceedings of the 2022 IEEE International Conference on Big Data (BigData), 2022.

30th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2022) で発表された、「Estimating counterfactual treatment outcomes over time in multi-vehicle simulation」の論文が、Best Poster Awardを受賞しました。

Keisuke Fujii (Nagoya University), Koh Takeuchi (Kyoto University), Atsushi Kuribayashi (Nagoya University), Naoya Takeishi (HES-SO), Yoshinobu Kawahara (Kyushu University), Kazuya Takeda (Nagoya University)
「Estimating counterfactual treatment outcomes over time in multi-vehicle simulation」
(Paper, Video)

30th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM SIGSPATIAL 2022)
Tuesday November 1 – Friday November 4, 2022 Seattle, Washington, USA.

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に取り組んだ「地理空間情報とIC定期券データを用いた教師あり学習による駅商圏の異方的推定」の論文が、2022年度(第36回)人工知能学会全国大会優秀賞（※）を受賞しました。

兒玉 庸平, 朱山 裕宜, 宮崎 祐丞, 竹内 孝.
「地理空間情報とIC定期券データを用いた教師あり学習による駅商圏の異方的推定」
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】

交絡変数が観測されない場合にこれを推定しながら介入効果推定をする方法を提案した論文と、エピソード比較からの強化学習において状態の重要度を推定する方法を提案した論文が、 Machine Learning 誌に採択されました。（ACML Journal Track）

Shonosuke Harada, Hisashi Kashima.
InfoCEVAE: Treatment Effect Estimation with Hidden Confounding Variables Matching.
Machine Learning, 2022.

Guoxi Zhang, Hisashi Kashima.
Learning State Importance for Preference-based Reinforcement Learning.
Machine Learning, 2022.

2つの「2つのオブジェクトの選好の差」の大小関係を比較したデータを用いることで、より詳細な順序付けを学習する手法を提案した論文が、データ科学分野の国際会議 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA) に採択されました。

Guoxi Zhang, Jiyi Li, Hisashi Kashima.
Improving Pairwise Rank Aggregation via Querying for Rank Difference.
In Proceedings of the 9th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA), 2022.

CIKMに3本の論文が採択されました：

Ryoma Sato.
Towards Principled User-side Recommender Systems.
In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2022.
# ユーザーサイドの推薦システムの理論的な実現可能性を示し、望ましい性質をもつユーザーサイドの推薦アルゴリズムを提案

Ryoma Sato.
CLEAR: A Fully User-side Image Search System.
In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2022.
# ユーザーが設定したスコア関数を元に画像検索を行うブラウザで動作するデモを公開

Ryoma Sato, Makoto Yamada, Hisashi Kashima.
Twin Papers: A Simple Framework of Causal Inference for Citations via Coupling.
In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2022.
# 「双子論文」に基づく因果推論を用いた研究インパクトの分析手法を提案

転移学習を用いた異車種横断攻撃検知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：

中村 周, 竹内 孝, 鹿島 久嗣, 岸川 剛, 芳賀 智之, 佐々木 崇光.
異なる車種をまたいだ車載ネットワークへの攻撃検知.
人工知能学会論文誌, Vol.37, No. 5, 2022.

「因果パスウェイ」に基づく精密な公平性をもつ予測器の学習法を提案した論文が、Data Mining and Knowledge Discovery (DAMI) 誌に採択されました：

Yoichi Chikahara, Shinsaku Sakaue, Akinori Fujino, Hisashi Kashima.
Making Individually Fair Predictions with Causal Pathways.
Data Mining and Knowledge Discovery (DAMI), 2022.