最終更新日: 2024年6月9日
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招待講演・講義など
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モビリティ社会のサービス実装に向けた数理最適化,モビリティ基盤数理 2022年度オープンディスカッション, 2022年11月22日
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モビリティ社会のための数理最適化と研究事例,京都大学 大学院情報学研究科 知能情報学専攻
知能情報学セミナーIII・IV, 2022年11月12日 -
[招待講演] Planning with Explanations for Finding Desired Meeting Points on Graphs,電子情報通信学会 コンピューテーション研究会 (IEICE-COMP)
情報処理学会 第188回アルゴリズム研究会 (IPSJ-AL)
オンライン開催, 2022年5月20日 -
交通の諸問題に対する数理最適化技術,東京大学 大学院数理科学研究科
豊田中央研究所会社説明・懇談会(非公開), 2021年12月22日 -
交通の諸問題に対する数理最適化技術,東京大学 大学院工学研究科 都市生活学・ネットワーク行動学研究グループ
B4・M1向けゼミナール(非公開), 2021年4月20日
Journal articles (referred)
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[J11]QUBO Formulation Using Sequence Pair with Search Space Restriction for Rectangle Packing Problem,IEEE Access (in press), 2024.
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[J10]A Case Study on Recommender Systems in Online Conferences: Behavioral Analysis through A/B Testing,IEICE Transactions on Information and System, E105-D:5, 650-658, 2024.
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[J9]Roaming Navigation: Diverse Constrained Paths Using Heuristic Search,IEEE Access, vol.11, pp.75617-75627, 2023.
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[J8]Experimental Study on the Information Disclosure Problem: Branch-and-Bound and QUBO Solver,Frontiers in Applied Mathematics and Statistics - Optimization Theory and Algorithms, 2023.
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[J7]相乗りのための将来需要を考慮した経路最適化,情報処理学会論文誌, vol.60(10), pp.1653-1661, 2019.
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[J6]車群経路計画のための空間構造特徴を用いた発見的解法,情報処理学会論文誌, vol.60(10), pp.1595-1602, 2019.
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[J5]環境変化を伴う経路選択問題における強化学習,情報処理学会論文誌, vol.60(9), pp.1572-1579, 2019.
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[J4]Learning Concepts and Their Unions from Positive Data with Refinement Operators,Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, vol.79(1-3), pp.181-203, 2017.
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[J3]Periodic Pattern Mining with Periodical Co-occurrences of Symbols,IPSJ TOM vol.9(1), pp.33-42, 2016.
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[J2]Privacy Preserving using Dummy Data for Set Operations in Itemset Mining Implemented with ZDDs,IEICE Transactions on Information and System, E95-D:12, 3017-3025, 2012.
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[J1]Semi-Supervised Ligand Finding Using Formal Concept AnalysisIPSJ TOM vol.5(2), pp.39-48, 2012.
Conference papers (referred)
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[C22]Toward Tone-Aware Explanations in Recommender Systems,Proceedings of UMAP2024, pp.261-266, 2024.
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[C21]Roaming Navigation for Pedestrians (Demo Paper),Proceedings of ACM SIGSPATIAL/GIS 2023, pp.74:1-74:4, 2023.
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[C20]Optimization-based Predictive Approach for On-Demand Transportation,Proceedings of PRICAI 2022 (Industrial Track), pp.466-477, 2022.
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[C19]High Density Automated Valet Parking Via Multi-Agent Path Finding,Proceedings of ITSC2022, 2022.
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[C18]Planning with Explanations for Finding Desired Meeting Points on Graphs,Proceedings of AAAI2022, vol.36(9), pp.7115-7123, 2022.
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[C17]Partial Wasserstein Covering,Proceedings of AAAI2022, vol.36(9), pp.10319-10326, 2022.
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[C16]Network-Flow-Problem-Based Approach to Multi-Agent Path Finding for Connected Autonomous Vehicles,Proceedings of ITSC2021, 2021.
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[C15]Distance-based Heuristic Solvers for Cooperative Path Planning with Heterogeneous Agents,Proceedings of PRIMA2020, pp.116-132, 2020.
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[C14]Multi-Agent Path Finding with Destination Choice,Proceedings of PRIMA2020, pp.368-376, 2020.
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[C13]Cooperative Routing Problem between Customers and Vehicles for On-demand Mobile Facility Services,Proceedings of ITSC2020, 2020.
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[C12]Cooperative Path Planning for Heterogeneous Agents,Proceedings of SoCS2020 Extended Abstract, 2020.
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[C11]Multi-agent Path Planning with Heterogeneous Cooperation,Proceedings of ICTAI2019, pp.93-100, 2019.
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[C10]Multi-Agent Path Finding with Priority for Cooperative Automated Valet Parking,Proceedings of ITSC2019, pp.2135-2140, 2019.
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[C9]Cooperative Routing with Heterogeneous Vehicles,Proceedings of AAMAS2019, pp.2150-2152, 2019.
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[C8]Traffic Signal Control Based on Reinforcement Learning with Graph Convolutional Neural Nets,Proceedings of ITSC 2018.
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[C7]Periodical Skeletonization for Partially Periodic Pattern Mining,Proceedings of DS 2015, pp.186-200, 2015.
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[C6]Pattern Structures for Understanding Episode Patterns,Proceedings of CLA 2014 (CEUR Proceedings, URN:urn:nbn:de:0074-1252-0), pp.47-58, 2014.
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[C5]Formal Concept Analysis for Process Enhancement Based on a Pair of Perspectives,Proceedings of CLA 2014 (CEUR Proceedings, URN:urn:nbn:de:0074-1252-0), pp.59-70, 2014.
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[C4]Fast Computation of The Tree Edit Distance Between Unordered Trees Using IP Solvers,Proceedings of DS 2014, pp.156-167, 2014.
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[C3]A Sufficient Condition for Learning Unbounded Unions of Languages with Refinement Operators,Proceedings of ISAIM 2014, 2014.
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[C2]Efficient Frequent Connected Induced Subgraph Mining in Graphs of Bounded Tree-width,Proceedings of ECML/PKDD 2013 (LNCS8188), pp.622-637.
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[C1]Estimation of Generating Processes of Strings Represented with Patterns and Substitutions,Proceedings of ICGI2012, PMLR 21:177-182, 2012 (PMLR website).
Pre-prints
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[P2]Impact of Tone-Aware Explanations in Recommender Systems,arXiv:2405.05061
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[P1]NERO: Nested Rebalancing Optimization for Mobility on Demand,arXiv:1906.10835
Workshop papers (refereed)
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[W11]Maximal Likelihood Itinerary Planning with User Interaction Data,Proceedings of Workshop on Recommenders in Tourism 2023 (RecTour2022) (Website, CEUR Proceedings)
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[W10]Maximal Likelihood Itinerary Planning with User Interaction Data,Proceedings of Workshop on Recommenders in Tourism 2022 (RecTour2022) (Website, CEUR Proceedings)
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[W9]Multi-Agent Path Finding with Priority for Cooperative Automated Valet Parking,Proceedings of 3rd International Workshop on Multi-Agent Path Finding at IJCAI2019 (Website)
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[W8]Sampling in Routing Problems with Environment Shifts,Proceedings of ICML/IJCAI/AAMAS 2018 Workshop on Planning and Learning (PAL-18) (Website)
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[W7]Detecting Anomalous Subgraphs on Attributed Graphs via Parametric Flow,Proceedings of GABA2014 (Website / Springer page)
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[W6]Local Similarity between Semi-Ordered Trees by Finding the Constrained Mapping,GABA2014 (Website)
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[W5]Updating a Closed Itemset Family Based on Inclusion Relations,Proceedings of GABA2014 (Website)
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[W4]Finding All Premises of A Propositional Formula using Binary Decision Diagrams,Proceedings of GABA2014 (Website)
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[W3]Constructing a Grammar for Infering Common Structure of Two Strings and Its Application to Compression,Proceedings of GABA2014 (Website)
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[W2]Binary Classification Using Fast Gaussian Filtering Algorithm,Proceedings of ALSIP2022 (Web archive: workshop page, program page)
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[W1]Preserving Privacy with Dummy Data in Set Operations on Itemsets,Proceedings of ALSIP2021 (Web archive: workshop page, program page)
Talks (referred)
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[MT1]Probabilistic Models Based on Regular Pattern Languages and Their Learning Problems,Work-In-Progress Track at ICGI2014, Sep. 2014.
Misc (not refereed)
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[M32]離散的な形状を表現するための二次制約無し二値最適化,情報処理学会 第13回量子ソフトウェア研究会, 2024年10月.
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[M31]ファッションドメインにおける主観語の個人差に関する調査,第38回人工知能学会全国大会 (JSAI2024), 2024年6月.
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[M30]言語情報と地理情報を融合した魅力的な経路案内,言語処理学会第30回年次大会 (NLP2024), 2024年3月.
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[M29]ランドマークを考慮した経路探索フレームワークの検証,第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2024), 2024年3月.
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[M28]映画推薦におけるトーンを考慮した説明の個人化,第19回Webインテリジェンスとインタラクション研究会, 2023年12月.
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[M27]推薦結果の説明におけるトーンの個人化に関する調査,第37回人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 2023年6月.
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[M26]履歴データとインタラクションデータを用いた旅程推薦,第37回人工知能学会全国大会 (JSAI2023), 2023年6月.
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[M25]歩行者ナビゲーションに向けた経路計画問題,情報処理学会 第193回アルゴリズム研究会, 2023年5月.
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[M24]文書間の類似度近似と数理最適化を用いた検索結果多様化,言語処理学会第29回年次大会 (NLP2023), 2023年3月.
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[M23]動画視聴型オンラインカンファレンスにおける推薦システムの実証実験,第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2023), 2023年3月.
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[M22]履歴データとインタラクションデータを用いた旅程推薦,第15回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2023), 2023年3月.
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[M21]情報開示の最適化問題に対する解法の比較検討,第121回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI 121), 2022年9月.
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[M20]ライドシェアサービス解析のための分布探索手法,第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2022 オンライン開催), 2022年3月.
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[M19]オンラインカンファレンスにおける情報推薦導入の検討,第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2022 オンライン開催), 2022年3月.
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[M18]決定グラフを用いた訪問順の制約付き最適化,第34回人工知能学会全国大会 (JSAI2020 オンライン開催), 2020年6月.
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[M17]異種車両連携経路計画,第111回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI 111), 2020年1月.
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[M16]異種車両連携を考慮する経路計画問題のための整数計画法,日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年秋季研究発表会, 2019年9月.
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[M15]協調自動駐車システムのための優先度を考慮したマルチエージェント経路探索,JAWS2019 Late-braking session, 2019年9月.
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[M14]異種車両連携を考慮する経路計画における整数計画法,第33回人工知能学会全国大会 (JSAI2019), 2019年6月.
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[M13]オンデマンド交通システムのための階層的車両配置最適化,第33回人工知能学会全国大会 (JSAI2019), 2019年6月.
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[M12]異種車両連携経路計画,第108回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI 108), 2019年1月.
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[M11]相乗りのための将来需要を考慮した経路最適化,JAWS2018 Late-braking session, 2018年9月.
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[M10]構造特徴を用いた車群経路計画問題の一考察,JAWS2018 Late-braking session, 2018年9月.
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[M9]線形可解マルコフ決定過程のためのバッチ強化学習,第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), 2018年6月.
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[M8]環境変化型経路選択における強化学習のためのサンプリング法,第45回知能システムシンポジウム, 2018年3月.
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[M7]Periodic Pattern Mining with Periodical Co-occurrences of Symbols,第105回数理モデル化と問題解決研究発表会, IPSJ SIG Technical Report, vol.2015-MPS-105, no.7, 2015年9月.
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[M6]スケルトン化を用いた周期パターン発見に関する一考察,第77回情報処理学会全国大会, 2015(1), pp.447-448, 2015年3月.
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[M5]Pattern Structure Analysis of Episodes for Sequence Analysis via Extracting Pattern Concepts,計算理論とビッグデータワークショップ(加藤CREST・宇野CREST・渡辺ELC合同会議), 2015年2月.
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[M4]パターンと精密化を用いた文字列生成過程のモデル化と推定,人工知能学会 第2回SIG-DOCMAS研究会, SIG-DOCMAS-B1020-3, 2012年3月.
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[M3]Semi-Supervised Ligand Finding Using Formal Concept Analysis,第86回MPS・第27回BIO合同研究発表会, IPSJ SIG Technical Report, vol.2011-MPS-86, no.28, 2011年12月.
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[M2]分散データベースからのプライバシー保護頻出飽和パターンマイニング,第25回人工知能学会全国大会 (JSAI2011), 2011年6月.
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[M1]ZDDを用いた頻出飽和パターンのプライバシー保護マイニング,信学技報, vol.110, no.476, IBISML2010-111, pp.49-54, 2011年3月.
寄稿
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書評: 須山敦志 著「Juliaで作って学ぶベイズ統計学」(講談社, 2021),日本応用数理学会 オンラインマガジン.
Awards
- 人工知能学会 全国大会優秀賞 (2023年)
- 情報処理学会 2020年度論文賞 (主著: 大社さん)
- PRIMA2020 Best Paper Nominate
- 情報処理学会 2019年度特選論文 (主著: 大社さん)
- JAWS2019 優秀ポスター発表賞 (主著: 大社さん)
- 2016年度 山下記念研究賞
- 第105回 MPS研究会 ベストプレゼンテーション章