データ解析技術

学会での発表・論文・著作物（2002年〜）

International Conferences

• Masashi Sugiyama, Tsuyoshi Ide, Shinichi Nakajima and Jun Sese
  Semi-Supervised Local Fisher Discriminant Analysis for Dimensionality Reduction,
  in Proc. 2008 Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2008), Osaka, Japan, May, 2008, to appear.
  
  
• Shohei Hido, Tsuyoshi Ide, Hisashi Kashima, Harunobu Kubo and Hirofumi Matsuzawa
  Unsupervised Change Analysis using Supervised Learning,
  in Proc. 2008 Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2008), Osaka, Japan, May, 2008, to appear.
  
  
• Shohei Hido and Hisashi Kashima
  Roughly Balanced Bagging for Imbalanced Data,
  in Proc. 2008 SIAM Conference on Data Mining (SDM2008), Atlanta, Georgia, USA, April, 2008, to appear.
  
  
• Tsuyoshi Kato, Hisashi Kashima and Masashi Sugiyama
  Integration of Multiple Networks for Robust Label Propagation,
  in Proc. 2008 SIAM Conference on Data Mining (SDM2008), Atlanta, Georgia, USA, April, 2008, to appear.
  
  
• Yuta Tsuboi, Shohei Hido, Hisashi Kashima, Steffen Bickel and Masashi Sugiyama
  Direct Density Ratio Estimation for Large-scale Covariate Shift Adaptation,
  in Proc. 2008 SIAM Conference on Data Mining (SDM2008), Atlanta, Georgia, USA, April, 2008, to appear.
  
  
• Masashi Sugiyama, Shinichi Nakajima, Hisashi Kashima, Paul von Bunau and Motoaki Kawanabe
  Direct Importance Estimation with Model Selection and Its Application to Covariate Shift Adaptation,
  in Proc. 21st Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2007), Vancouver, Canada, December, 2007.
  
  
• Tsuyoshi Kato, Hisashi Kashima and Masashi Sugiyama
  Multi-Task Learning via Conic Programming,
  in Proc. 21st Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS2007), Vancouver, Canada, December, 2007.
  
  
• Tsuyoshi Ide, Spiros Papadimitriou and Michail Vlachos
  Computing Correlation Anomaly Scores using Stochastic Nearest Neighbors,
  in Proc. 7th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM2007), Omaha, Nebraska, USA, October, 2007, pp.523-528 [pdf].
  
  
• Hisashi Kashima and Kazutaka Yamasaki
  Regression with Intervals,
  in Proc. International Workshop on Data Mining and Statistical Science (DMSS2007), Tokyo, Japan, October, 2007, pp.209-217.
  
  
• Rikiya Takahashi
  Separating Precision and Mean in Dirichlet-enhanced High-order Marknov Models,
  in Proc. 18th European Conference on Machine Learning (ECML2007), Warsaw, Poland, September, 2007, pp.382-393.
  
  
• Tsuyoshi Ide and Koji Tsuda
  Change-point detection using Krylov subspace learning,
  Proceedings of 2007 SIAM International Conference on Data Mining (SDM2007), Minneapolis, Minnesota, USA, April, 2007, pp.515-520 [pdf].
  
  
• Tsuyoshi Ide
  Translational symmetry in subsequence time-series clustering,
  New Frontiers in Artificial Intelligence: Proceeding of the 20th Annual Conferences of the Japanese Society for Artificial Intelligence (JSAI 2006, 7-9 June, 2006, Tokyo), Lecture Notes in Artificial Intelligence, Springer, Vol. 4384, pp.5-18 [link].
  
  
• Tsuyoshi Ide,
  Why does Subsequence Time-Series Clustering Produce Sine Waves?
  Proceedings of the 10th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD 06), Sep 18-22, 2006, Lecture Notes in Artificial Intelligence 4213, Springer, pp.311-322 [link].
  
  
• Tetsuji Kuboyama, Kouichi Hirata, Kiyoko F. Aoki-Kinoshita, Hisashi Kashima and Hiroshi Yasuda
  A Gram Distribution Kernel Applied to Glycan Classification and Motif Extraction,
  In Proc. 17th International Conference on Genome Informatics (GIW2006), Yokohama, Japan, 2006.
  
  
• Hisashi Kashima and Naoki Abe
  A Parameterized Probabilistic Model of Network Evolution for Supervised Link Prediction,
  in Proc. 6th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM2006), Hong Kong, 2006.
  
  
• Tetsuji Kuboyama, Hisashi Kashima, Kiyoko F. Aoki-Kinoshita, Koichi Hirata and Hiroshi Yasuda
  A Spectrum Tree Kernel,
  in Proc. The International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2006), Sapporo, Japan, 2006.
  
  
• Tetsuji Kuboyama, Kilho Shin and Hisashi Kashima
  Flexible Tree Kernels Based on Counting the Number of Tree Mappings,
  in Proc. Workshop on Mining and Learning (held with ECML/PKDD 2006), Berlin, Germany, 2006.
  
  
• Hisashi Kashima
  Risk-Sensitive Learning via Expected Shortfall Minimization,
  in Proc. 2006 SIAM International Conference on Data Mining (SDM 06), Bethesda, MD, USA, April 20-22, 2006.
  
  
• Tsuyoshi Ide
  Pairwise Symmetry Decomposition Method for Generalized Covariance Analysis,
  in Proc. of the fifth IEEE International Conference in Data Mining (ICDM 05), Houston, Texas, USA, Nov 20-27, 2005, pp. 657-660 [pdf].
  
  
• Tsuyoshi Ide and Keisuke Inoue
  Knowledge Discovery from Heterogeneous Dynamic Systems using Change-Point Correlations,
  in Proc. 2005 SIAM International Conference on Data Mining (SDM 05), Newport Beach, CA, USA, April 21-23, 2005, pp. 571-576 [pdf].
  
  
• Hisashi Kashima, Tadashi Tsumura, Tsuyoshi Ide, Takahide Nogayama, Ryo Hirade, Hiroaki Etoh and Takeshi Fukuda
  Network-Based Problem Detection for Distributed Systems,
  in Proc. 21st International Conference on Data Engineering (ICDE2005), Tokyo, Japan, 2005, pp.978-979 [pdf].
  
  
• Tsuyoshi Ide and Hisashi Kashima
  Effective Dimension in Anomaly Detection: Its Application to Computer Systems,
  Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3609, Springer, 2005, pp.189-204 [link].
  
  
• Tsuyoshi Ide and Hisashi Kashima
  Eigenspace-based Anomaly Detection in Computer Systems,
  in Proc. 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD2004), Seattle, WA, USA, 2004, pp.440-449 [pdf]..
  
  
• Hisashi Kashima and Yuta Tsuboi
  Kernel-Based Discriminative Learning Algorithms for Labeling Sequences, Trees and Graphs,
  in Proc. 21st International Conference on Machine Learning (ICML2004), Banff, Alberta, Canada, 2004.
  
  
• Akihiro Inokuchi and Hisashi Kashima
  Mining Significant Pairs of Patterns from Graph Structures with Class Labels,
  in Proc. 3rd IEEE International Conference on Data Mining (ICDM2003), Melbourne, Florida, USA, 2003.
  
  
• Hisashi Kashima , Koji Tsuda and Akihiro Inokuchi
  Marginalized Kernels Between Labeled Graphs,
  in Proc. 20th International Conference on Machine Learning (ICML2003), Washington, DC USA, 2003.
  
  
• Hisashi Kashima and Akihiro Inokuchi
  Kernels for Graph Classification,
  in Proc. 1st ICDM Workshop on Active Mining (AM-2002), Maebashi, Japan, 2002.
  
  
• Hisashi Kashima and Teruo Koyanagi
  Kernels for Semi-Structured Data,
  in Proc. 19th International Conference on Machine Learning (ICML2002), Sydney, Australia, 2002.
  
  
• T. Ide, H. Humata, H. Mizuta, Y. Taira, M. Suzuki, M. Noguchi, and Y. Katsu
  Moire-Free Collimating Light Guide with Low-Discrepancy Dot Patterns,
  in Digest of Technical Papers, Society for Information Display 2002 (SID 2002), Boston, MA, USA, 2002, pp. 1232-1235.
  
  

International Journals

• Hisashi Kashima, Shoko Suzuki, Shohei Hido, Yuta Tsuboi, Toshihiro Takahashi, Tsuyoshi Ide, Rikiya Takahashi and Akira Tajima
  Task1 Winner's Solution & Task2 Runner-up's Solution in Estimating Location Using Wi-Fi,
  IEEE Intelligent Systems Magazine, Vol.23, No.1, pp.8-13, January/February, 2008.
  
  
• Hisashi Kashima
  Risk-sensitive Learning via Minimization of Empirical Conditional Value-at-risk,
  IEICE Transaction on Information and Systems, Vol. E90-D, No. 12, pp. 2043-2052, 2007.
  
  
• Shohei Hido and Hiroyuki Kawano
  A Fast Algorithm for Mining Frequent Ordered Subtrees,
  Systems and Computers in Japan, Vol.38, No.7, pp.34-43, 2007.
  
  
• Tetsuo Shibuya, Hisashi Kashima, and Akihiko Konagaya:
  Efficient Filtering Methods for Clustering cDNAs with Spliced Sequence Alignment,
  Bioinformatics, Vol.20, No.1 (2004) 29-39.
  
  
• T. Ide, H. Mizuta, H. Humata, Y. Taira, M. Suzuki, M. Noguchi, and Y. Katsu:
  Dot pattern generation technique using molecular dynamics,
  Journal of the Optical Society of America, A, 20 (2003) 242-255.
  
  
• T. Ide, H. Humata, Y. Taira, H. Mizuta, M. Suzuki, M. Noguchi, and Y. Katsu
  A novel dot-pattern generation to improve luminance uniformity of an LCD backlight,
  Journal of the Society for Information Display, Vol.11, No.4 (2003) 659-665.
  
  

Domestic Journals

• Tetsuji Kuboyama, Hisashi Kashima, Kiyoko F. Aoki-Kinoshita, Kouichi Hirata, Hiroshi Yasuda
  A Spectrum Tree Kernel,
  人工知能学会論文誌, Vol.22, No.2, 2007.
  
  
• 鹿島 久嗣, 安倍直樹
  ネットワーク構造の確率的な時変モデルに基づく教師ありリンク予測,
  人工知能学会論文誌, Vol.22, No.2, 2007.
  
  
• 鹿島久嗣、坂本比呂志、小柳光生
  木構造データに対するカーネル関数の設計と解析,
  人工知能学会論文誌, Vol.21, No.1, 2006. [人工知能学会論文賞]
  
  
• 鹿島 久嗣、津村 直史、井手 剛、野ヶ山 尊秀、平出 涼、江藤 博明、福田 剛志
  ネットワークデータを用いた分散システムにおける異常検出,
  電子情報通信学会論文誌, Vol. J89-D, No. 2, 2006.
  
  

Invited talks

• 井手剛
  センサーデータ解析への機械学習の応用,
  東工大グローバルCOE「計算世界観の深化と展開」発足シンポジウム, December, 2007.
  
  
• 鹿島 久嗣
  生体ネットワーク予測の機械学習,
  日本バイオインフォマティクス学会 バイオインフォマティクス夏の学校2007, 2007/8/7.
  
  
• Hisashi Kashima
  Methods for Predicting Network Structures,
  The International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2006), Sapporo, Japan, Sep. 2006.
  
  
• 鹿島 久嗣
  ネットワーク構造解析 - 機械学習によるアプローチ -,
  人工知能学会 第63回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), Kyushu, Japan, Sep. 2006.
  
  
• 鹿島久嗣、坪井祐太、工藤拓
  言語処理における識別モデルの発展 -- HMMからCRFまで --,
  言語処理学会第12回年次大会 (NLP2006), Tokyo, Japan, Mar. 2006.
  
  
• 鹿島久嗣
  カーネル法による構造データマイニング,
  電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会, Tokyo, Japan, Feb. 2004.
  
  
• 井手剛、鹿島久嗣:
  Web系システムからの特徴抽出とオンライン障害検知方法,
  第7回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2004, Tokyo, Nov. 2004）, 予稿集 ISBN4-9902248-0-9, pp.7-14 [pdf].
  
  
• 鹿島久嗣:
  構造をもつインスタンスに対するカーネル関数のアルゴリズム設計,
  生命情報科学特別講義, 産業技術総合研究所 生命情報科学研究センター(CBRC), 2003/1/8
  
  

Book Chapters and Review Articles

• 元田浩, 栗田多喜夫, 樋口知之, 松本裕治, 村田昇 (監訳)，赤穂昭太郎, 神嶌敏弘, 杉山将, 小野田崇, 池田和司, 鹿島久嗣, 賀沢秀人, 中島伸一, 竹内純一, 持橋大地, 小山聡, 井手剛, 篠田浩一, 山川宏 (訳)
  パターン認識と機械学習：ベイズ理論による統計的予測 (上)・(下),
  シュプリンガージャパン, 2008 [link].
  
  
• 鹿島 久嗣
  ネットワーク構造予測,
  人工知能学会論文誌, Vol.22, No.3, 2007.
  
  
• 鹿島 久嗣
  構造データマイニングの手法とバイオインフォマティクスへの応用,
  ソフトウェア・バイオロジー, 化学工学会, 2006.
  
  
• 鹿島久嗣
  カーネル法による構造データマイニング, 情報処理, Vol. 46, No. 1, 2005.
  
  
• H. Kashima , K. Tsuda and A. Inokuchi
  Kernels for Graphs, Kernel Methods in Computational Biology,
  MIT Press, 2004.
  
  
• 井手剛, 平洋一
  ドットパターン生成技術と光学系,
  月刊ディスプレイ, テクノタイムズ社, vol.9, No.1, 2003.
  
  

Other

• Masashi Sugiyama, Tsuyoshi Ide, Shinichi Nakajima and Jun Sese
  Semi-Supervised Local Fisher Discriminant Analysis for Dimensionality Reduction,
  第10回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2007), Tokyo, Japan, November, 2007 [pdf].
  
  
• 井手剛
  近傍保存原理による異常検知,
  第10回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2007), Tokyo, Japan, November, 2007 [pdf].
  
  
• 比戸将平, 坪井祐太, 鹿島久嗣, 杉山将
  密度比推定を用いた特異点検出手法,
  第10回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2007), Tokyo, Japan, November, 2007.
  
  
• Tsuyoshi Kato, Hisashi Kashima and Masashi Sugiyama
  Probabilistic Label Propagation on Multiple Networks,
  第10回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2007), Tokyo, Japan, November, 2007.
  
  
• 坪井祐太, 鹿島久嗣
  部分的かつ曖昧なラベル付き構造データからのマルコフ条件付確率場の学習,
  第182回 情報処理学会 自然言語処理研究会, November, 2007.
  
  
• 井手剛,
  行列の圧縮による変化点検出の高速化
  第9回情報論的学習理論シンポジウム (IBIS2006, Osaka, Japan), Oct. 31-Nov. 2, 2006, pp.124-129 [pdf].
  
  
• 井手剛
  部分時系列クラスタリングの理論的基礎,
  人工知能学会全国大会予稿集 (JSAI 2006, 東京, 2006), 2A1-02 [全国大会優秀賞].
  
  
• Tetsuji Kuboyama, Koichi Hirata, Hisashi Kashima and Kiyoko F. Aoki-Kinoshita
  The Gram Distribution Kernel: A Tree Kernel for Glycan Classification,
  人工知能学会 第63回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), 2006.
  
  
• 久保山 哲二, 申 吉浩, 鹿島 久嗣, 平田 耕一
  共通構造の数え上げによる半構造データカーネルの設計,
  電子情報通信学会 第17回データ工学ワークショップ (DEWS2006), 2006
  
  
• 井手剛
  相関行列の群論的一般化について,
  第8回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2005), Tokyo, Japan, November 9 -11, 2005, pp.123-128, ISBN4-9902248-1-7 [pdf].
  
  
• 鹿島久嗣
  リスク回避型学習,
  第8回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2005), Tokyo, Japan, November 9 -11, 2005, pp.171-176, ISBN4-9902248-1-7.
  
  
• 鹿島久嗣、坪井祐太
  構造化データのラベル付け学習とカーネル法,
  構造化データの機械学習研究会(MOST), 2005.
  
  
• 井手剛、井上恵介
  非線形変換を利用した時系列データからの知識発見,
  第4回データマイニングワークショップ, 日本ソフトウェア科学会データマイニング研究会, 研究会資料シリーズ ISSN 1341-870X, No.29, 2004, pp.1-8.
  
  
• 井上恵介、井手剛
  変化点関連度を利用した動的システムの障害解析,
  研究報告, 2004-MPS-051, Vol.2004 No.92 (情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会), 2004.
  
  
• 井手剛、鹿島久嗣
  固有空間におけるコンピュータシステムの障害検知,
  人工知能学会全国大会予稿集, 3F3-05, 2004 [全国大会優秀賞].
  
  
• 鹿島久嗣、坪井祐太
  カーネル法に基づく構造データのラベリング学習アルゴリズム,
  電子情報通信学会 人工知能と知識処理研究会（AI）, 2004.
  
  
• 猪口明博、鹿島久嗣
  クラスラベル付きグラフデータからの有用なパターンペア発見,
  人工知能学会 知識ベースシステム研究会, SIG-KBS, 2004 [2003年度研究会優秀賞].
  
  
• 鹿島久嗣、小柳光生
  半構造データに対するサポートベクターマシンの適用,
  人工知能学会 人工知能基礎論研究会, SIG-FAI-A104, 2002.