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Journal

  1. Kohei Hirata, Daichi Amagata, Sumio Fujita, Takahiro Hara, "Categorical Diversity-Aware Inner Product Search," IEEE Access , vol.11, pp.2586-2596, January 2023.
  2. Kohei Hirata, Daichi Amagata, Takahiro Hara, "Cardinality Estimation in Inner Product Space," IEEE Open Journal of the Computer Society (IEEE OJ-CS), vol.3, pp.208-216, October 2022.
  3. Kei Tanigaki, Teoh, Chuin, Tze, Naoya Yoshimura, Takuya Maekawa, Takahiro Hara, "Predicting Performance Improvement of Human Activity Recognition Model by Additional Data Collection," Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT), vol.6, no.3, pp.1-33, September 2022.
  4. Yuki Nishino, Takuya Maekawa, Takahiro Hara, "Few-shot and Weakly Supervised Repetition Counting With Body-Worn Accelerometers," Frontiers in Computer Science , vol.4, pp.84, July 2022.
  5. Daichi Amagata, Makoto Onizuka, Takahiro Hara, "Fast, exact, and parallel-friendly outlier detection algorithms with proximity graph in metric spaces," The VLDB Journal , vol.31, no.4, pp.797-821, July 2022.
  6. Zhi Li, Daichi Amagata, Yihong Zhang, Takuya Maekawa, Takahiro Hara, Kei Yonekawa, Mori Kurokawa, "HML4Rec: Hierarchical meta-learning for cold-start recommendation in flash sale e-commerce," Knowledge-Based Systems (KBS), pp.109674, June 2022.
  7. Naoya Yoshimura, Takuya Maekawa, Takahiro Hara, Atsushi Wada, Yasuo Namioka, "Acceleration-based Activity Recognition of Repetitive Works with Lightweight Ordered-work Segmentation Network," Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies (IMWUT), vol.6, no.2, pp.86, June 2022.
  8. Ryosuke Taniguchi, Daichi Amagata, Takahiro Hara, "Efficient Retrieval of Top-k Weighted Triangles on Static and Dynamic Spatial Data," IEEE Access , vol.10, pp.55298-55307, June 2022.

International Conference

  1. Daichi Amagata, "Diversity Maximization in the Presence of Outliers," Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), February 2023.
  2. Zhi Li, Daichi Amagata, Yihong Zhang, Takahiro Hara, Shuichiro Haruta, Kei Yonekawa, Mori Kurokawa, "Debiasing Graph Transfer Learning via Item Semantic Clustering for Cross-Domain Recommendations.," Proceedings of IEEE International Conference on Big Data (BigData), pp.762-769, December 2022.
  3. Ryosuke Taniguchi, Daichi Amagata, Takahiro Hara, "Retrieving Top-N Weighted Spatial k-cliques," Proceedings of IEEE International Conference on Big Data (BigData), pp.4942-4951, December 2022.
  4. Daichi Amagata, "Scalable and Accurate Density-Peaks Clustering on Fully Dynamic Data," Proceedings of IEEE International Conference on Big Data (BigData), pp.445-454, December 2022.
  5. Daichi Amagata, Yusuke Arai, Sumio Fujita, Takahiro Hara, "Learned k-NN Distance Estimation," Proceedings of International Conference on Advances in Geographic Information Systems (GIS), pp.1:1-1:4, November 2022.
  6. Kohei Hirata, Daichi Amagata, Sumio Fujita, Takahiro Hara, "Solving Diversity-Aware Maximum Inner Product Search Efficiently and Effectively," Proceedings of ACM Recommender Systems Conference (RecSys), pp.198-207, September 2022.
  7. Zhi Li, Daichi Amagata, Takuya Maekawa, Kei Yonekawa, Mori Kurokawa, Takahiro Hara, "Trends-enhanced Attention & Memory Networks for E-commerce Recommendation," Proceedings of International ACM SIGIR Workshop On eCommerce (SIGIReCom), July 2022.
  8. Ryosuke Taniguchi, Daichi Amagata, Takahiro Hara, "Effcient Retrieval of Top-k Weighted Spatial Triangles," Proceedings of International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), pp.224-231, April 2022.

Domestic Conference

  1. "Preliminary Investigation of Employing Smartphone Active Sound Sensing to Predict Distance and Relative Velocity of Roadside Obstacles to Aid Distracted Pedestrians," ユビキタス・ウェアラブルワークショップ (UWW), 2022年12月.
  2. 吉村 直也, モラレス ハイメ, 前川 卓也, 原 隆浩, "OpenPackデータセット: 物流センタにおける 大規模マルチモーダル行動認識データセットの構築," 情報処理学会 マルチメディア通信と分散処理(DPS)研究会 , 2022年12月.
  3. Thilina Dissanayake, Takuya Maekawa, Takahiro Hara, "Preliminary Investigation of Employing Smartphone Active Sound Sensing to Predict Distance and Relative Velocity of Roadside Obstacles to Aid Distracted Pedestrians," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (UBI), pp.1-8, 2022年11月.
  4. 平田 皓平, 天方 大地, 藤田 澄男, 原 隆浩, "多様性を考慮した最大内積探索," 情報科学技術フォーラム (FIT), pp.7-14, 2022年9月.
  5. 新井 悠介, 天方 大地, 藤田 澄男, 原 隆浩, "高速・高精度なk最近傍距離推定," 情報科学技術フォーラム (FIT), pp.1-6, 2022年9月.
  6. 壺内 陸友, 原 隆浩, 天方 大地, 前川 卓也, 米川 慧, 黒川 茂莉, "店舗のテキスト情報を用いた類似店舗への訪問有無を考慮する訪問予測手法," 情報処理学会 マルチメディア, 分散, 協調とモバイル シンポジウム (DICOMO), 2022年7月.
  7. 西野 祐希, 前川 卓也, 原 隆浩, "Few-shot弱教師あり学習を用いたウェアラブル加速度センサによる動作カウント手法," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (UBI), 2022年6月.
  8. 吉村 直也, 前川 卓也, 原 隆浩, 和田 篤, 浪岡 保男, "工場・物流センタにおける作業順序を考慮した少量学習データでの作業行動認識手法の検討," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (UBI), 2022年6月.
  9. Thilina Dissanayake, Takuya Maekawa, Takahiro Hara, "Preliminary Investigation of Predicting the Distance and the Relative Velocity of the Obstacles via Smartphone Active Sound Sensing for Pedestrian Safety," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (UBI), 2022年6月.
  10. Qingxin Xia, Takuya Maekawa, "Research on Sensor Data Processing Methods for Recognizing and Understanding Factory Work Activities," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 (UBI), 2022年4月.

Others

  1. "学生奨励賞," Award , December 2022.

Award

  1. 天方 大地, "マイクロソフト情報学研究賞," 情報処理学会 , 2023年3月.
  2. Thilina Dissanayake, Takuya Maekawa, Takahiro Hara, "学生奨励賞," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 , 2022年11月.
  3. 吉村 直也, 前川 卓也, 原 隆浩, 和田 篤, 浪岡 保男, "国際発表奨励賞," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 , 2022年11月.
  4. 壺内 陸友, "優秀プレゼンテーション賞," 情報処理学会 マルチメディア, 分散, 協調とモバイル シンポジウム , 2022年7月.
  5. 壺内 陸友, "優秀論文賞," 情報処理学会 マルチメディア, 分散, 協調とモバイル シンポジウム , 2022年7月.
  6. 平田 皓平, "コンピュータサイエンス領域奨励賞," 情報処理学会 , 2022年6月.
  7. 吉村 直也, 前川 卓也, 原 隆浩, 和田 篤, 浪岡 保男, "優秀論文賞," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 , 2022年6月.
  8. 西野 祐希, 前川 卓也, 原 隆浩, "学生奨励賞," 情報処理学会 ユビキタスコンピューティングシステム研究会 , 2022年6月.

Keynote

  1. 天方 大地, "データベース技術をいろんな分野へ!ー推薦システム編ー," 情報処理学会 データベースシステム研究会 , 2022年12月.
  2. 天方 大地, "マルチコアによる並列処理アプローチを用いた高速なDensity-Peaks Clustering," 情報科学技術フォーラム , 2022年9月.

Others

  1. "学生奨励賞," Award , December 2022.
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