学生の研究成果

論文誌

  • Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Hiroki Arimura: Distribution-Aware Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization. Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 26(6), pp. C-L44_1-12, 2021.
  • Kentaro Kanamori, Hiroki Arimura: Fairness-Aware Decision Tree Editing Based on Mixed-Integer Linear Optimization. Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 36(4), pp. B-L13_1-10, 2021.

査読付き国際会議

  • Yuto Shida, Giulia Punzi, Yasuaki Kobayashi, Takeaki Uno, Hiroki Arimura: Finding Diverse Strings and Longest Common Subsequences in a Graph. CPM 2024, LIPIcs vol. 296, pp. 27:1-27:19, 2024.
  • Hiroki Arimura, Shunsuke Inenaga, Yasuaki Kobayashi, Yuto Nakashima, Mizuki Sue: Optimally Computing Compressed Indexing Arrays Based on the Compact Directed Acyclic Word Graph. SPIRE 2023, LNCS vol. 12240, pp. 28-34, 2023.
  • Tsubasa Oizumi, Takeshi Kai, Takuya Mieno, Shunsuke Inenaga, Hiroki Arimura: Cartesian Tree Subsequence Matching. CPM 2022, LIPIcs vol. 223, 14:1-14:18, 2022.
  • Kota Mata, Kentaro Kanamori, Hiroki Arimura: Computing the Collection of Good Models for Rule Lists. MLDM 2022, 151-165, 2022.
  • Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Yuichi Ike, Kento Uemura, Hiroki Arimura: Ordered Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization. AAAI 2021, pp. 11564-11574, 2021.
  • Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Hiroki Arimura: DACE: Distribution-Aware Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization. IJCAI 2020, pp. 2855-2862, 2020.

国際ワークショップ

  • Ken Nishida, Kojiro Machi, Kazuma Onishi, Katsuhiko Hayashi, Hidetaka Kamigaito: Multi-label Learning with Random Circular Vectors. RepL4NLP-2024, ACL 2024 workshop, Bangkok, 2024.
  • Yuta Tsuruzono, Hiroki Arimura and Shunsuke Inenaga: Enumerating Maximal Repeats in a Text Based on Bidirectional Indices. WAAC 2024, Seoul, 2024.
  • Hiroki Arimura, Tatsuya Gima, Yasuaki Kobayashi, Hiroomi Nochide, Yota Otachi: Minimum Consistent Subset for Trees Revisited. WAAC 2023, Nagoya, 2023.
  • Kentaro Kanamori, Satoshi Hara, Masakazu Ishihata, Hiroki Arimura: Enumeration of Distinct Support Vectors for Interactive Decision Making. HILL 2019, California, 2019.

国内研究会・ワークショップ

  • 藤原 優，儀間 達也，小林 靖明：辺カット型グラフパラメータに基づく最大出次数最小化問題と標的集合選択問題の計算複雑性．情報処理学会 第199回アルゴリズム研究会，2024．
  • 大西 雄真，林 克彦：大規模マルチラベル学習に対する単純かつ協力な閉形式解モデル．2024年度 人工知能学会全国大会，2024．
  • 鶴園悠太：テキスト中の極大反復文字列の効率良い列挙アルゴリズム．フォレストワークショップ2024，2024．
  • 吉岡和希：多様な最適決定木の集合を発見する近似アルゴリズム．フォレストワークショップ2024，2024．
  • 志田祐仁，小林靖明，有村博紀：文字列集合に対する多様な最長共有部分列の発見．電子情報通信学会 コンピューテーション研究会，2023．
  • 佐藤嶺，小林靖明，栗田和宏，和佐州洋：弦グラフの部分クラスにおける極大誘導部分グラフ列挙への多項式遅延アルゴリズム．電子情報通信学会 コンピューテーション研究会，2023．
  • 舟山諒，小林靖明：多様な最短経路を求める固定パラメータアルゴリズム．電子情報通信学会 コンピューテーション研究会，2023．
  • 藤原優，吉岡和希，小林靖明：連結制約のある頂点符号付きグラフ分割問題の緩和問題に対する高速なアルゴリズム．人工知能学会 第126回人工知能基本問題研究会，2023．
  • 舟山諒，小林靖明：多様な最短経路を求める固定パラメータアルゴリズム．2023年度夏のLAシンポジウム，2023．
  • 舟山諒：組合せ最適化問題における多様な解の発見．フォレストワークショップ2023，2023．
  • 後出祥臣：木における最小無矛盾集合を求めるアルゴリズム．フォレストワークショップ2023，2023．
  • 須江瑞樹，小林靖明，有村博紀，中島祐人，稲永俊介：コンパクト非巡回グラフに基づく連長圧縮Burrows-Wheeler変換の効率良い構築．電子情報通信学会 コンピューテーション研究会，2022．
  • 宮﨑玲子，有村博紀，小林靖明：半順序集合の弱埋込問題に対するパラメータ化アルゴリズム．電子情報通信学会 コンピューテーション研究会，2022．
  • 白井渉太，有村博紀：小さくて高精度な決定木集合に対する多次元分割表の効率良い計算．第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)，2022．
  • 又康太，金森憲太朗，有村博紀：ルールリストに対するRashomon集合の厳密計算と予測多重性解析．第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021), 2021.

その他

  • Ryo Funayama, Yasuaki Kobayashi, Takeaki Uno: Parameterized Complexity of Finding Dissimilar Shortest Paths. arXiv:2402.14376, 2024.
  • Hiroki Arimura, Tatsuya Gima, Yasuaki Kobayashi, Hiroomi Nochide, Yota Otachi: Minimum Consistent Subset for Trees Revisited. arXiv:2305.07259, 2023.
  • Kota Mata, Kentaro Kanamori, Hiroki Arimura: Computing the Collection of Good Models for Rule Lists. arXiv:2204.11285, 2022.