杉山　拓都

Sugiyama Takuto

研究テーマ

『Diviersified recommendation』

学術雑誌

• Pattern Recognition Letters: DRGNN: Disentangled Representation Graph Neural Network for Diverse Category-level Recommendations (2024年9月)
• IEEE Access: Joint Modeling of Prediction and Behavioral Patterns for Reliable Recommendation with Implicit Feedback (2025年*月)

国際会議

• GCCE2023: Diversified Recommendation Using Graph Neural Networks Invariant to User-level Category Preference (2023年10月)

国内会議

• DEIM2024: グラフニューラルネットワークによる分離表現学習を用いた推薦の多様化 (2024年3月)
• IEICE研究会: 訓練サンプルの信頼度に基づくノイズに頑健な推薦システム (2024年12月)

受賞

• 2022年度関西大学 紫紺賞 (2023年3月)
• DEIM2024学生プレゼンテーション賞 ・スポンサー賞 (2024年3月)

藤原　滉規

Fujiwara Hiroki

研究テーマ

『Echo chamber detection』

国際会議

• GCCE2024: Diversified User Recommendation to Avoid Filter Bubbles in Social Media Communities (2024年10月)

国内会議

• IEICE研究会: ソーシャルメディアにおけるコミュニティ情報を用いた2段階多様化推薦システム (2024年12月)

堀畑　天

Horihata Takashi

研究テーマ

『Domain adaptation』

国内会議

• MIRU2023: Unbiased Pseudo-Labeling for Learning with Noisy Labels (2023年7月)
• MIRU2024: 地理的な変化を考慮したドメイン適応 (2024年8月)
• IEICE研究会: 地理的ドメイン適応における地域固有特徴の学習と地域間の分布マッチング (2024年12月)

吉田　燎

Yoshida Ryo

研究テーマ

『Malicious behavior detection』

学術雑誌

• IEICE Trans. Fundamentals: Embedding Learning with Relational Heterogeneous Information in Social Network Posts to Detect Malicious Behavior (2025年3月)

国内会議

• DEIM2024: 異種グラフ表現学習を用いた悪意のあるSNS投稿の検出 (2024年3月)
• IEICE研究会: 多面的分析を用いたグラフニューラルネットワークによるソーシャルネットワーク上の悪影響投稿の検出 (2024年12月)

受賞

• 2024年度SIS研究会若手研究優秀賞 (2025年3月)

阿部　知希

Abe Tomoki

研究テーマ

『Fake news detection』

学術雑誌

• ITE-MTA: Dynamic Graph Convolutional Network with Time-Series-Aware Structural Feature Extraction for Fake News Detection (2025年1月)

国際会議

• GCCE2024: Improving Fake News Detection through Time-Series-Aware Structural Feature Extraction in Dynamic Graph Convolutional Networks (2024年10月)

福永　玲央

Fukunaga Reo

研究テーマ

『Learning with noisy labels』

学術雑誌

• ITE-MTA: Enhancing Robustness to Noisy Labels by Explicit Disentanglement of Similar Classes in Feature Space using Contrastive Learning (2025年1月)

国内会議

• MIRU2024: 対照学習を用いた類似クラス間の特徴量分離によるノイジーラベルに対する頑健性の向上 (2024年8月)