阿部　知希

Abe Tomoki

研究テーマ

『Fake news detection』

学術雑誌

• IEICE Trans: Generalized Distillation with Multi-Task Graph Neural Networks for Early Fake News Detection (2026年6月)
• 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

• GCCE2025: Learning to Detect Fake News Early: A Multi-Task Approach with Generalized Distillation and Dynamic Graph (2025年9月)
• GCCE2024: Improving Fake News Detection through Time-Series-Aware Structural Feature Extraction in Dynamic Graph Convolutional Networks (2024年10月)

国内会議

• SIS研究会: 一般化蒸留とマルチタスク学習を用いたSNS上のフェイクニュース早期検出 (2025年6月)

受賞

• GCCE2025: Oral Presentation Award (2025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

• MIRU2025: 異構造モデル間Co-teachingとUnlearningによるノイジーラベル学習の頑健性向上 (2025年8月)
• 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)

岡田　寛人

Okada Hiroto

研究テーマ

『Cross domain recommendation』

学術雑誌

• IEICE Trans: Disentangling Shared and Specific Representations for Multimodal Cross-Domain Recommendation via Cosine-Based Regularization (2026年7月)

国際会議

• GCCE2025: Multimodal Cross-Domain Recommendation with Cosine Similarity-Based Representation Disentanglement (2025年9月)

藤井　大樹

Fujii Daiki

研究テーマ

『Information recommendation』

国際会議

• GCCE2025: Self-Supervised Contrastive Learning for Noise-Robust Recommender Systems (2025年9月)

坊山　慎之介

Boyama Shinnosuke

研究テーマ

『Influencer detection』

国内会議

• SIS研究会: Bluesky上の動的社会ネットワークにおける影響拡散者の構造的特徴学習と予測 (2025年9月)

松井　智也

Matsui Tomoya

研究テーマ

『Digital humanities』

国内会議

• SIS研究会: TabNetを用いた手書き中国文字の美的印象評価 (2025年6月)
• SIS研究会: 文字形状特徴と深層特徴を併用したTabNetによる手書き中国文字の美的印象評価 (2025年12月)

山本　翔平

Yamamoto Shohei

研究テーマ

『Machine unlearning』

国際会議

• GCCE2025: Robust Image Classification via Centroid-Aware Machine Unlearning of Noisy Annotations (2025年9月)

国内会議

• MIRU2025: 継続学習における画像分類のためのアンラーニングを用いたノイジーラベル学習 (2025年8月)
• SIS研究会: ノイジーサンプルの忘却に基づいた画像分類精度の向上 ～ 特徴空間におけるクラス構造維持を考慮した忘却手法 ～ (2025年6月)