研究成果

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口頭発表

• 守山日向, 越智大登, 川田隼, 呉景琪, 金井秀斗, ニクライ龍平ダニエル, 横田大智, 渡辺隼人, 小林健: 書店ごとの売上傾向の違いを考慮したバブル型連合学習による書籍需要予測, 令和7年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2026年3月.
• K. Yoshida, K. Kobayashi, K. Kawai, Y. Ito, N. Ikemoto, and K. Nakata: The electric vehicle routing problem with hard time windows and nonlinear charging and discharging. 15th International Conference on Operations Research and Enterprise Systems (ICORES 2026), Barceló Marbella, Spain, March 2026.
• T. Matsuba: Decision Making Analysis of Environmental Pollution Conflicts in Ontario Using an Extended GMCR Framework. 2026 16th International Conference on Future Environment and Energy (ICFEE 2026), TKP Garden City PREMIUM Tenjin, March 2026.
• 相川修平, 小林健, 浅見正洋, 川上孝介, 中田和秀: 非定常環境に対応した検索連動型広告の入札額最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2026年春季研究発表会, 麗澤大学 校舎さつき, 2026年3月.
• 永井将太, 翁啓翔, 齋藤優太, 小林健, 中田和秀: リスト特性のパーソナライズのための効率的なオフ方策学習. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2026年春季研究発表会, 麗澤大学 校舎さつき, 2026年3月.
• 山尾奬紀, 松井諒生, 小林健, 西村直樹, 中田和秀: 観測誤差と確率分布の不確実性を考慮したロバスト意思決定指向学習. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2026年春季研究発表会, 麗澤大学 校舎さつき, 2026年3月.
• 守山日向, 越智大登, 川田隼, 呉景琪, 金井秀斗, ニクライ龍平ダニエル, 横田大智, 渡辺隼人, 小林健: 書店ごとの売上傾向の違いを考慮したバブル型連合学習による書籍需要予測. 令和7年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, 東海大学 品川キャンパス, 2026年2月.
• 中屋嘉弥, 吉武渓, 吉田開, 吉岡桃香, 清武志功, 益山尚大, 吉村光瑛, 山﨑公耀, 中田和秀: 書籍情報を考慮した店舗特性分析. 令和7年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータを用いたマーケティング分析研究部会 中間発表会, 青山学院大学 青山キャンパス, 2025年12月.
• 横田大智, 越智大登, 川田隼, 呉景琪, 守山日向, 金井秀斗, ニクライ龍平ダニエル, 渡辺隼人, 小林健: 書店ごとの売上傾向の違いを考慮した書籍の需要予測. 令和7年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, online, 2025年11月.
• S. Yamao, Y. Mibuchi, K. Yoshida, J. Wu, Y. Nakagawa, Y. Nakaya, K. Kobayashi, and K. Nakata: Robust prescriptive pricing under competitor price uncertainty. 2025 IEEE International Conference on Big Data, Galaxy International Convention Center, Macau, December 2025.
• K. Toyoda, Y. Utsumi, K. Kobayashi, K. Nakata: Classification of strategic patents under the scarcity of labeled data, 2025 IEEE International Conference on Big Data, Galaxy International Convention Center, Macau, December 2025.
• 相川修平, 鈴木愛, 吉武渓, 勅使川原奏大, 岩渕亮, 小林健, 中田和秀: 予測誤差の不確実性を考慮したロバスト階層的時系列予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年秋季研究発表会, 広島大学 東広島キャンパス, 2025年9月.
• 吉田開, 小林健, 川井一馬, 伊東悠太郎, 池本宣昭, 中田和秀: 時間窓及び非線形放充電を考慮した電気自動車の配送計画問題. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年秋季研究発表会, 広島大学 東広島キャンパス, 2025年9月.
• 實渕有佑, 山尾奬紀, 吉田開, 呉景琪, 中川倖那, 中屋嘉弥, 小林健, 中田和秀: 他社価格の不確実性を考慮した処方的ロバスト価格最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年秋季研究発表会, 広島大学 東広島キャンパス, 2025年9月.
• 永井将太, 稲葉亮太, 大石嶺, 相川修平, 實渕有佑, 守山日向, 小林健, 中田和秀: 販売期間が限られた商品に対するゼロショット需要予測手法. 2025年度 人工知能学会全国大会 (第39回), 大阪国際会議場 (グランキューブ大阪), 2025年5月.
• 實渕有佑, 山尾奬紀, 吉田開, 呉景琪, 中川倖那, 中屋嘉弥, 小林健, 中田和秀: 他社価格の不確実性を考慮した処方的ロバスト価格最適化. 令和6年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2025年3月.
• 相川修平, 鈴木愛, 吉武渓, 勅使川原奏大, 岩渕亮, 小林健, 中田和秀: データの不確実性を考慮した階層的時系列予測. 令和6年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2025年3月.
• 相川修平, 小林健, 中田和秀, 川上孝介, 中島丈範: 売上と効率を考慮した検索連動型広告の入札額最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会, 成蹊大学, 2025年3月.
• 稲葉亮太, 小林健, 田中未来, 中田和秀: 多値分類を用いた文脈付き線形ロバスト最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会, 成蹊大学, 2025年3月.
• 山尾奬紀, 小林健, 金森憲太朗, 髙木拓也, 池祐一, 中田和秀: 分布に沿った逐次的反実仮想説明. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会, 成蹊大学, 2025年3月.
• 鈴木愛, 小林健, 中田和秀, 久留米勇太, 沢崎直之, 笹本勇輝: 実務的な条件を考慮した医療診断のための二分決定グラフ最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2025年春季研究発表会, 成蹊大学, 2025年3月.
• 相川修平, 鈴木愛, 吉武渓, 勅使川原奏大, 岩渕亮, 小林健, 中田和秀: データの不確実性を考慮した需要予測. 令和6年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータを用いたマーケティング分析研究部会 最終発表会, 青山学院大学 青山キャンパス, 2025年2月.
• 實渕有佑, 山尾奬紀, 吉田開, 呉景琪, 中川倖那, 中屋嘉弥, 小林健, 中田和秀: 他社価格の不確実性を考慮した処方的ロバスト価格最適化. 令和6年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, 東海大学 品川キャンパス, 2025年2月.
• 吉武渓, 相川修平, 鈴木愛, 勅使川原奏大, 岩渕亮, 小林健, 中田和秀: 商品名の処理方法の検討. 令和6年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータを用いたマーケティング分析研究部会 中間発表会, 青山学院大学 青山キャンパス, 2024年12月.
• 中川倖那, 實渕有佑, 山尾奬紀, 吉田開, 呉景琪, 中屋嘉弥, 小林健, 中田和秀: 中間発表. 令和6年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, オンライン, 2024年11月.
• S. Yamao, K. Kobayashi, K. Kanamori, T. Takagi, Y. Ike, and K. Nakata: Distribution-aligned sequential counterfactual explanation with local outlier factor. The 21st Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2024), Kyoto University, Japan, November 2024.
• 西島光洋: 完全正値錐および共正値錐の面的構造. 研究集会「最適化, 計算機科学, 代数幾何」, 電気通信大学, 2024年9月.
• 山尾奬紀, 小林健, 金森憲太郎, 高木拓也, 池祐一, 中田和秀: データ分布に沿った逐次的反実仮想説明. 反実仮想説明の実用化に向けた研究, 九州大学 伊都キャンパス, 2024年9月.
• 西島光洋, ブルノ・ロウレンソ: 対称錐上の共正値錐および完全正値錐の面的構造. 日本応用数理学会 2024年度年会, 京都大学 吉田キャンパス, 2024年9月.
• 松葉達也: ゲーリッツ不変量を用いた結び目データ解析. 日本応用数理学会 2024年度年会, 京都大学 吉田キャンパス, 2024年9月.
• 大石嶺, 永井将太, 稲葉亮太, 相川修平, 實渕有佑, 守山日向, 小林健, 中田和秀: 販売期間が限られた商品に対するZero-shot需要予測モデル. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年秋季研究発表会, 南山大学, 2024年9月.
• 植田遼太, 山尾奬紀, 高口奨一郎, 中瀬達, 鈴木愛, 豊田耕大, 小林健, 中田和秀: 最適輸送に基づく商品間の売上推移の推定. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年秋季研究発表会, 南山大学, 2024年9月.
• 相川修平: 売上と効率を考慮した検索連動型広告の入札額最適化. 第5回オンライン研究発表会「Flipped Conference」, 早稲田大学 早稲田キャンパス, 2024年9月.
• 山尾奬紀: 局所線形回帰によるデータ分布を考慮した反実仮想説明法. 第5回オンライン研究発表会「Flipped Conference」, 早稲田大学 早稲田キャンパス, 2024年9月.
• A. Suzuki, K. Kobayashi, K. Nakata, Y. Kurume, N. Sawasaki, and Y. Sasamoto: Decision diagram optimization for allocating patients to medical diagnosis. International Conference on Operations Research 2024 (OR 2024), Technical University of Munich, Germany, September 2024.
• M. Nishijima and B. F. Lourenço: Non-facial exposedness of copositive cones over symmetric cones. 25th International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2024), Palais des congrès de Montréal, Canada, July 2024.
• 西島光洋, ブルノ・ロウレンソ: 対称錐上の共正値錐の面露出性. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論とアルゴリズム: 未来を担う若手研究者の集い 2024, 筑波大学 筑波キャンパス, 2024年5月.
• 永井将太, 大石嶺, 稲葉亮太, 相川修平, 實渕有佑, 守山日向, 小林健, 中田和秀: 販売期間が限られた商品に対するZero-shot需要予測モデル. 令和5年度データ解析コンペティション 成果報告会, 成蹊大学, 2024年3月.
• 山尾奬紀, 植田遼太, 髙口奨一郎, 中瀬達, 鈴木愛, 豊田耕大, 小林健, 中田和秀: 最適輸送に基づく商品間の売上推移の推定. 令和5年度データ解析コンペティション 成果報告会, 成蹊大学, 2024年3月.
• 東将己, 内海祥雅, 中田和秀: IPCと要約文を用いた特許Encoderと教師なし分類手法の提案. 言語処理学会第30回年次大会 (NLP2024), 神戸国際会議場, 2024年3月.
• 永井将太, 大石嶺, 稲葉亮太, 相川修平, 實渕有佑, 守山日向, 小林健, 中田和秀: 大規模POSデータを用いたZero-shot需要予測モデル. 令和5年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータを用いたマーケティング分析研究部会 最終発表会, 青山学院大学 青山キャンパス, 2024年2月.
• 山尾奬紀, 植田遼太, 髙口奨一郎, 中瀬達, 鈴木愛, 豊田耕大, 小林健, 中田和秀: 最適輸送に基づく売上推移行列の推定. 令和5年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, 東海大学 品川キャンパス, 2024年2月.
• K. Mizutani, A. Ueta, R. Ueda, R. Oishi, T. Hara, Y. Hoshino, K. Kobayashi, and K. Nakata: Zero-inflated poisson tensor factorization for sparse purchase data in e-commerce markets. 2024 11th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2024), Online, January 2024.
• T. Hara, Y. Sumiya, and K. Nakata: Temporal positive collective matrix factorization for interpretable trend analysis in recommender system. IEEE International Workshop on Data Mining for Service (DMS 2023), Shanghai World Trade Mall, China, December 2023.
• 永井将太, 大石嶺, 稲葉亮太, 相川修平, 實渕有佑, 守山日向, 小林健, 中田和秀: 中間発表. 令和5年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータを用いたマーケティング分析研究部会 中間発表会, 青山学院大学 青山キャンパス, 2023年12月.
• S. Nagai, K. Inamuro, M. Higashi, M. Sung, D. Yamane, K. Kobayasi, and K. Nakata: Decision tree clustering for time series data: an approach for enhanced interpretability and efficiency. The 20th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2023), The Ritz-Carlton Jakarta, Indonesia, November 2023.
• 鈴木愛, 植田遼太, 髙口奨一郎, 中瀬達, 豊田耕大, 山尾奬紀, 小林健, 中田和秀: 中間発表. 令和5年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, オンライン, 2023年11月.
• M. Nishijima: On the longest chain of faces of completely positive and copositive cones. 2023 INFORMS Annual Meeting, Phoenix Convention Center, USA, October 2023.
• 原朋史, 中田和秀: 明示的ドメイン情報と潜在的階層構造を考慮した非負値行列因子分解手法の提案. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 関西学院大学 西宮上ヶ原キャンパス, 2023年9月.
• 東将己, 内海祥雅, 中田和秀: 要約文とIPCを用いた特許のカテゴリ予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 関西学院大学 西宮上ヶ原キャンパス, 2023年9月.
• 水谷圭佑, 植田彩香, 植田遼太, 大石嶺, 原朋史, 星野雄毅, 小林健, 中田和秀: スパースデータに対するゼロ過剰ポアソン非負値テンソル因子分解. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 関西学院大学 西宮上ヶ原キャンパス, 2023年9月.
• 植田遼太, 中田和秀, 小林健: Wasserstein距離・モーメントに基づく 分布ロバストポートフォリオ最適化の性能比較. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 関西学院大学 西宮上ヶ原キャンパス, 2023年9月.
• 稲室健太, 東将己, 成民濟, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀: 解釈可能な時系列クラスタリング. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 関西学院大学 西宮上ヶ原キャンパス, 2023年9月.
• 植田彩香, 田中未来, 小林健, 中田和秀: 逆最適化に基づく不確実性集合を用いたロバスト線形最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 関⻄学院⼤学 ⻄宮上ヶ原キャンパス, 2023年9月.
• 西島光洋: 完全正値錐および共正値錐の面の最長の鎖について. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 関西学院大学 西宮上ヶ原キャンパス, 2023年9月.
• 植田遼太, 中田和秀, 小林健: Wasserstein距離・モーメントに基づく 分布ロバストポートフォリオ最適化の性能比較. 第4回オンライン研究発表会「Flipped Conference」, 早稲田大学 早稲田キャンパス, 2023年9月.
• 東将己: 要約文とIPCを用いたカテゴリ予測. 第4回オンライン研究発表会「Flipped Conference」, 早稲田大学 早稲田キャンパス, 2023年9月.
• A. Ueta, M. Tanaka, K. Kobayashi, and K. Nakata: Inverse-optimization-based uncertainty set for robust linear optimization. International Conference on Operations Research 2023 (OR 2023), University of Hamburg, Germany, September 2023.
• Y. Ma and S. Ninomiya: New deep NN architecture using higher-order weak approximation. 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM 2023), Waseda University, Japan, August 2023.
• M. Nishijima and K. Nakata: Approximation hierarchies for copositive cone over symmetric cone. 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM 2023), Waseda University, Japan, August 2023.
• K. Oh (Recruit Co. Ltd.), N. Nishimura (Recruit Co. Ltd.), M. Sung, K. Kobayashi, and K. Nakata: An IPW-based unbiased ranking metric in two-sided markets. KDD 2023 Workshop – Causal Inference and Machine Learning in Practice, Long Beach Convention & Entertainment Center, USA, August 2023.
• 東将己, 成民濟, 稲室健太, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀: 時系列データに対する解釈可能な決定木クラスタリング. 数理最適化と機械学習の融合に関するフォーラム 第0回MOAI研究部会, オンライン, 2023年8月.
• 馬嶋海斗, 川上孝介, 石塚湖太, 中田和秀: ベイズ推定によるスポンサードサーチ広告のキーワード単位でのオンライン入札額最適化. 2023年度 人工知能学会全国大会 (第37回), 熊本城ホール, 2023年6月.
• M. Nishijima and K. Nakata: Approximation hierarchies for copositive cone over symmetric cone and their comparison. The SIAM Conference on Optimization (OP23), The Sheraton Grand Seattle, USA, May 2023.
• 大石嶺, 水谷圭佑, 植田彩香, 植田遼太, 原朋史, 星野雄毅, 小林健, 中田和秀: ゼロ過剰ポアソンテンソル因子分解を用いたECサイトの商品購買数予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論とアルゴリズム: 未来を担う若手研究者の集い 2023, 筑波大学 筑波キャンパス, 2023年5月.
• 西島光洋: 行列錐の面の最長の鎖について. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論とアルゴリズム: 未来を担う若手研究者の集い 2023, 筑波大学 筑波キャンパス, 2023年5月.
• M. Higashi, Y. Utsumi, and K. Nakata: Patent classification for business strategy with BERT. The 6th International Conference on Intelligent Computing and Optimization 2023 (ICO 2023), G Hua Hin Resort and Mall, Thailand, April 2023.
• 水谷圭佑, 植田彩香, 植田遼太, 大石嶺, 原朋史, 星野雄毅, 小林健, 中田和秀: ゼロ過剰テンソル因子分解を用いた購買数予測. 令和4年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2023年3月.
• 東将己, 成民濟, 稲室健太, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀: 時系列データに対する解釈可能なクラスタリング. 令和4年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2023年3月.
• 西島光洋, 中田和秀: 対称錐上の共正値錐に対する近似階層とその比較. 研究集会「最適化: モデリングとアルゴリズム」, 統計数理研究所, 2023年3月.
• 星野雄毅, 内海祥雅, 中田和秀: Contrastive learningを利用した類似特許検索. 言語処理学会第29回年次大会 (NLP2023), 沖縄コンベンションセンター, 2023年3月.
• 山根大輝, 田中未来, 小林健, 中田和秀: 非厳密な勾配計算を用いたFrank—Wolfe法. 第19回 (2023年度) 日本応用数理学会研究部会連合発表会, 岡山理科大学, 2023年3月.
• H. Kiyohara, N. Shimizu, and Y. Yamamoto: Leveraging context-dependent click model for off-policy evaluation of ranking policies. WSDM 2023 Workshop on Interactive Recommender Systems, March 2023.
• 川上孝介, 中田和秀: 実績データが少ない広告に対する入札額最適化ロジック. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年春季研究発表会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2023年3月.
• 西島光洋, 中田和秀: 対称錐上の共正値錐に対する近似階層とその比較. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年春季研究発表会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2023年3月.
• 田崎誠, 中田和秀: IDTWを用いた変化点検知とメタラベリングを用いたGBDTによる株式変動予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年春季研究発表会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2023年3月.
• 山根大輝, 田中未来, 小林健, 中田和秀: 目的関数が未知の凸制約付き最適化問題に対する局所線形回帰を用いた非厳密Frank-Wolfe法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年春季研究発表会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2023年3月.
• 梅津大雅, 中田和秀: ポートフォリオマネジメント問題における予測構造を用いた強化学習. 第30回 人工知能学会 金融情報学研究会 (SIG-FIN), 東京大学 本郷キャンパス, 2023年3月.
• 水谷圭介, 植田彩香, 植田遼太, 大石嶺, 原朋史, 星野雄毅, 小林健, 中田和秀: ゼロ過剰ポアソンテンソル因子分解を用いた購買数予測. 令和4年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, 上智大学 四谷キャンパス, 2023年2月.
• 東将己, 成民濟, 稲室健太, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀: 時系列データに対する解釈可能な決定木クラスタリング. 令和4年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データドリブンマーケティング研究部会 最終発表会, 青山学院大学 青山キャンパス, 2023年2月.
• Z. Xiang and K. Nakata: An exact penalty proximal DC method for the rank constrained quadratic semidefinite programming. International Workshop on Continuous Optimization, Online, December 2022.
• M. Nishijima and K. Nakata: Approximation hierarchies for copositive cone over symmetric cone and their comparison. International Workshop on Continuous Optimization, Online, December 2022.
• 稲室健太, 東将己, 成民濟, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀: 中間発表. 令和4年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データドリブンマーケティング研究部会 中間発表会, 青山学院大学 青山キャンパス, 2022年12月.
• 水谷圭介, 植田彩香, 植田遼太, 大石嶺, 原朋史, 星野雄毅, 小林健, 中田和秀: 中間発表. 令和4年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, オンライン, 2022年11月.
• 山根大輝, 田中未来, 小林健, 中田和秀: 目的関数が未知の凸制約付き最適化問題に対する局所線形回帰を用いた解法. 第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022), つくば国際会議場, 2022年11月.
• Y. Hoshino, M. Tasaki, K. Mizutani, M. Azami, K. Ishizuka, and K. Nakata: Predicting response probability by embedding questions in online question recommendation. The 21st IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT 2022), Niagara Falls, Canada, November 2022.
• M. Nishijima and K. Nakata: Generalization of doubly nonnegative cone: focusing on inner-approximation for generalized copositive cone. 2022 INFORMS Annual Meeting, Indianapolis Marriott Downtown, USA, October 2022.
• 星野雄毅, 石塚湖太, 田崎誠, 水谷圭佑, 浅見元哉, 中田和秀: 質問文の埋め込みによる回答予測とオンライン質問推薦. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年秋季研究発表会, 朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター, 2022年9月.
• 向子豪, 中田和秀: An exact penalty proximal DC method for rank constrained quadratic semidefinite programming. 日本応用数理学会 2022年度年会, オンライン, 2022年9月.
• H. Kiyohara, N. Shimizu, and Y. Yamamoto: Towards adaptive off-policy evaluation of ranking policies agnostic and stochastic behavior models. KDD 2022 Undergraduate Consortium, Washington DC Convention Center, USA, August 2022.
• 石川洸矢, 中田和秀: 為替市場に対するGANでのデータ拡張を用いたリアルタイム強化学習. 2022年度 人工知能学会全国大会 (第36回), 国立京都国際会館, 2022年6月.
• 西島光洋, 中田和秀: 二重非負錐の一般化: 一般化共正値錐に対する内側近似階層に着目して. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化手法とアルゴリズム —未来を担う若手研究者の集い 2022—, 東京大学 本郷キャンパス, 2022年6月.
• 東将己, 松井諒生, 馬嶋海斗, 山根大輝, 梅津大雅, 原朋史, 中田和秀: 質問の時系列を考慮した複数の子供の年齢予測. 日本経営工学会 2022年 春季大会, 神奈川大学 みなとみらいキャンパス, 2022年5月.
• T. Umetsu, Y. Hoshino, R. Matsui, K. Ishizuka, K. Ishikawa, and K. Nakata: Hierarchical Bayesian recommendation model for inter-company collaboration using cross-industry questionnaire. 2022 9th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2022), Online, April 2022.
• 西島光洋, 中田和秀: 一般化共正値錐に対する内側近似階層から着想を得た一般化二重非負錐の提案. 研究集会「最適化: モデリングとアルゴリズム」, オンライン, 2022年3月.
• 松井諒生, 柳沼傑, 内藤剛人, 中田和秀: ノイズに頑健な協調距離計量学習. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会, オンライン, 2022年3月.
• 小林健, 高野祐一, 中田和秀: 基数制約つき分布ロバストポートフォリオ最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会, オンライン, 2022年3月.
• 倉又迪哉, 中田和秀: 量子アニーリングを用いたmirrored double round-robin tournamentにおけるブレーク最小化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会, オンライン, 2022年3月.
• 川上孝介, 中田和秀: インターネット広告における運用最適化および, クリエイト生成技術の開発. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会, オンライン, 2022年3月.
• 黒木開, 石塚湖太, 川上孝介, 中田和秀: 複数の指定語句を必ず含むリスティング広告の広告文自動生成. 言語処理学会第28回年次大会 (NLP 2022), オンライン, 2022年3月.
• 東将己, 松井諒生, 馬嶋海斗, 山根大輝, 梅津大雅, 原朋史, 中田和秀: 質問の時系列を考慮した複数の子供の年齢予測. 令和3年度データ解析コンペティション 成果報告会, オンライン, 2022年3月.
• 星野雄毅, 石塚湖太, 田崎誠, 水谷圭佑, 浅見元哉, 中田和秀: 質問文の埋め込みによる回答予測とオンライン質問推薦. 令和3年度データ解析コンペティション 成果報告会, オンライン, 2022年3月.
• 梅津大雅, 松井諒生, 馬嶋海斗, 山根大輝, 東将己, 原朋史, 中田和秀: 質問の時系列を考慮した複数の子供の年齢予測. 令和3年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, オンライン, 2022年2月.
• 星野雄毅, 石塚湖太, 田崎誠, 水谷圭佑, 浅見元哉, 中田和秀: 質問文の埋め込みによる回答予測とオンライン質問推薦. 令和3年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データドリブンマーケティング分析研究部会 最終発表会, オンライン, 2022年2月.
• R. Matsui, S. Yaginuma, T. Naito, and K. Nakata: Confident collaborative metric learning. IEEE International Workshop on Data Mining for Service (DMS 2021), Online, December 2021.
• A. Watanabe, M. Kuramata, K. Majima, H. Kiyohara, K. Kondo, and K. Nakata: Constrained generalized additive 2 model with consideration of high-order interactions. International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET 2021), Online, December 2021.
• 水谷圭佑, 石塚湖太, 星野雄毅, 田崎誠, 浅見元哉, 中田和秀: 中間発表. 令和3年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データドリブンマーケティング研究部会 中間発表会, オンライン, 2021年12月.
• 梅津大雅, 松井諒生, 馬嶋海斗, 山根大輝, 東将己, 原朋史, 中田和秀: 中間発表. 令和3年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, オンライン, 2021年11月.
• 桑原惇, 松田敦義, 中田和秀: 在院日数の二段階予測とその要因分析. 第41回医療情報学連合大会, 名古屋国際会議場, 2021年11月.
• 星野雄毅, 内海祥雅, 松田義郎, 齋藤歩美, 田中義敏, 中田和秀: 階層構造に対応したAttention付ニューラルネットワークによる特許文書のIPC予測. 第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2021), オンライン, 2021年11月.
• M. Nishijima and Y. Liu: Native language identification and reconstruction of native language relationship using Japanese learner corpus. The 35th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 35), Online, November 2021.
• R. Katsuki, M. Kuramata, and S. Ozaki: NTT DATA’s quantum annealing activities in Japan for traffic optimization toward smart society. Qubits 2021, Online, October 2021.
• 松井諒生, 石川洸矢, 石塚湖太, 梅津大雅, 星野雄毅, 中田和秀: 業種横断的なアンケートデータを用いた階層ベイズによる企業間コラボレーションの推薦. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年秋季研究発表会, オンライン, 2021年9月.
• 小林健: 基数制約つき分布ロバストポートフォリオ最適化. 2021年度科研費シンポジウム「機械学習システムの社会実装に向けた次世代最適化技法の研究」, オンライン, 2021年9月.
• K. Kawakami, H.Kobayashi, and K. Nakata: Seasonal inventory management model for raw materials in steel industry. The 22nd Conference of the International Federation of Operational Research Societies (IFORS 2021), Online, August 2021.
• 星野雄毅: 階層構造に対応したAttention付ニューラルネットワークによる特許文書のIPC予測. 第2回データ科学オンライン研究発表会, オンライン, 2021年8月.
• 小林健, 高野祐一, 中田和秀: 基数制約つきCVaR最小化問題に対する2重切除平面法. 京都大学数理解析研究所 共同研究 (公開型) 「数理最適化の理論と応用の深化」, オンライン, 2021年8月.
• M. Nishijima and K. Nakata: A block coordinate descent method for sensor network localization. The SIAM Conference on Optimization (OP21), Online, July 2021.
• 住谷有規, 松田敦義, 荒木賢二, 中田和秀: 行列因子分解を使用した個別患者ごとの疾病予測および医療事象の特徴表現抽出. 2021年度 人工知能学会全国大会 (第35回), オンライン, 2021年6月.
• 黒木開, 川上孝介, 岩井大志, 石塚湖太, 中田和秀: キーワードを考慮したBERT2BERTによる広告文生成. 2021年度 人工知能学会全国大会 (第35回), オンライン, 2021年6月.
• K. Ishizuka, K. Kurogi (negocia), K. Kawakami, D. Iwai (negocia), and K. Nakata: Generating search text ads from keywords and landing pages via BERT2BERT. 2021年度 人工知能学会全国大会 (第35回), オンライン, 2021年6月.
• 梅津大雅, 中田和秀, 井上光太郎: 不均衡性と解釈性を考慮した口座情報に基づく投資信託の推薦. 日本ファイナンス学会第29回大会, オンライン, 2021年6月.
• 倉又迪哉, 渡邊彰久, 馬嶋海斗, 清原明加, 岩田真奈, 近藤謙将, 中田和秀: CGA2M+を用いた顧客満足度予測によるコンサルティング支援. 日本経営工学会 2021年 春季大会, オンライン, 2021年5月.
• K. Ishizuka and K. Nakata: Text mining for factor modeling of Japanese stock performance. 2021 8th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2021), Online, April 2021.
• M. Kuramata, R. Katsuki, and K. Nakata: Larger sparse quadratic assignment problem optimization using quantum annealing and a bit-flip heuristic algorithm. 2021 8th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2021), Online, April 2021.
• 西島光洋, 劉穎, 中田和秀: 日本語学習者コーパスI-JASを用いた母語識別. 言語処理学会第27回年次大会 (NLP 2021), オンライン, 2021年3月.
• 岩田真奈, 内海祥雅, 松田義郎, 齋藤歩美, 田中義敏, 中田和秀: 動的トピックモデルを用いた特許技術専門用語に対する技術進展分析. 言語処理学会第27回年次大会 (NLP 2021), オンライン, 2021年3月.
• 松井諒生, 石塚湖太, 石川洸矢, 星野雄毅, 梅津大雅, 中田和秀: 業種横断的な階層ベイズと異業種企業間のコラボレーション推薦. 令和2年度データ解析コンペティション 成果報告会, オンライン, 2021年3月.
• 馬嶋海斗, 清原明加, 倉又迪哉, 渡邊彰久, 岩田真奈, 近藤謙将, 中田和秀: CGA2M+を用いた顧客満足度予測によるコンサルティング支援. 令和2年度データ解析コンペティション 成果報告会, オンライン, 2021年3月.
• 笹尾知広, 中田和秀: テンソルを用いたマルチモーダル学習による株式価格の変動予測. 第26回 人工知能学会 金融情報学研究会 (SIG-FIN), オンライン, 2021年3月.
• 土橋諒太, 中田和秀: BERTを用いた有価証券報告書からのESG関連文抽出. 第26回 人工知能学会 金融情報学研究会 (SIG-FIN), オンライン, 2021年3月.
• 小林健, 高野祐一, 中田和秀: 基数制約つきCVaR最小化問題に対する2重切除平面法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会, オンライン, 2021年3月.
• 馬嶋海斗, 川上孝介, 岩井大志, 黒木開, 中田和秀: リスティング広告運用シミュレーターを用いたバンディットアルゴリズムによるリスティング広告最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会, オンライン, 2021年3月.
• 川上孝介, 中田和秀: オンライン広告におけるKPI制約を考慮した日予算最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会, オンライン, 2021年3月.
• 住谷有規, 近藤謙将 , 松田敦義 , 中田和秀: IPWを用いた医療における多種類介入のバイアス除去学習. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会, オンライン, 2021年3月.
• 星野雄毅, 内海祥雅, 松田義郎, 齋藤歩美, 田中義敏, 中田和秀: 階層構造に対応したAttention付ニューラルネットワークによる特許文書のFI予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会, オンライン, 2021年3月.
• 馬嶋海斗, 清原明加, 倉又迪哉, 渡邊彰久, 岩田真奈, 近藤謙将, 中田和秀: CGA2M+を用いた顧客満足度予測によるコンサルティング支援. 令和2年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, オンライン, 2021年2月.
• 松井諒生, 石塚湖太, 石川洸矢, 星野雄毅, 梅津大雅, 中田和秀: 業種横断的な階層ベイズと異業種企業間のコラボレーション推薦. 令和2年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データドリブンマーケティング研究部会 最終発表会, オンライン, 2021年2月.
• 倉又迪哉: 量子アニーリングを用いたスパースな二次割当問題の解法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究グループ「量子コンピュータと次世代計算機活用」, オンライン, 2021年1月.
• 梅津大雅, 松井諒生, 石川洸矢, 石塚湖太, 星野雄毅, 中田和秀: 中間発表. 令和2年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データドリブンマーケティング研究部会 中間発表会, オンライン, 2020年11月.
• 近藤謙将, 岩田真奈, 倉又迪哉, 渡邊彰久, 馬嶋海斗, 清原明加, 中田和秀: 中間発表. 令和2年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, オンライン, 2020年11月.
• 住谷有規, 中田和秀, 松田敦史, 荒木賢二: 行列因子分解を使用した個別患者ごとの疾病予測およびリレーショナルデータマイニング. 第40回医療情報学連合大会, オンライン, 2020年11月.
• K. Kobayashi, Y. Takano, and K. Nakata: Bilevel cutting-plane algorithm for solving cardinality-constrained mean-CVaR portfolio optimization problems. Virtual 2020 INFORMS Annual Meeting, Online, November 2020.
• 倉又迪哉, 石塚湖太, 岩田真奈, 清原明加, 桑原淳, 中田和秀: 強化学習を用いた流し営業における顧客獲得ナビ. 日本経営工学会 2020年 秋季大会, オンライン, 2020年10月.
• 住谷有規: 実電子カルテのリレーショナルデータマイニングおよび患者のリスク予測モデルの開発. 社会的課題解決型データサイエンス・AI研究推進体シンポジウム～千年カルテを活用した診療ベストプラクティス分析を中心に～, オンライン, 2020年9月.
• ⻄島光洋, 中田和秀: 階数制約を伴うセンサーネットワーク位置推定問題に対するブロック座標降下法. 京都大学数理解析研究所 共同研究 (グループ型) 「数理最適化の理論・アルゴリズム・応用」, オンライン, 2020年8月.
• 松井諒生, 住谷有規, 笹尾知広, 中田和秀: 反実仮想機械学習を用いたタクシーの乗車数予測と配置最適化. 京都大学数理解析研究所 共同研究 (グループ型) 「数理最適化の理論・アルゴリズム・応用」, オンライン, 2020年8月.
• 岩田真奈, 桑原淳, 石塚湖太, 倉又迪哉, 清原明加, 中田和秀: タクシーの流し営業における強化学習を用いたルート推薦. 京都大学数理解析研究所 共同研究 (グループ型) 「数理最適化の理論・アルゴリズム・応用」, オンライン, 2020年8月.
• 渡邊彰久, 田村隆太 (東京農工大学/オクトーバー・スカイ), 高野祐一 (筑波大学), 宮代隆平 (東京農工大学): 分枝限定法を用いた正準相関分析のスパース推定. 京都大学数理解析研究所 共同研究 (グループ型) 「数理最適化の理論・アルゴリズム・応用」, オンライン, 2020年8月.
• 松井諒生, 住谷有規, 清水樹土, 笹尾知広, 吉村勇佐, 小林健, 中田和秀: フィードバックループの影響を考慮したタクシーの乗車数予測と配置最適化. 令和元年度データ解析コンペティション 成果報告会, オンライン, 2020年6月.
• 倉又迪哉, 岩田真奈, 石塚湖太, 桑原惇, 清原明加, 小林健, 中田和秀: 強化学習を用いた流し営業における顧客獲得ナビ. 令和元年度データ解析コンペティション 成果報告会, オンライン, 2020年6月.
• 笹尾知広, 住谷有規, 清水樹土, 松井諒生, 吉村勇佐, 小林健, 中田和秀. AI feedback loopを考慮したタクシーの乗車数予測モデルとドライバーの働き方を考慮した行動最適化. 令和元年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データサイエンスとマーケティング分析研究部会 最終発表会, 慶応義塾大学 矢上キャンパス, 2020年2月.
• Y. Saito, S. Yaginuma, Y. Nishino, H. Sakata, and K. Nakata: Unbiased recommender learning from missing-not-at-random implicit feedback. International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2020), Hyatt Regency Houston/Galleria, USA, February 2020.
• 桑原惇, 岩田真奈, 石塚湖太, 倉又迪哉, 清原明加, 小林健, 中田和秀: 中間発表. 令和元年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, 東海大学 高輪キャンパス, 2019年11月.
• 笹尾知広, 住谷有規, 清水樹土, 松井諒生, 吉村勇佐, 小林健, 中田和秀: 中間発表. 令和元年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データサイエンスとマーケティング分析研究部会 中間発表会, 東海大学 高輪キャンパス, 2019年11月.
• K. Kobayashi and Y. Takano: A branch-and-cut algorithm for solving mixed-integer semidefinite optimization problems. 2019 INFORMS Annual Meeting, Washington State Convention Center, USA, October 2019.
• 山野上勇人, 石田雄基, 小茂田岳広, 住谷有規, 小泉直人, 中田和秀: 裏番組を考慮したターゲットごとの視聴率予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年秋季研究発表会, 東広島芸術文化ホールくらら, 2019年9月.
• 大原靖之, 中田和秀: 病床機能を考慮した二次医療圏における病床配分に関する研究. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年秋季研究発表会, 東広島芸術文化ホールくらら, 2019年9月.
• K. Kobayashi and Y. Takano: A branch-and-cut algorithm for solving mixed-integer semidefinite optimization problems. International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis – International Conference on Optimization: Techniques and Applications (NACA-ICOTA 2019), Future University Hakodate, Japan, August 2019.
• M. Iwata, K. Otake, and T. Namatame: Analysis of the characteristics of customer defection on a hair salon considering individual differences. 21st International Conference on Human-Computer Interaction, Walt Disney World Swan and Dolphin Resort, USA, July 2019.
• K. Kawakami and M. Tanaka: Ship routing problem with berthing time clash avoidance constraints and minimizing demurrage. The 10th Triennial Symposium on Transportation Analysis (TRISTAN X), Hamilton Island, Australia, June 2019.
• 小林健: 混合整数半正定値最適化問題に対する分枝切除法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化とその応用: 未来を担う若手研究者の集い 2019, 筑波大学 筑波キャンパス, 2019年6月.
• Y. Saito, H. Sakata, and K. Nakata: Doubly robust prediction and evaluation methods improve uplift modeling for observational data. SIAM International Conference on Data Mining (SDM19), Hyatt Regency Calgary, Canada, May 2019.
• 土橋諒太, 中田和秀, 片山翔太, 陳晨, 三浦真和, 内橋孝介: 注意機構を用いたニューラルネットワークによるユーザー・番組の特徴量の抽出. 平成30年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2019年3月.
• 山野上勇人, 中田和秀, 片山翔太, 小茂田岳広, 石田雄基, 住谷有規, 小泉直人: 裏番組を考慮したターゲットごとの視聴率予測. 平成30年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2019年3月.
• 福永峻, 桜田亮太, 平田雄太, 中田和秀: 大規模な物流倉庫のピッキング最適化に対する効率的な局所探索法の提案. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年春季研究発表会, 千葉工業大学 津田沼キャンパス, 2019年3月.
• 市瀬将也, 今村剛, 中田和秀, 田中善敏: 階層マルチラベルニューラルネットワークを用いた特許文書におけるFIの予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年春季研究発表会, 千葉工業大学 津田沼キャンパス, 2019年3月.
• 土橋諒太, 中田和秀, 片山翔太, 陳晨, 三浦真和, 内橋孝介: 注意機構を用いたニューラルネットワークによるユーザー・番組の特徴量の抽出. 平成30年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, 東海大学 高輪キャンパス, 2019年2月.
• 山野上勇人, 中田和秀, 片山翔太, 小茂田岳広, 石田雄基, 住谷有規, 小泉直人: 裏番組を考慮したターゲットごとの視聴率予測. 平成30年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データサイエンスとマーケティング分析研究部会 最終発表会, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2019年2月.
• 土橋諒太, 中田和秀, 片山翔太, 陳晨, 三浦真和, 内橋孝介: 中間発表. 平成30年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, 早稲田大学 西早稲田キャンパス, 2018年11月.
• 石田雄基, 中田和秀, 片山翔太, 山野上勇人, 小茂田岳広, 住谷有規, 小泉直人: 中間発表. 平成30年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データサイエンスとマーケティング分析研究部会 中間発表会, 東海大学 高輪キャンパス, 2018年11月.
• M. Abdelgalil, Z. Yahia, T. Mizutani, K. Nakata, and A. B. Ertawil: A variable neighborhood search algorithm with new high-weight-constraints-focused structures for the nurse rostering problem. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018年秋季研究発表会, 名古屋市立大学 桜山キャンパス, 2018年9月.
• チョウイ, 中田和秀, 二宮祥一, 張志鋒: 準モンテカルロ法を用いた平均回帰金利に基づく多期間ポートフォリオ最適化. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018年秋季研究発表会, 名古屋市立大学 桜山キャンパス, 2018年9月.
• 大原靖之, 田澤浩二, チョウイ, 高正妍, 桑原惇, 山野上勇人, 片山翔太, 中田和秀: Ensemble LDAを用いた既存及び新規顧客へのスタイリスト推薦. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018年秋季研究発表会, 名古屋市立大学 桜山キャンパス, 2018年9月.
• 市瀬将也, 田村悠, 根市和旗, 小槙瑠理子, 花村鴻太郎, 福永峻, 戸田開人, 片山翔太, 中田和秀: 部分再帰型ニューラルネットワークを用いたファッションチェーンにおける既存顧客の離脱予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018年秋季研究発表会, 名古屋市立大学 桜山キャンパス, 2018年9月.
• 田澤浩二, 中田和秀, 片山翔太, チョウイ, 高正妍, 大原靖之, 桑原惇, 山野上勇人: Ensemble LDAを用いた既存及び新規顧客へのスタイリスト推薦. 平成29年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2018年3月.
• 福永峻, 中田和秀, 片山翔太, 田村悠, 根市和旗, 市瀬将也, 小槙瑠理子, 花村鴻太郎, 戸田開人: 部分再帰型ニューラルネットワークを用いた顧客の離脱予測. 平成29年度データ解析コンペティション 成果報告会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2018年3月.
• 福永峻, 中田和秀, 片山翔太, 田村悠, 根市和旗, 市瀬将也, 小槙瑠理子, 花村鴻太郎, 戸田開人: 部分再帰型ニューラルネットワークを用いた顧客の離脱予測. 平成29年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, 早稲田大学 西早稲田キャンパス, 2018年2月.
• 大原靖之, 中田和秀, 片山翔太, チョウイ, 高正妍, 桑原惇, 山野上勇人: Ensemble LDAを用いた既存及び新規顧客へのスタイリスト推薦. 平成29年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データサイエンスとマーケティング分析研究部会 最終発表会, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2018年2月.
• 小槙瑠理子, 中田和秀, 片山翔太, 田村悠, 根市和旗, 市瀬将也, 福永峻, 戸田開人: 中間発表. 平成29年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, 早稲田大学 西早稲田キャンパス, 2017年11月.
• 高正妍, 中田和秀, 片山翔太, チョウイ, 大原靖之, 桑原惇, 山野上勇人: 中間発表. 平成29年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 データサイエンスとマーケティング分析研究部会 中間発表会, 青山学院大学 青山キャンパス, 2017年11月.
• 福永峻, 田村悠, 吉住宗朔, 三宅聡一郎, 片山翔太, 中田和秀: ファッションECサイトにおけるアンケートを用いたブランド推薦モデル. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年秋季研究発表会, 関西大学 千里山キャンパス, 2017年9月.
• 三宅聡一郎, 平野豪一, 中田和秀: 印刷工場における実務を考慮した生産スケジューリング. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年秋季研究発表会, 関西大学 千里山キャンパス, 2017年9月.
• 根市和旗, 田澤浩二, 大原靖之, 竹馬一輝, 片山翔太, 中田和秀: ファッションECサイトにおける価格帯を考慮した商品推薦手法の提案. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年秋季研究発表会, 関西大学 千里山キャンパス, 2017年9月.
• 田村悠, 吉住宗朔, 三宅聡一郎, 福永峻, 片山翔太, 中田和秀: ユーザ参加型のブランド推薦システムの提案. 日本ソーシャルデータサイエンス学会, 中央大学 後楽園キャンパス, 2017年6月.
• M. Heshmat, K. Nakata, and A. Eltawil: Modified formulation for the appointment scheduling problem of outpatient chemotherapy departments. 2017 4th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2017), Nagoya Institute of Technology, Japan, April 2017.
• 吉住宗朔, 中田和秀: フラッシュマーケティング型のECサイトにおける商品推薦. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年春季研究発表会, 沖縄県市町村自治会館, 2017年3月.
• 田澤浩二, 森秀樹, Jeffrey S. Cross, 中田和秀: 時系列ニューラルネットワークを用いたMOOC受講者の離脱要因分析. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年春季研究発表会, 沖縄県市町村自治会館, 2017年3月.
• 田澤浩二, 中田和秀, 片山翔太, 根市和旗, 竹馬一輝, 大原靖之: グラフ制約付き非負値テンソル因子分解による複属性推薦手法の提案. 平成28年度データ解析コンペティション 成果報告会, 慶應義塾大学 日吉キャンパス, 2017年3月.
• 田村悠, 中田和秀, 片山翔太, 吉住宗朔, 三宅聡一郎, 福永峻: ユーザー参加型のブランド推薦システムの提案. 平成28年度データ解析コンペティション 成果報告会, 慶應義塾大学 日吉キャンパス, 2017年3月.
• 根市和旗, 中田和秀, 片山翔太, 髙村幸佑, 土田繁, 西岡里奈子, 三宅聡一郎: 潜在クラスモデルによるスーパーマーケットにおけるチェーン特性の分析. 日本経営工学会 西関東支部 第17回学生論文発表会, 東京工業大学 大岡山キャンパス, 2017年3月.
• 田村悠, 中田和秀, 片山翔太, 吉住宗朔, 三宅聡一郎, 福永峻: 最終発表. 平成28年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 最終発表会, 上智大学 四谷キャンパス, 2017年2月.
• 田澤浩二, 中田和秀, 片山翔太, 根市和旗, 竹馬一輝, 大原靖之: グラフ制約付き非負値テンソル因子分解による複属性推薦手法の提案. 平成28年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 最終発表会, 専修大学 神田キャンパス, 2017年2月.
• 田村悠, 中田和秀, 片山翔太, 吉住宗朔, 三宅聡一郎, 福永峻: 中間発表. 平成28年度データ解析コンペティション 日本経営工学会 経営情報部門予選会 中間発表会, 早稲田大学 西早稲田キャンパス, 2016年11月.
• 竹馬一輝, 中田和秀, 片山翔太, 根市和旗, 田澤浩二, 大原靖之: 中間発表. 平成28年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 中間発表会, 専修大学 神田キャンパス, 2016年11月.
• 田澤浩二, 吉住宗朔, 平野豪一, 片山翔太, 中田和秀: 板橋区役所における待ち時間予測モデルの構築. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年秋季研究発表会, 山形大学 小白川キャンパス, 2016年9月.
• 谷川奈穂, 片山翔太, 大山卓也, 中田和秀: 複写機の稼働情報を用いた部材の交換予測. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年春季研究発表会, 慶應義塾大学 日吉キャンパス, 2016年3月.
• 菅原光太郎: 過完備ICAにおける自然勾配型アルゴリズムの提案と画像認識への適用. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年春季研究発表会, 慶應義塾大学 日吉キャンパス, 2016年3月.
• 根市和旗, 中田和秀, 片山翔太, 髙村幸佑, 土田繁, 西岡里奈子, 三宅聡一郎: 潜在クラスモデルに基づく店舗の関係性の分析. 平成27年度データ解析コンペティション 成果報告会 データ2部門, 早稲田大学 早稲田キャンパス, 2016年3月.
• 田澤浩二, 中田和秀, 片山翔太, 吉住宗朔, 平野豪一: 成果報告. 平成27年度データ解析コンペティション 成果報告会 データ1部門, 早稲田大学 早稲田キャンパス, 2016年3月.
• 菅原光太郎: 過完備ICAにおける自然勾配型アルゴリズムの提案と画像認識への適用. 情報処理学会第78回全国大会, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2016年3月.
• 根市和旗, 中田和秀, 片山翔太, 髙村幸佑, 土田繁, 西岡里奈子, 三宅聡一郎: 最終発表. 平成27年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 最終発表会 データ2部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2016年2月.
• 田澤浩二, 中田和秀, 片山翔太, 吉住宗朔, 平野豪一: 最終発表. 平成27年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 最終発表会 データ1部門, 専修大学 神田キャンパス, 2016年2月.
• 三宅聡一郎, 中田和秀, 片山翔太, 髙村幸佑, 土田繁, 西岡里奈子, 根市和旗: 中間発表. 平成27年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 中間発表会 データ2部門, 専修大学 神田キャンパス, 2015年11月.
• 田澤浩二, 中田和秀, 片山翔太, 吉住宗朔, 平野豪一: 中間発表. 平成27年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 中間発表会 データ1部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2015年11月.
• 谷川奈穂, 中田和秀, 高野祐一, 片山翔太, 馬場隆, 志甫有真, 菊地宏治: 複数チャネルでの購入を促進するための商品推薦手法. 日本オペレーションズリサーチ学会 2015年秋季研究発表会, 九州工業大学 戸畑キャンパス, 2015年9月.
• 山根智之, 中田和秀, 高野祐一, 小林健, 西村直樹, 吉田佑輔, 菅原光太郎: 時系列モデルによる商品販促効果の分析. 日本オペレーションズリサーチ学会 2015年秋季研究発表会, 九州工業大学 戸畑キャンパス, 2015年9月.
• 廣瀬貴也, 鈴木翔太, 佐藤悠介, 鈴木寛人, 中田和秀: 実務で現れるスタッフスケジューリング問題に対する近似解法. 京都大学数理解析研究所 研究集会「新時代を担う最適化: モデル化手法と数値計算」, 京都大学 吉田キャンパス, 2015年8月.
• 谷川奈穂, 中田和秀, 高野祐一, 片山翔太, 馬場隆, 志甫有真, 菊地宏治: 店舗購入・ネット購入の両方を促進するための協調フィルタリング. 平成26年度データ解析コンペティション 成果報告会 データ2部門, リクルートGINZA8ビル, 2015年3月.
• 山根智之, 中田和秀, 高野祐一, 小林健, 西村直樹, 吉田佑輔, 菅原光太郎: 状態空間モデルを用いたZFSP推薦効果の分析. 平成26年度データ解析コンペティション 成果報告会 データ1部門, リクルートGINZA8ビル, 2015年3月.
• 山根智之, 中田和秀, 高野祐一, 小林健, 西村直樹, 吉田佑輔, 菅原光太郎: 状態空間モデルを用いたZFSP推薦効果の分析. 平成26年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 最終発表会 データ1部門, 株式会社ブレインパッド, 2015年2月.
• 谷川奈穂, 中田和秀, 高野祐一, 片山翔太, 馬場隆, 志甫有真, 菊地宏治: 最終発表. 平成26年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 最終発表会 データ2部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2015年2月.
• 山根智之, 中田和秀, 高野祐一, 小林健, 菅原光太郎, 西村直樹, 吉田佑輔: 中間発表. 平成26年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 中間発表会 データ1部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2014年11月.
• 谷川奈穂, 中田和秀, 高野祐一, 片山翔太, 馬場隆, 志甫有真, 菊地宏治: 中間発表. 平成26年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 ビッグデータとマーケティング分析研究部会 中間発表会 データ2部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2014年11月.
• 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀: 多重共線性を考慮した回帰式の変数選択 -混合整数半正定値計画法を用いた解法-. 京都大学数理解析研究所 研究集会「最適化アルゴリズムの進展: 理論・応用・実装」, 京都大学 吉田キャンパス, 2014年9月.
• A. Karam, A. Eltawil, N. Harraz, T. Mizutani, and K. Nakata: Quay crane allocation problem with the internal truck capacity constraint in container terminal. 京都大学数理解析研究所 研究集会「最適化アルゴリズムの進展: 理論・応用・実装」, 京都大学 吉田キャンパス, 2014年9月.
• 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀: 多重共線性を考慮した回帰式の変数選択 —混合整数半正定値計画法を用いた解法—. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2014年秋季研究発表会, 北海道科学大学, 2014年8月.
• 和田篤, 中田和秀, 鮏川矩義, 永井誠, 宮内敦史: 成果報告. 平成25年度データ解析コンペティション 成果報告会 課題設定部門, NTTデータ豊洲センタービル, 2014年3月.
• 小林健, 中田和秀, 田中研太郎, 土谷拓人, 西村直樹, 馬場隆: 成果報告. 平成25年度データ解析コンペティション 成果報告会 課題設定部門, NTTデータ豊洲センタービル, 2014年3月.
• 佐藤悠介, 鈴木翔太, 中田和秀: 汎用的な労働条件を考慮したスタッフスケジューリングに対する発見的解法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2014年春季研究発表会, 大阪大学 豊中キャンパス, 2014年3月.
• 土谷拓人, 西村直樹, 鮏川矩義, 高野祐一, 中田和秀, 松本健: 大規模な商品推薦問題に対する確率的劣勾配法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2014年春季研究発表会, 大阪大学 豊中キャンパス, 2014年3月.
• 張志鋒, 千代竜佑, 中田和秀, 山下隆: Long-term asset allocation of pension funds using multi-period portfolio optimization. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2014年春季研究発表会, 大阪大学 豊中キャンパス, 2014年3月.
• 和田篤, 中田和秀, 鮏川矩義, 永井誠, 宮内敦史: 最終発表. 平成25年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 先端マーケティング分析研究部会 最終発表会 課題設定部門, 慶應義塾大学 三田キャンパス, 2014年3月.
• 小林健, 中田和秀, 田中研太郎, 土谷拓人, 西村直樹, 馬場隆: 最終発表. 平成25年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 先端マーケティング分析研究部会 最終発表会 課題設定部門, 慶應義塾大学 三田キャンパス, 2014年3月.
• M. Tanaka and K. Kobayashi: MISOCP formulation and route generation algorithm for ship navigation problem. The 9th International Conference on Optimization: Techniques and Applications (ICOTA 9), National Taiwan University of Science and Technology, Taiwan, December 2013.
• 和田篤, 鮏川矩義, 高野祐一, 中田和秀: クラスタワイズサポートベクターマシン. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2013年秋季研究発表会, 徳島大学 常三島キャンパス, 2013年9月.
• 田中未来, 小林和博: 船舶航行計画問題に対する航路生成法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2013年秋季研究発表会, 徳島大学 常三島キャンパス, 2013年9月.
• 田中未来, 中田和秀: 条件数制約つき正定値行列近似問題の拡張. 京都大学数理解析研究所 研究集会「最適化の基礎理論と応用」, 京都大学 吉田キャンパス, 2013年8月.
• M. Tanaka and K. Nakata: On the positive definite matrix approximation problem with condition number constraint. The Fourth International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT 2013), Universidade Nova de Lisboa, Portugal, July 2013.
• 田中未来, 中田和秀: 条件数制約つき正定値行列近似問題に対する高速解法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論と応用 —未来を担う若手研究者の集い 2013—, 筑波大学 筑波キャンパス, 2013年6月
• 小林健, 中田和秀, 田中研太郎, 高野祐一, 田中未来, 鮏川矩義, 神里栄, 竹山光将, 千代竜佑: ファジィクラスタワイズ回帰を用いた共同購入型クーポンサイトの閲覧傾向分析. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論と応用 —未来を担う若手研究者の集い 2013—, 筑波大学 筑波キャンパス, 2013年6月
• 小林健, 中田和秀, 田中研太郎, 高野祐一, 田中未来, 鮏川矩義, 神里栄, 竹山光将, 千代竜佑: ファジィクラスタワイズ回帰を用いた共同購入型クーポンサイトの閲覧傾向分析. 平成24年度データ解析コンペティション 成果報告会 フリー一般部門, NTTデータ豊洲センタービル, 2013年3月.
• 佐藤貴海, 大野聖也, 佐藤悠介, 和田篤, 張志鋒, 永井誠, 関根琴美: 協調フィルタリングによるユーザ・クーポンの傾向分析と可視化. 平成24年度データ解析コンペティション 成果報告会 フリー学生部門, NTTデータ豊洲センタービル, 2013年3月.
• 田中未来, 中田和秀, 脇隼人: 高度な意思決定問題に対するソリューション技術確立のための錐最適化手法の研究. 高度科学技術社会リスク・ソリューション2012 研究発表会, 東京工業大学 大岡山キャンパス, 2013年3月.
• 濱佑太, 中田和秀: 特殊な積載制約のある運搬車を用いた配送計画問題に対するタブーサーチを用いた効率的解法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2013年春季研究発表会, 東京大学 本郷キャンパス, 2013年3月.
• 田中未来, 中田和秀: 条件数制約つき正定値行列近似問題に対する高速解法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2013年春季研究発表会, 東京大学 本郷キャンパス, 2013年3月.
• 宮内敦史: クリーク分割問題のO(log n)-近似可能性. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2013年春季研究発表会, 東京大学 本郷キャンパス, 2013年3月.
• 小林健, 中田和秀, 田中研太郎, 高野祐一, 田中未来, 鮏川矩義, 神里栄, 竹山光将, 千代竜佑: ファジィクラスタワイズ回帰を用いた共同購入型クーポンサイトの閲覧傾向分析. 平成24年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 先端マーケティング分析研究部会, 日本データベース学会 ビジネスインテリジェンス研究グループ 最終発表会 フリー一般部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2013年2月.
• 佐藤貴海, 大野聖也, 佐藤悠介, 和田篤, 張志鋒, 永井誠, 関根琴美: 協調フィルタリングによるユーザ・クーポンの傾向分析と可視化. 平成24年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 先端マーケティング分析研究部会, 日本データベース学会 ビジネスインテリジェンス研究グループ 最終発表会 フリー学生部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2013年2月.
• 藤森和哉, 中田和秀: 数理ファイナンスにおけるオンライン数式処理システムの開発. 科研費シンポジウム 情報化ネットワーク社会に向けた高度な専門的数理技術ライブラリの研究と開発, 東京工業大学 大岡山キャンパス, 2012年11月.
• 神里栄, 中田和秀, 田中研太郎, 高野祐一, 田中未来, 鮏川矩義, 竹山光将, 千代竜佑, 小林健: 中間発表. 平成24年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 先端マーケティング分析研究部会, 日本データベース学会 ビジネスインテリジェンス研究グループ 中間発表会 フリー一般部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2012年11月.
• 永井誠, 中田和秀, 佐藤貴海, 大野聖也, 佐藤悠介, 和田篤, 張志鋒, 関根琴美: 中間発表. 平成24年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 先端マーケティング分析研究部会, 日本データベース学会 ビジネスインテリジェンス研究グループ 中間発表会 フリー学生部門, 慶應義塾大学 矢上キャンパス, 2012年11月.
• M. Tanaka, K. Nakata, and H. Waki: Numerical computation of a facial reduction algorithm for doubly nonnegative optimization problems. 2012 INFORMS Annual Meeting, Phoenix Convention Center, USA, October 2012.
• 竹山光将, 田中未来, 中田和秀, 高野祐一, 浅原惇希, 羽鳥映子, 神里栄, 田中研太郎: パレート効率的顕在パターンを用いたアクセスログ解析. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2012年秋季研究発表会, ウインクあいち, 2012年9月.
• 田中未来, 中田和秀, 脇隼人: 非負半正定値最適化問題に対する主双対パス追跡法における探索方向の計算. 2012年度数値解析研究集会, 少年自然の家 八ヶ岳荘, 2012年9月.
• M. Tanaka, K. Nakata, and H. Waki: Numerical computation of a facial reduction algorithm and an inexact primal-dual path-following method for doubly nonnegative optimization problems. 21st International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2012), Technische Universität Berlin, Germany, August 2012.
• 田中未来, 中田和秀: 条件数制約つき正定値行列近似問題について. 京都大学数理解析研究所 研究集会「最適化手法の理論と応用の繋がり」, 京都大学 吉田キャンパス, 2012年7月.
• 田中未来, 中田和秀, 脇隼人: 非負半正定値最適化問題に対する面的縮小法の数値計算と主双対内点法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論と応用 —未来を担う若手研究者の集い 2012—, 筑波大学 筑波キャンパス, 2012年7月.
• 宮内敦史, 宮本裕一郎: モジュラリティの上界値算出. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論と応用 —未来を担う若手研究者の集い 2012—, 筑波大学 筑波キャンパス, 2012年7月.
• 佐藤貴海, 中田和秀: 半正定値計画問題における解法自動選択モデルの開発. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論と応用 —未来を担う若手研究者の集い 2012—, 筑波大学 筑波キャンパス, 2012年7月.
• 浅原惇希, 中田和秀: 半正定値計画問題に対する高精度なソルバの開発. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2012年春季研究発表会, 防衛大学校, 2012年3月.
• 竹山光将, 中田和秀, 田中研太郎, 高野祐一, 田中未来, 浅原惇希, 羽鳥映子, 神里栄: パレート効率的顕在パターンを用いたアクセスログ解析. 平成23年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 先端マーケティング分析研究部会, 日本データベース学会 ビジネスインテリジェンス研究グループ 最終発表会 フリー一般部門, 東京工業大学 大岡山キャンパス, 2012年3月.
• M. Tanaka, K. Nakata, and H. Waki: An effective approach for DNN relaxation problems for mixed binary nonconvex quadratic optimization. INFORMS 2012 Optimization Society Conference, University of Miami, USA, February 2012.
• 羽鳥映子, 高野祐一, 中田和秀, 田中研太郎, 田中未来, 浅原惇希, 神里栄, 竹山光将: 中間発表. 平成23年度データ解析コンペティション 日本オペレーションズ・リサーチ学会 先端マーケティング分析研究部会, 日本データベース学会 ビジネスインテリジェンス研究グループ 中間発表会 フリー一般部門, 慶應義塾大学 日吉キャンパス, 2011年11月.
• 田中未来, 中田和秀, 脇隼人: 面的縮小を施した非負半正定値最適化問題に対する主双対パス追跡法の探索方向. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2011年秋季研究発表会, 甲南大学 岡本キャンパス, 2011年9月.
• 田中未来, 中田和秀, 脇隼人: 0–1整数変数を含む非凸2次最適化問題の非負半正定値緩和に対する面的縮小と効率的解法. 京都大学数理解析研究所 研究集会「最適化手法の深化と広がり」, 京都大学 吉田キャンパス, 2011年7月.
• 田中未来, 中田和秀, 脇隼人: 0–1整数変数を含む非凸2次最適化問題に対する面的縮小を用いた非負半正定値緩和. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 SCOPE @つくば —未来を担う若手研究者の集い 2011—, 筑波大学 筑波キャンパス, 2011年5月.
• 田中未来, 中田和秀, 脇隼人: 0–1整数変数を含む非凸2次最適化問題に対する面的縮小を用いた非負半正定値緩和. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2011年春季研究発表会, 電気通信大学, 2011年3月.
• 松枝優, 小林和博: 航路ネットワーク設計問題の整数計画モデル. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2010年秋季研究発表会, コラッセふくしま, 2010年9月.
• 田中未来, 中田和秀: 非負・半正定値計画問題に対する前処理つきKrylov部分空間法を用いた主双対パス追跡法. 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2010年春季研究発表会, 首都大学東京 南大沢キャンパス, 2010年3月.

ポスター発表

• T. Matsuba: Knot data analysis using Goeritz invariants. The Geometric Realization of AATRN (Applied Algebraic Topology Research Network), The University of Chicago, USA, August 2025.
• 吉武渓, 細野健人, 小林健, 中田和秀: VLMを用いた画像付き広告のレイアウト生成. 画像の認識・理解シンポジウム MIRU2025, 国立京都国際会館​, 2025年8月.
• 水谷圭佑, 小林健, 朱博, 北口哲也, 井上暁人: 教師なしクラスタリングを用いたタンパク質機能予測. 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2023), 北九州国際会議場, 2023年10月.
• 西島光洋: 完全正値錐および共正値錐の面の最長の鎖について. 連続最適化および関連分野に関する夏季学校 2023, 統計数理研究所, 2023年8月.
• Y. Saito, H. Sakata, and K. Nakata: Doubly robust prediction and evaluation methods improve uplift modeling for observational data. SIAM International Conference on Data Mining (SDM19), Calgary, Canada, May 2019.
• 馬場隆, 志甫有真, 谷川奈穂: 複数チャネルでの購入を促進させるための商品推薦手法. 社会理工学研究科 第5回教育研究交流会, 東京工業大学, 2015年11月.
• 菅原光太郎, 山根智之: 時系列モデルによる商品販促効果の分析. 社会理工学研究科 第5回教育研究交流会, 東京工業大学, 2015年11月.
• 小林健: 多重共線性を考慮した回帰式の変数選択 –混合整数半正定値計画法を用いた解法–. 社会理工学研究科 第4回教育研究交流会, 東京工業大学, 2014年11月.
• 小林健, 田中未来, 鮏川矩義: ファジィクラスタワイズ回帰を用いた共同購入型クーポンサイトの閲覧傾向分析. 社会理工学研究科 第3回教育研究交流会, 東京工業大学, 2013年11月.
• 宮内敦史: モジュラリティの上界値算出. 社会理工学研究科 第2回教育研究交流会, 東京工業大学, 2012年11月.
• 田中未来: 錐最適化を用いたNP困難最適化問題への挑戦. 社会理工学研究科 第1回教育研究交流会, 東京工業大学, 2011年11月.