博士3年のQuentin Jodelet君の論文(題目:
"Class-Incremental Learning using Diffusion Model for Distillation and Replay")が
1st Workshop on Visual Continual Learningで
Best Paper Awardを受賞しました。(2023.10.2)
産総研の人工知能セミナーで10/17(火)に講演します。(2023.9.26)
North Carolina State Universityの学生でJSPS外国人特別研究員だったEric Yanchenkoさんと、Aalto UniversityのPetter Holme先生との論文(題目:
"Link prediction for ex ante influence maximization on temporal networks")が
Applied Network Scienceに採択されました。(2023.9.14)
高校生・受験生のためのオープンキャンパス2023で、研究室紹介をしました
(スライド)。(2023.8.10)
博士号を取得したSunil Kumar Maurya君の論文(題目:
"Feature Selection: Key to Enhance Node Classification with Graph Neural Networks")が
CAAI Transactions on Intelligence Technologyのcover storyに選ばれました (
写真)。(2023.4.6)
研究室紹介のパンフレットです(
日本語版と
英語版)。(2023.1.11)
入学案内:
情報工学系の大学院説明会の案内は以下のサイトにあります。
https://www.titech.ac.jp/0/prospective-students/open-campus/briefing/department-cs
今年の大学院説明会の情報は以下のサイトにあります。(2023.4.3更新)
https://www.li.c.titech.ac.jp/admission/2023-2.html
情報工学系からのアナウンスメントは以下のサイトにあります(試験科目・出題範囲の変更のお知らせがあります)。
https://educ.titech.ac.jp/cs/
大学院入試FAQは以下のサイトにあります。
https://www.titech.ac.jp/graduate_school/admissions/faq.html
昨年の東工大大学院の募集要項は以下から入手できます(修士課程志願者向け)。博士課程志願者は印刷した募集要項を請求する必要があります。
https://www.titech.ac.jp/graduate_school/admissions/guide.html
この募集要項に書いてあるように、以下の「新着入試情報」を頻繁にチェックして下さい。新型コロナウイルスのため、募集要項の内容が変更される可能性があります。
https://www.titech.ac.jp/entrance_information/
村田研究室を希望する
修士課程の志願者は事前にメールで連絡をする
必要はありません(
Tokyo Tech IGP(C)志願者を除く)。
連絡を取ることで合格しやすくなったり、志望研究室に入りやすくなることは全くありません。ただし、第1志望の研究室に入れない志願者が少なくないことを考えると、少なくとも第3志望の研究室くらいまでは研究内容(分野名だけでなく、実際にやっている詳しい内容)をパンフレットや研究室のWebサイトでよく調べたり、必要に応じて教員にメール等で聞いて確認しておくことを強くお勧めします。大学院は学部のような授業中心ではなく、研究室での研究が中心です。自分のやりたい研究テーマの研究室を選ぶことが非常に重要です。志願者の興味と研究室の研究テーマのミスマッチが起こると、合格したとしても辛い学生生活になってしまいますし、入試で決まった研究室を変更することは基本的にできません。とりあえず教員に挨拶のためだけにメールを出すのは止めてほしいですが、研究内容を深く知るために問い合わせることは歓迎します。
村田研究室を希望する
博士課程の志願者は以下の書類を
事前にメールで送って下さい (i) 履歴書, (ii) 成績証明書, (iii) 研究計画書, (iv) 業績リスト, (v) 修士論文または英語で書かれた論文
まだ英語スコアシートを入手していない修士/博士課程志願者は、大至急TOEICかTOEFLを受験することを強く勧めます。
(2023.2.15)
博士3年のZarina Rakhimberdinaさんと産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"Strengthening Robustness under Adversarial Attacks using Brain Visual Codes")が
IEEE Accessに採択されました (impact factor : 3.476)。(2022.9.5)
博士3年のSunil Kumar Maurya君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"Not All Neighbors are Friendly: Learning to Choose Hop Features to Improve Node Classification")が
CIKM 2022にshort paperとして採択されました。(2022.8.2)
「グラフニューラルネットワーク: PyTorchによる実装」を出版しました(
オーム社のページ・
アマゾンのページ・
サポートページ)。(2022.7.20)
博士3年のNuttapong Chairatanakul君、産総研のXin Liu氏の論文(題目:"Leaping Through Time with Gradient-based Adaptation for Recommendation")が
AAAI 2022に採択されました。(2021.12.1)
博士2年のQuentin Jodelet君の論文(題目:
"CVPR 2020 Continual Learning in Computer Vision Competition: Approaches, Results, Current Challenges and Future Directions")が
Artificial Intelligenceに採択されました。(2021.11.26)
博士3年のZarina Rakhimberdinaさん、博士2年のQuentin Jodelet君、産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"Natural Image Reconstruction from fMRI using Deep Learning: A Survey")が
Frontiers in Neuroscience, section Brain Imaging Methodsに採択されました。(2021.11.24)
International Conference on Data Science and Official Statistics (ICDSOS 2021) で招待講演をしました(題目：「Networks, Deep Learning and COVID-19」)。(
スライド) (2021.11.13)
群馬県立前橋高校の生徒にオンライン出張講義をしました(題目：「友人関係と感染症伝搬をネットワークで理解する」)。(
スライド) (2021.11.9)
インテリジェント・システム・シンポジウム 2021 (FAN 2021 Online)で基調講演をしました(題目：「グラフニューラルネットワーク」)。(
スライド) (2021.9.21)
博士3年のNuttapong Chairatanakul君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:"Cross-lingual Transfer for Text Classification with Dictionary-based Heterogeneous Graph")が
EMNLP 2021にFindings of EMNLPとして採択されました。(2021.8.26)
東進ハイスクールの
大学学部研究会でオンライン講義をしました。(2021.8.7)
博士3年のNuttapong Chairatanakul君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"PGRA: Projected Graph Relation-Feature Attention Network for Heterogeneous Information Network Embedding")が
Information Sciencesに採択されました (impact factor : 5.910)。(2021.4.21)
「大学院を対象とするデータサイエンス・AI全学教育プログラム」に対して
令和元年度東工大教育賞(優秀賞)を受賞しました。(2021.3.2)
未来食堂での対談が、大学広報誌
TechTechに掲載されました。
大学院で学びたい方にも掲載されました。(2021.1.6)
博士1年のRuidong Jin君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"Predicting Emergency Medical Service Demand with Bipartite Graph Convolutional Networks")が
IEEE Accessに採択されました (impact factor : 3.745)。(2021.1.5)
Data Visualization meetup 2020のライトニングトークで、"Google Colaboratoryによるネットワーク分析・可視化"の話をしました。(
スライド) (2020.12.28)
博士2年のSunil Kumar Maurya君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"Graph Neural Networks for Fast Node Ranking Approximation")が
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Dataに採択されました(impact factor : 3.290)。(2020.12.27)
修士2年の田口 響君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"Graph convolutional networks for graphs containing missing features")が
Future Generation Computer Systemsに採択されました(impact factor : 6.125)。(2020.12.5)
WCTP 2020で招待講演をしました(題目:"Networks, Deep Learning (and COVID-19)")。
(スライド) (2020.11.21)
教育革新シンポジウム2020で講演をしました(題目:"T2SCHOLAによるオンデマンド授業の試み")。
発表動画・スライド(学内限定公開) (2020.11.13)
博士4年のKaushalya Madhawa君の論文(題目:
"Active Learning on Graphs via Meta Learning")が
ACML 2020に採択されました(採択率31%)。(2020.8.26)
人工知能学会誌Vol.35, No.5(2020/9)に記事
「COVID-19 とネットワーク」、
「Web インテリジェンス」(高間康史先生と共著)を書きました。(2020.9.2)
博士1年のQuentin Jodelet君が6月14日の
CVPR Challenge on Continual Learningにおいて、参加79チームの中で上位4チームの
challenge winnersとなりました。(2020.6.15)
AI Japan R&D Networkの
「新型コロナウイルス感染症対策に係るAIを活用した取組」として、我々の研究である
グラフ深層学習を用いた救急搬送病院の決定の高精度化と
感染拡大の阻止のための動的ネットワークの中心性の研究が掲載されました。(2020.6.1)
拙著
「Pythonで学ぶネットワーク分析 ColaboratoryとNetworkXを使った実践入門」の重版が決まりました。(2020.2.21)
MARAMI 2019で
招待講演をしました(題目:
Deep Learning Approaches for Networks (スライド))。(2019.11.7)
令和元年度 東北大学電気通信研究所 共同プロジェクト研究会／応用物理学会プラズマエレクトロニクス分科会 第３２回プラズマ新領域研究会で「多層ネットワークによる構造データ分析」という題目で招待講演をしました。(
スライド)。(2019.9.25)
「Pythonで学ぶネットワーク分析 ColaboratoryとNetworkXを使った実践入門」を出版しました(
書誌情報やコード・
オーム社のページ・
アマゾンのページ)。(2019.9.15)
博士1年のNuttapong Chairatanakul君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"Recurrent Translation-based Network for Top-N Sparse Sequential Recommendation")が
IEEE Accessに採択されました(impact factor : 4.098)。(2019.8.22)
博士1年のSunil Kumar Maurya君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:"Fast Approximations of Betweenness Centrality using Graph Neural Networks")が
CIKM 2019にshort paperとして採択されました(採択率21%)。(2019.8.9)
修士1年の田口 響君の
2019年度(第33回)人工知能学会全国大会での発表(題目：
「マルチラベル伝搬法を用いた二部ネットワークからのコミュニティ抽出 」)が、
2019年度全国大会優秀賞(口頭発表部門)を受賞します。(2019.8.1)
卒業生の立花 誠人君の人工知能学会
第115回知識ベースシステム(KBS)研究会での発表(題目：
「構造特徴とグラフ畳み込みを用いたネットワークの半教師あり学習」)が、
2018年度人工知能学会研究会優秀賞を受賞しました。(2019.6.27)
日本地球惑星科学連合(JpGU 2019)の
「固体地球科学における機械学習の可能性」セッションで
「深層学習による桜島噴火予測」という題目で招待講演をしました。(2019.5.26)
人工知能学会のAIツール入門講座
「Google Colaboratoryによるネットワーク分析入門」を行いました (
コードとスライド)。(2019.5.23)
桜島研究課題研究集会で研究紹介をしました。(2018.12.28)
第115回知識ベースシステム研究会で
「深層学習による桜島噴火予測」という題目で招待講演をしました。(2018.11.23)
卒業生のHiep Le君の桜島噴火予測の研究についての記事がみずほ総合研究所発行の月刊誌
Fole(フォーレ)の2018年10月号に掲載されました。(2018.9.27)
博士2年のChoong Jun Jin君と産総研のXin Liu氏の論文(題目:
"Learning Community Structure with Variational Autoencoder")が
IEEE ICDM 2018にfull paperとして採択されました(採択率8.86%)。(2018.8.20)
上海財経大学で
Complex Networksの集中講義をしました。(2018.7.12-17)
修士2年のHiep Le君の論文(題目:
"Deep Modular Multimodal Fusion on Multiple Sensors for Volcano Activity Recognition")が
ECML-PKDD 2018に採択されました(採択率27%)。(2018.6.19)
修士2年のHiep Le君の桜島噴火予測の研究を2018年6月6日に
人工知能学会全国大会で発表し、その内容がNHK鹿児島のニュースと、南日本新聞社の記事として報道されました。(2018.6.7)
「鹿児島 NEWS WEB ＡＩで桜島の噴火予測 研究発表 (NHK鹿児島)」 「桜島噴火をAIで予測 ４段階解析、的中率は51.9％ 東工大・京大研究チーム (南日本新聞社)」
修士2年のHiep Le君の桜島火山データ分析の研究に関する記事が、2018年1月15日の日本経済新聞9面に掲載されました。(2018.1.15)
「東工大・京大、ＡＩで火山活動分析 噴火予測めざす(日本経済新聞)」 「深層学習による火山活動認識(情報工学系News)」 「深層学習による火山活動認識(2017年11月KBS研究会資料)」
ポスドク募集:村田研究室は、RWBC-OIL(AIST-Tokyo Tech Real World Big-Data Computation Open Innovation Laboratory)に参加しています。
RWBC-OILは、実世界大規模データ分析のために2017年2月に設立された東工大と産総研との共同組織です(東工大の記事, 産総研の記事)。
RWBC-OILでは、機械学習、深層学習、グラフマイニング、ハイパフォーマンスコンピューティングの研究者を雇用しています。詳しくは契約職員募集をご覧下さい。興味のある方は、村田までご連絡下さい(2017.4.6)。
桜島研究課題研究集会で研究紹介をしました。(2018.1.6)
IIBMP 2017で研究紹介をしました。(2017.9.28)
修士1年の大貫 陽平君の
第41回セマンティックウェブとオントロジー(SWO)研究会での発表(題目：
「DNNを用いたRDF上の単語間の関係の予測」)が、
2016年度人工知能学会研究会優秀賞を受賞しました。(2017.5.8)
修士2年の貫井 駿君の
2016年度(第30回)人工知能学会全国大会での発表(題目：
「TensorFlowを用いた半教師あり非負値行列分解に基づく制約付きコミュニティ抽出」)が、
全国大会学生奨励賞を受賞しました。(2017.3.1)
MARAMI 2016で招待講演を行う予定でしたが中止しました。(2016.10.14)
JWEIN 2016で「多層ネットワークによる構造データ分析」について招待講演をしました(
スライド)。(2016.9.1)
WIMS 2016で「Mining and learning on heterogeneous networks」について招待講演をしました(
スライド)。(2016.6.15)
Dr. Xin LiuとMr. Weichu Liuの論文 ("Community Detection in Multi-Partite Multi-Relational Networks Based on Information Compression") が
New Generation Computingに採択されました(2016.3.7)。
Phiradet Bangcharoensap君の論文(
"Transductive Classification on Heterogeneous Information Networks with Edge Betweenness-based Normalization")が
WSDM 2016に採択されました(採択率:18.2%)。(2015.10.14)
第12回ネットワーク生態学シンポジウムで「Multilayerネットワークとコミュニティ抽出」についてチュートリアル講演をしました。(2015.8.3)
修士2年のPhiradet Bangcharoensap君の論文(
"Two step graph-based semi-supervised learning for online auction fraud detection")が
ECML-PKDD 2015に採択されました(採択率:28.6%)。(2015.6.3)
修士2年の仲田 圭佑君が
CompleNet 2015(the 6th Workshop on Complex Networks))で発表しました。写真は
ここです。(2015.3.25)
修士2年の仲田 圭佑君の発表(題目：
「制約付きコミュニティ抽出の高速化と対話的環境の構築」)が、
2014年度(第28回)人工知能学会全国大会優秀賞を受賞しました(584件中19件が受賞)。(2014.7.22)
Dr. Xin LiuとMr. Weichu Liuの論文(A Framework for Community Detection in Heterogeneous Multi-Relational Networks)が
Advances in Complex Systemsに採択されました。(2014.7.9)
Dr. Xin Liuの論文(Detecting network communities beyond assortativity-related attributes)が
Physical Review Eに採択されました。(2014.6.19)
池松君のn部ネットワークからコミュニティを抽出する
プログラムを公開しています。
参考:"3部モジュラリティの改善とその最適化手法"
(人工知能学会論文誌, Vol.29, No.2, pp.245-258, 2014)(2014年2月20日)
