竹内 孝
タケウチ コウ情報学研究科 知能情報学専攻認知システム講座 助教
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Last Updated :2023/03/23
研究
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論文
- Discriminant Dynamic Mode Decomposition for Labeled Spatiotemporal Data Collections.Naoya Takeishi; Keisuke Fujii 0001; Koh Takeuchi; Yoshinobu KawaharaSIAM J. Appl. Dyn. Syst., 2022年
- Time Series Link Prediction Using NMF.Faith W. Mutinda; Atsuhiro Nakashima; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki; Makoto OnizukaIEEE International Conference on Big Data and Smart Computing, BigComp 2019, Kyoto, Japan, February 27 - March 2, 2019, 2019年, 査読有り
- Non-linear Attributed Graph Clustering by Symmetric NMF with PU Learning.Seiji Maekawa; Koh Takeuchi; Makoto OnizukaCoRR, 2018年, 査読有り
- Fréchet Kernel for Trajectory Data Analysis.Koh Takeuchi; Masaaki Imaizumi; Shunsuke Kanda; Yasuo Tabei; Keisuke Fujii; Ken Yoda; Masakazu Ishihata; Takuya MaekawaACM SIGSPATIAL, 2021年, 査読有り, 筆頭著者
- In-Vehicle Network Attack Detection Across Vehicle Models: A Supervised-Unsupervised Hybrid Approach.Shu Nakamura; Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Takeshi Kishikawa; Takashi Ushio; Tomoyuki Haga; Takamitsu SasakiIEEE ITSC, 2021年, 査読有り
- Crowdsourcing Evaluation of Saliency-based XAI Methods.Xiaotian Lu; Arseny Tolmachev; Tatsuya Yamamoto; Koh Takeuchi; Seiji Okajima; Tomoyoshi Takebayashi; Koji Maruhashi; Hisashi KashimaECMLPKDD, 2021年, 査読有り
- Inter-domain Multi-relational Link Prediction.Luu Huu Phuc; Koh Takeuchi; Seiji Okajima; Arseny Tolmachev; Tomoyoshi Takebayashi; Koji Maruhashi; Hisashi KashimaECMLPKDD, 2021年, 査読有り
- Grab the Reins of Crowds: Estimating the Effects of Crowd Movement Guidance Using Causal Inference.Koh Takeuchi; Ryo Nishida; Hisashi Kashima; Masaki OnishiAAMAS, 2021年, 査読有り, 筆頭著者
- Fast Deterministic CUR Matrix Decomposition with Accuracy Assurance.Yasutoshi Ida; Sekitoshi Kanai; Yasuhiro Fujiwara; Tomoharu Iwata; Koh Takeuchi; Hisashi KashimaICML, 2020年, 査読有り
- Succinct Trit-array Trie for Scalable Trajectory Similarity Search.Shunsuke Kanda; Koh Takeuchi; Keisuke Fujii; Yasuo TabeiACM SIGSPATIAL, 2020年, 査読有り
- Simultaneous Link Prediction on Unaligned Networks Using Graph Embedding and Optimal Transport.Luu Huu Phuc; Koh Takeuchi; Makoto Yamada; Hisashi KashimaIEEE DSAA, 2020年, 査読有り
- Proximity Preserving Nonnegative Matrix Factorization.Yuya Ogawa; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki 0001; Makoto OnizukaJ. Inf. Process., 2020年, 査読有り
- New Attributed Graph Clustering by Bridging Attribute and Topology Spaces.Seiji Maekawa; Koh Takeuchi; Makoto OnizukaJ. Inf. Process., 2020年, 査読有り
- 隣接性と構造類似性を考慮したグラフクラスタリング小川 裕也; 前川 政司; 竹内 孝; 佐々木 勇和; 鬼塚 真2019年03月
- Variational Inference of Penalized Regression with Submodular Functions.Koh Takeuchi; Yuichi Yoshida; Yoshinobu KawaharaUAI, 2019年, 査読有り, 筆頭著者
- Time Series Link Prediction Using NMF.Faith W. Mutinda; Atsuhiro Nakashima; Koh Takeuchi; Yuya Sasaki 0001; Makoto OnizukaJ. Inf. Process., 2019年, 査読有り
- Accelerating Urban Science by Crowdsensing with Civil Officers.Takuro Yonezawa; Koh Takeuchi; Tomotaka Ito; Mina Sakamura; Yasue Kishino; Futoshi Naya; Naonori Ueda; Jin NakazawaUbicomp, 2018年, 査読有り
- Regional Garbage Amount Estimation and Analysis Using Car-Mounted Motion Sensors.Yasue Kishino; Yoshinari Shirai; Koh Takeuchi; Takayuki Suyama; Futoshi Naya; Naonori UedaUbicomp, 2018年, 査読有り
- Few-shot learning of neural networks from scratch by pseudo example optimization.Akisato Kimura; Zoubin Ghahramani; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; Naonori UedaBMVC, 2018年, 査読有り
- Mobile Network Failure Event Detection and Forecasting With Multiple User Activity Data Sets.Motoyuki Oki; Koh Takeuchi; Yukio UematsuIAAI, 2018年, 査読有り
- Scaling Locally Linear Embedding.Yasuhiro Fujiwara; Naoki Marumo; Mathieu Blondel; Koh Takeuchi; Hideaki Kim; Tomoharu Iwata; Naonori UedaProceedings of the 2017 ACM International Conference on Management of Data, 2017年
- Structurally Regularized Non-negative Tensor Factorization for Spatio-Temporal Pattern Discoveries.Koh Takeuchi; Yoshinobu Kawahara; Tomoharu IwataMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, 2017年
- SVD-Based Screening for the Graphical Lasso.Yasuhiro Fujiwara; Naoki Marumo; Mathieu Blondel; Koh Takeuchi; Hideaki Kim; Tomoharu Iwata; Naonori UedaProceedings of the Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI), 2017年
- Autoregressive Tensor Factorization for Spatio-Temporal Predictions.Koh Takeuchi; Hisashi Kashima; Naonori Ueda2017 IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), 2017年
- Datafying city: Detecting and accumulating spatio-temporal events by vehicle-mounted sensors.Yasue Kishino; Koh Takeuchi; Yoshinari Shirai; Futoshi Naya; Naonori Ueda2017 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2017), 2017年
- Localized Lasso for High-Dimensional Regression.Makoto Yamada; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; John Shawe-Taylor; Samuel KaskiProceedings of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), 2017年
- Sparse Network Lasso for Local High-dimensional Regression.Makoto Yamada; Koh Takeuchi; Tomoharu Iwata; John Shawe-Taylor; Samuel KaskiCoRR, 2016年
- Higher Order Fused Regularization for Supervised Learning with Grouped Parameters.Koh Takeuchi; Yoshinobu Kawahara; Tomoharu IwataMachine Learning and Knowledge Discovery in Databases - European Conference, 2015年
- Cross-domain recommendation without shared users or items by sharing latent vector distributions.Tomoharu Iwata; Koh TakeuchiProceedings of the Eighteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS), 2015年
- Non-Negative Multiple Matrix Factorization.Koh Takeuchi; Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Hiroshi SawadaIJCAI 2013(IJCAI), 2013年
- Non-negative Multiple Tensor Factorization.Koh Takeuchi; Ryota Tomioka; Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Hiroshi Sawada2013 IEEE 13th International Conference on Data Mining(ICDM), 2013年
- Towards Automatic Image Understanding and Mining via Social Curation.Katsuhiko Ishiguro; Akisato Kimura; Koh Takeuchi12th IEEE International Conference on Data Mining(ICDM), 2012年
MISC
- 観測バイアスを考慮した化合物ネットワークのリンク予測乾拓海; 原田将之介; LIU Yang; 竹内孝; 瀧川一学; 山西芳裕; 鹿島久嗣人工知能学会全国大会(Web), 2022年
- Web上の複数のユーザ行動データを用いたモデルアンサンブル法に基づく故障イベント検知 (データ工学)大木 基至; 竹内 孝; 植松 幸生電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報, 2017年09月18日
- 特徴的な構造を抽出するデータマイニング技術 (特集 情報と人間を結ぶコミュニケーション科学)石黒 勝彦; 竹内 孝NTT技術ジャーナル, 2012年09月
- 高階結合正則化による時空間変化パターン検出 (特集 「命題論理の充足可能性問題SATと応用技術」および一般)竹内 孝; 河原 吉伸; 岩田 具治人工知能基本問題研究会, 2016年03月27日
- 複合非負値行列因子分解(NM2F)による絵本データセットからの多角的パターン抽出竹内 孝; 石黒 勝彦; 小林 哲生人工知能学会全国大会論文集, 2014年
- 非負制約下における複合行列分解とそのソーシャルメディア解析への応用竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）, 2014年03月28日
- 非負制約下における複合行列分解竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）, 2013年05月16日
- sNMF : 非負値制約下における複数行列の同時分解法 : ソーシャルメディア解析を応用例として竹内 孝; 石黒 勝彦; 木村 昭悟; 澤田 宏電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning, 2012年10月31日
