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データマイニング

テクノロジーグループ

NECデータサイエンス研究所 データマイニング・テクノロジーグループは、データ分析による、より良い社会の実現を目指しています。

実社会で蓄積される様々なデータに基づき、正確に将来を予測し、社会システム全体を最適化する。
そのために、機械学習・数理統計・最適化といった数理技術を中核とするデータ分析技術の開発と、そのビジネス化に取り組んでいます。

TOPICS

2020年2月18日
データベースのトップ国際会議 new windowACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD20)に以下の論文が採択されました。
本会議は、2020/6/14-19に米国(ポートランド)で開催されます。
Naoto Ohsaka, The Solution Distribution of Influence Maximization: A High-level Experimental Study on Three Algorithmic Approaches.
2020年2月18日
データマイニングのトップ国際会議 new windowSIAM International Conference on Data Mining (SDM20)に以下の論文が採択されました。
本会議は、2020/5/7-9に米国(シンシナティ)で開催されます。
Naoto Ohsaka, Tomoya Sakai, Akihiro Yabe, A Predictive Optimization Framework for Hierarchical Demand Matching.
2020年2月18日
機械学習の難関国際会議 The 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020)に、以下2本の論文が採択されました。
本会議は、2020/06/03-05にイタリア(パレルモ)で開催されます。
  • 1)K. Kisamori, M. Kanagawa, K. Yamazaki, Simulation Calibration under Covariate Shift with Kernels.
  • 2)Shinji Ito, An Optimal Algorithm for Bandit Convex Optimization with Strongly-Convex and Smooth Loss.
2020年2月18日
機械学習の難関国際会議 new windowThe Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2020)に、以下の論文が採択されました。
本会議は、2020/2/7-2/12に米国(ニューヨーク)で開催されました。
Kunihiro Takeoka, Yuyang Dong, Masafumi Oyamada, Learning from Unsure Responses.

Recent Publication

  • Naoto Ohsaka, Tomoya Sakai, Akihiro Yabe, A Predictive Optimization Framework for Hierarchical Demand Matching, SIAM International Conference on Data Mining (SDM), 2020.
  • Naoto Ohsaka, The Solution Distribution of Influence Maximization: A High-level Experimental Study on Three Algorithmic Approaches, ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD), 2020.
  • K. Kisamori, M. Kanagawa, K. Yamazaki, Simulation Calibration under Covariate Shift with Kernels, The 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2020.
  • Kunihiro Takeoka, Yuyang Dong, Masafumi Oyamada, Learning from Unsure Responses, The Thirty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2020.
  • Shinji Ito, An Optimal Algorithm for Bandit Convex Optimization with Strongly-Convex and Smooth Loss, to appear in The 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020).

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