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Invited Talks

1. 石畠正和: "情報科学の達人：メンターの立場から", 第83回情報処理学会全国大会 (IPSJ-2021), イベント企画「情報科学の達人1.0」, March, 2021

2. 石畠正和: "組合せ爆発処理班が問題解決！〜数え上げおねえさんを救え！〜", 第83回情報処理学会全国大会 (IPSJ-2021), イベント企画「IPSJ-ONE」, March, 2021.

3. 石畠正和: "離散構造処理技術の人工知能・機械学習への応用", 九州ADS育成コンソーシアム, 2Dayデータサイエンスセミナー, March, 2021.

4. 石畠正和: "人工知能・機械学習における決定グラフ", 第31回RAMP数理最適化シンポジウム (RAMP-2019), November, 2019.

5. 石畠正和: "離散構造処理系の機械学習への応用", 第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS-2018), November, 2018. (Slide)

6. 石畠正和: "統計・機械学習における離散構造処理", 第3回 統計・機械学習若手シンポジウム「統計・機械学習の交わりと拡がり」, August, 2018.

7. 石畠正和: "論理と確率 ~正確で柔軟なモデリング~", 2017年度 CCS/NetSci 合同ワークショップ,  August, 2017.

8. 石畠正和: "離散分布と離散構造", 数学協働プログラム (確率的グラフィカルモデル), March, 2015. (SlideShare)

9. 石畠正和: "離散構造と離散分布", 第17回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS-2014), November, 2014. (SlideShare)

International Conference/Workshop papers

1. Hiroki Shibata, Masakazu Ishihata,  Shunsuke Inenaga: "Packed Acyclic Deterministic Finite Automata", The 50th International Conference on Current Trends in Theory and Practice of Computer Science (SOFSEM-2025), June, 2025.

2. Masakazu Ishihata: "The Bag-Based Search: A meta-algorithm to construct tractable logical circuits for graphs based on tree decomposition", The 16th Annual International Conference on Combinatorial Optimization and Applications (COCOA-2023), December, 2023.

3. Yuiko Tsunomori, Masakazu Ishihata, Hiroaki Sugiyama: "Time-Considerable Dialogue Models via Reranking by Time Dependency", The 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP-2023) Findings, December, 2023.

4. Hideo Bannai, Keisuke Goto, Masakazu Ishihata, Shunsuke Kanda, Dominik Köppl and Takaaki Nishimoto: "Computing NP-hard Repetitiveness Measures via MAX-SAT", The European Symposium on Algorithms 2022 (ESA-2022), September, 2022.

5. Masakazu Ishihata, Fumiya Tokumasu: "Solving and Generating Nagareru Puzzles", The 20th International Symposium on Experimental Algorithms (SEA-2022), July, 2022.

6. Koh Takeuchi, Masaaki Imaizumi, Shunsuke Kanda, Keisuke Fujii, Masakazu Ishihata, Takuya Maekawa, Ken Yoda, Yasuo Tabei: "Frechet and Hausdorff Kernels for Trajectory Data Analysis", The 29th ACM SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information Systems (ACM-SIGSPATIAL-2021), November, 2021.

7. Kyohei Atarashi, Masakazu Ishihata: "Vertical Federated Learning for Higher-order Factorization Machines", the 25th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD-2021), May, 2021.

8. Hirofumi Suzuki, Masakazu Ishihata, Shin-Ichi Minato: "Designing Survivable Networks with Zero-suppressed Binary Decision Diagrams", The 14th International Conference and Workshop on Algorithms and Computation (WALCOM-2020), April, 2020.

9. Masakazu Ishihata, Takanori Maehara: "Exact Bernoulli Scan Statistics by Binary Decision Diagrams", The 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2019), August, 2019.

10. Kentaro Kanamori, Satoshi Hara, Masakazu Ishihata, Hiroki Arimura: "Enumeration of Distinct Support Vectors for Interactive Decision Making", In Proceedings of the 2019 ICML Workshop on Human In the Loop Learning (HILL-2019), June, 2019.

11. Hirofumi Suzuki, Masakazu Ishihata, Shin-ichi Minato: "Exact Computation of Strongly Connected Reliability by BDDs", The 12th Annual International Conference on Combinatorial Optimization and Applications (COCOA-2018), December, 2018.

12. Shinsaku Sakaue, Masakazu Ishihata, Shin-ichi Minato: "Efficient Bandit Combinatorial Optimization Algorithm with Zero-suppressed Binary Decision Diagrams", The 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS-2018), April, 2018.

13. Shinsaku Sakaue, Masakazu Ishihata: "Accelerated Best-first Search with Upper-bound Computation for Submodular Function Maximization", The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2018), February, 2018.

14. Satoshi Hara, Masakazu Ishihata: "Approximate and Exact Enumeration of Rule Models", The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2018), February, 2018.

15. Reona Minoda, Masakazu Ishihata, Shin-ichi Minato: "Probabilistic CCRN: Reliability Analysis of Ubiquitous Computing Scenarios Using Probabilistic Model Checking", The Eleventh International Conference on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies (UBICOMM-2017), pp.85-91, November, 2017.  Received the Best Paper Award.  (PDF)

16. Gao Shan, Masakazu Ishihata, Shin-ichi Minato: "Fast Message Passing Algorithm Using ZDD-Based Local Structure Compilation", The Third Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN-2017), Proceedings of Machine Learning Research, Volume 73, pp.117-128, September, 2017. (PDF)

17. Junpei Komiyama, Masakazu Ishihata, Hiroki Arimura, Takashi Nishibayashi, Shin-ichi Minato: "Statistical Emerging Pattern Mining with Multiple Testing Correction", The 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD-2017), Research Track, pp.897-906, August, 2017. (PDF)

18. Takanori Maehara, Hirofumi Suzuki, Masakazu Ishihata: "Exact Computation of Influence Spread by Binary Decision Diagrams", The 2017 World Wide Web conference (WWW-2017), pp. 947-956, April, 2017. (PDF)

19. Mathieu Blondel, Akinori Fujino, Naonori Ueda, Masakazu Ishihata: "Higher-order Factorization Machines", The Thirtieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS-2016), pp.3351-3359, December 2016. (PDF)

20. Mathieu Blondel, Masakazu Ishihata, Akinori Fujino, Naonori Ueda: "Polynomial Networks and Factorization Machines: New Insights and Efficient Training Algorithms", The 33rd International Conference on Machine Learning (ICML-2016), Proceedings of Machine Learning Research, Volume 48, pp.850-858, June, 2016. (PDF)

21. Masakazu Ishihata, Tomoharu Iwata: "Generating structure of latent variable models for nested data", The 30th conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-2014), pp.350-359, July, 2014.  (PDF)

22. Masakazu Ishihata, Yoshitaka Kameya, Taisuke Sato: "Variational Bayes inference for logic-based probabilistic models on BDDs", The 21st International Conference on Inductive Logic Programming (ILP-2011), Lecture Note in Artificial Intelligence, Vol.7207/2012, pp.189-203, August, 2011.  (PDF)

23. Masakazu Ishihata, Taisuke Sato, Shin-ichi Minato: "Compiling Bayesian Networks for Parameter Learning based on Shared BDDs", The 24th Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence (AAI-2011), Lecture Note in Computer Science, Vol.7106/2011, pp.203-212, December, 2011.  (PDF)

24. Masakazu Ishihata, Taisuke Sato:  "Bayesian inference for statistical abduction using Markov chain Monte Carlo", The 3rd Asian Conference on Machine Learning (ACML-2011),  JMLR Workshop and Conference Proceedings, Vol.20, pp.81-96, November, 2011.  (PDF)

25. Gabriel Synnaeve, Katsumi Inoue, Andrei Doncescu, Hidetomo Nabeshima, Yoshitaka Kameya, Masakazu Ishihata, Taisuke Sato: "Kinetic models and qualitative abstraction for relational learning in systems biology", The International Conference on Bioinformatics Models, Methods and Algorithms (BIOINFORMATICS-2011), March, 2011. Received the Best Student Paper Award.

26. Masakazu Ishihata, Taisuke Sato, Shin-ichi Minato: "Parameter learning for Bayesian networks on Shared Binary Decision Diagrams", The 1st International Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN-2010), November, 2010.

27. Masakazu Ishihata, Yoshitaka Kameya, Taisuke Sato, Shin-ichi Minato: "An EM algorithm on BDDs with order encoding for logic-based probabilistic models", Proceedings of the 2nd Asian Conference on Machine Learning (ACML-2010), JMLR Workshop and Conference Proceedings, Vol.13, pp.161-176, November, 2010.  (PDF)

28. Taisuke Sato, Masakazu Ishihata, Katsumi Inoue:  "Constraint-based probabilistic modeling for statistical abduction", The 19th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP-2009), July, 2009. (PDF)

29. Katsumi Inoue, Taisuke Sato, Masakazu Ishihata, Yoshitaka Kameya, Hidetomo Nabeshima: "Evaluating abductive hypotheses using an EM algorithm on BDDs", The 21st International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-2009), July, 2009. (PDF)

30. Masakazu Ishihata, Yoshitaka Kameya, Taisuke Sato, Shin-ichi Minato: "Propositionalizing the EM algorithm by BDDs", Late breaking paper at the 18th International Conference on Inductive Logic Programming (ILP-2008), September, 2008.  (PDF)

Technical Reports

1. Masakazu Ishihata, Yoshitaka Kameya, Taisuke Sato, Shin-ichi Minato: "Propositionalizing the EM algorithm by BDDs", Technical Report TR08-0004, Dept. of Computer Science, Tokyo Institute of Technology, June, 2008.  (We corrected the registration month in the PDF file on July 10, 2008 – we apologize for our mistake)

Domestic Conference

1. 柴田 紘希, 石畠 正和, “Packed DAWG: packed stringを用いたDAWG上の効率的な文字列検索 ” , 第126回人工知能学会人工知能基本問題研究会(SIG-FPIA), November,  2023.

2. 石畠 正和: “Bag-based Search: 木分解を利用したグラフの性質を判定する論理回路の効率的な構成法”, 第126回人工知能学会基本問題研究会(SIG-FPAI), November, 2023. 

3. 天野 雄樹, 石畠 正和: “巡回セールスマン問題に対する偏差近似解集合の部分索引化”, 第123回人工知能学会人工知能基本問題研究会(SIG-FPIA), January, 2023.

4. 大野 公平, 石畠 正和: “ZDDとして解釈可能な順序木エンコーディング”, 第123回人工知能学会人工知能基本問題研究会(SIG-FPIA), January, 2023.

5. 柴田 紘希, 石畠 正和, “Position Trie: 高速な動的文字列索引のためのPositon Heapの一般化” , 第123回人工知能学会人工知能基本問題研究会(SIG-FPIA), January,  2023.

6. 角森唯子, 杉山弘晃, 石畠正和: “時間に応じて自然性が変化する発話対の抽出と時間変化する自然性を考慮した対話モデルの提案”, 第200回情報処理学会ヒューマンコンピュータインタラクション研究会 (HCI), November, 2022.

7. 坂内 英夫, 後藤 啓介, 石畠 正和, 神田 峻介, クップル ドミニク, 西本崇晃: “SATソルバを用いたNP困難な圧縮指標の高速計算”, 第120回人工知能学会基本問題研究会 (SIG-FPAI), March, 2022.

8. 清原 光夏, 石畠 正和: “高校のクラスマッチングにおける選考の提示方法の検討”, 第117回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI), September, 2021.

9. 徳舛 迪也, 石畠 正和: "ZDDを用いた流れるループの解列挙", 第113回人工知能学会基本問題研究会 (SIG-FPAI), September, 2020.

10. 大野 公平, 石畠 正和: "フロンティア法を用いた次数制約付き順序木列挙 ", 第113回人工知能学会基本問題研究会 (SIG-FPAI), September, 2020.

11. 柴田 紘希 , 石畠 正和: "Augmented Position Heap の先頭追加オンライン構築 ", 第113回人工知能学会基本問題研究会 (SIG-FPAI), September, 2020.

12. 金森 憲太朗, 原 聡, 石畠 正和, 有村博紀: "モデル選択のためのサポートベクトル列挙", 信学技報, vol. 118, no. 81, IBISML2018-12, pp. 81-88, 2018年6月.

13. 中畑 裕, 鈴木 浩史, 石畠 正和, 堀山 貴史:  "フロンティア法によるDAGの非巡回縮約の列挙", 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), June, 2018. (大会ページ)

14. 鈴木 浩史, 石畠 正和, 湊 真一: "ZDD を用いた種々のネットワーク設計問題の解法", 第32回人工知能学会全国大会 (JSAI2018), June, 2018. (大会ページ)

15. 熊澤輝顕, 鈴木浩史, 石畠正和, 浅井哲也, 池辺将之, 本村真人, 高前田伸也: "ZDDを用いた三角形分割パターンの列挙とその応用に向けて", 人工知能学会 第106回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 予稿集, SIG-FPAI-B509, pp. 10-14, March, 2018. (PDF)

16. 原聡, 石畠正和, 前原貴憲: "機械学習モデルの列挙", 人工知能学会 第105回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 予稿集, SIG-FPAI-B508, pp. 01-05, January, 2018. (PDF)

17. 金森憲太朗, 石畠正和, 湊真一, 有村博紀: "順序決定木に対する正則化パラメータ推定の高速化", 人工知能学会 第105回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 予稿集, SIG-FPAI-B508, pp. 50-57, January, 2018. (PDF)

18. 石畠正和, 林浩平: "Probability Tensor Networks", 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017), ディスカッショントラック, November, 2017.

19. 原聡, 石畠正和, 前原貴憲: "機械学習モデルの列挙", 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017), ディスカッショントラック, November, 2017.

20. 坂上晋作, 石畠正和: "劣モジュラ最大化に対する高速な最良優先探索", 第20回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2017), テクニカルトラック, November, 2017.  2017年度 IBISML 研究会賞.

21. 鈴木浩史, 石畠正和, 湊真一: "フロンティア法による強連結な部分グラフの列挙", 人工知能学会 第104回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 予稿集, SIG-FPAI-B507, pp. 26-31, August, 2017. (PDF)

22. 坂上晋作, 石畠正和, 湊真一: "敵対的組合せバンディット問題に対する ZDD を用いたアルゴリズム", 信学技報, vol. 117, no. 110, IBISML2017-1, pp. 43-48, 2017年6月. (PDF)

23. 石畠正和, Mathieu Blondel: "Itemset Factorization Machine", 第31回人工知能学会全国大会 (JSAI2017), May, 2017. (大会ページ)

24. Gao Shan, Masakazu Ishihata, Shin-ichi Minato: "Separate Compilation of Bayesian Networks for Efficient Exact Inference", 人工知能学会 第103回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 予稿集, SIG-FPAI-B506, pp. 37-44, March, 2017. (PDF)

25. 石畠正和, 小宮山純平, 馬場雪乃: "比較バンディットアルゴリズムを用いたクラウドソーシングにおける品質・コストトレードオフの自動調整", 人工知能学会 第102回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 予稿集, SIG-FPAI-B505, pp. 41-47, December, 2016. (PDF)

26. 和佐州洋, 石畠正和, 宇野毅明, 湊真一: "列挙木とMCMCを組み合わせた部分グラフサンプリングアルゴリズムの構築", 人工知能学会 第101回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 予稿集, SIG-FPAI-B504, pp. 35-40, August, 2016. (PDF)

27. 石畠正和, 岩田具治: "Grouped Bayesian Network: より細かな独立性を考慮した確率モデリング", 第30回人工知能学会全国大会 (JSAI2016), June, 2016.  (大会ページ)

28. 石畠正和, 岩田具治: "Repair Topic model", 第29回人工知能学会全国大会, June, 2015.  (大会ページ)

29. 石畠正和, 岩田具治:  "データの階層構造を利用した潜在変数モデルの自動生成", 第28回人工知能学会全国大会 (JSAI2014), May, 2014. (大会ページ)

30. 石畠正和, 佐藤泰介:  "モンテカルロ木探索を利用した制約付き分布からの効率的なサンプリング法", 人工知能学会第88回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI)予稿集, SIG-FPAI-B203, pp.125–131, January, 2013.  (PDF )

31. 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介:  "命題論理に基づく確率モデルのためのベイズ推定", 第25回人工知能学会全国大会 (JSAI2011), June, 2011. (大会ページ)

32. 山口雅博, 石畠正和, 佐藤泰介:  "Slice Sampling を用いた SAT 技術による確率推論", 第25回人工知能学会全国大会 (JSAI2011), June, 2011. (大会ページ)

33. 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介, 湊真一:  "命題論理に基づく確率モデルのための二部決定グラフと順序符号化を用いた効率的なEMアルゴリズム", 電子情報通信学会技術研究報告, vol. 110, no.l76. IBISML2010, pp.153–163, June, 2010.  (PDF)

34. 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介, 湊真一: "否定枝を含む shared BDD 上で動作するEMアルゴリズム", 人工知能学会第9回データマイニングと統計数理研究会(SIG-DMSM), 人工知能学会研究資料, SIG-DMSM-A803, pp.11–19, July, 2009.  (PDF)

35. 石畠正和, 亀谷由隆, 佐藤泰介, 湊真一:  "BDD 上の命題化確率計算に基づくEMアルゴリズム", 人工知能学会第70回人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)予稿集, SIG-FPAI-A801, pp.15–22, March, 2008. 2008年度 人工知能学会 研究会優秀賞. (PDF)