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[2] 大澤昇平，松尾豊：意味的関係を用いたSNSにおける影響度予測，人工知能学会論文誌，29(5):469-482，2014年
[3] 上野山勝也，大澤昇平，松尾豊：人材の転職履歴情報を素性としたベンチャー企業のExit予測，情報処理学会論文誌，55(10):2309-2317, 2014年
[4] 巣籠祐介，大澤昇平，松尾豊：現代ポートフォリオ理論に基づくビジネス SNS における人脈最適化，情報処理学会論文誌，56(2):744-752， 2015年
[5] 大澤昇平，松尾豊：OSSコミュニティおよびクラウドソーシングの統合によるソフトウェア開発者の評価値予測，人工知能学会論文誌，31(2):A-F24_1-10，2016年
[6] 大澤昇平，松尾豊：ソーシャルメディア分析のための検索APIとWikipediaを利用したサンプリング手法，電気情報通信学会論文誌2017年
[7] K. Ito, S. Ohsawa and H. Tanaka, “Information Diffusion Enhanced by Multi-Task Peer Prediction”, Special issue in the journal of Data Intelligence, Rinton Presss (USA), 2019 (to appear)
[1] S. Ohsawa, T. Amagasa, and H. Kitagawa. RDF Packages: A Scheme for Efficient Reasoning and Querying over Large-Scale RDF Data (Best Paper Award), In Proceedings of the 12th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services, 341-348, 2010
[2] S. Ohsawa and Y. Matsuo, "Like prediction: modeling like counts by bridging Facebook pages with linked data", In Proceedings of the 12th International Conference of World Wide Web (Workshop, Companion Volume), 541-548, 2013
[3] S. Ohsawa, Y. Obara, T. Osogami, “Gated Probabilistic Matrix Factorization: Learning Users’ Attention from Missing Values,” IJCAI, 2016
[4] S. Ohsawa, K. Akuzawa, T. Matsushima, G. Bezerra, Y. Iwasawa, H. Kajino, S. Takenaka, Y. Matsuo, “Neuron as an Agent”, International Conference on Learning Representations (ICLR18) [Workshop Invitation]
[5] K. Ito, S. Ohsawa and H. Tanaka, “Information Diffusion Enhanced by Multi-Task Peer Prediction” (Best Paper Award), Proc. 20th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS2018) , Yogyakarta, November, 2018
[6] S. Ohsawa: Truthful Self-Play, ICLR23 [arxiv]
Lecture Papers
[1] 大澤昇平，ブックマーク連携型検索エンジン「netPlant」、第48回プログラミング･シンポジウム、2007年1月
[2] 大澤昇平，天笠俊之，北川博之．マイクロブログにおけるコミュニティの抽出と分析．第72回情報処理学会，東京大学 本郷キャンパス，2010年3月
[3] 大澤昇平：大規模なソーシャルデータから価値を創出する（特集 未踏ユースから育ったタレントたち），情報処理，2011年
[4] 大澤昇平，山口祐人，柴田泰晴，天笠俊之．SOCIALIVE: Twitterを利用した生放送推薦システム．第20回Webインテリジェンスとインタラクション研究会，サン・リフレ函館，2011年9月
[5] 大澤昇平，天笠俊之，北川博之．RDFS Induction: URI の共通性を利用したLinked Data に対するスキーマ推定手法．第4回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2012)，シーサイドホテル舞子ビラ神戸，2012年3月
[6] 巣籠祐介，大澤昇平，松尾豊：ウェブ上のソーシャルネットワークに基づいた社会関係資本の評価分析，ネットワークが創発する知能研究会 (JWEIN12)，2012 年
[7] 大澤昇平，松尾豊：エンティティ・カーネル：複数関係ネットワークに対するリンクベース回帰手法，第 27 回 人工知能学会(JSAI2013)，2013 年
[8] 上野山勝也，大澤昇平，松尾豊：人材の転職履歴情報を素性としたベンチャー企業の Exit 予測，第 27 回 人工知能学会(JSAI2013)，2013 年
[9] 保住純，飯塚修平，大澤昇平，中山浩太朗，高須正和，嶋田絵理子，須賀千鶴，西山圭太，松尾豊：Web マイニングを用いたコンテンツ消費トレンド予測システム，第 27 回人工知能学会(JSAI2013)，2013 年
[10] 飯塚 修平，大澤 昇平，松尾 豊：ウェブを用いた社会ネットワークの取得 (特集 ネットワーク調査の問題と展開可能性)，社会と調査，10:58-63，2013年
[11] 大澤昇平，松尾豊：ソーシャルメディアの情報統合による専門家検索エンジンに関する研
究，第 28 回 人工知能学会 (JSAI2014)，2014 年
[12] 大澤昇平，松尾 豊OSSコミュニティおよびクラウドソーシングの統合によるソフトウェア開発者の能力予測，第7回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM 2015)
[13] 立石孝彰、齋藤新、岩間太、天野俊一、大澤昇平、吉濱佐知子: ブロックチェーンアプリケーション開発の実践と今後の課題、ソフトウェアエンジニアリングシンポジウム2017、2017年
[14] 松嶋達也，大澤昇平，松尾豊: 内的報酬と敵対的学習によるタスク非依存な注意機構の学習，第31回 人工知能学会 (JSAI2018)，2018年
[15] 中原健一，島田史也，宮崎邦洋，関根正之，大澤昇平，大島眞，松尾豊: 相場データ間密度比推定による株式市場における見せ玉検知，第31回 人工知能学会 (JSAI2018)，2018年
[16] 田村浩一郎，大澤昇平，松尾豊: Twitterから仮想通貨市場に対する作用の分析，第31回 人工知能学会 (JSAI2018)，2018年
[17] 宮崎邦洋，村山菜月，山本裕樹，牛山史明，大澤昇平，松尾豊: 深層学習を用いたユーザ離脱予測，第31回 人工知能学会 (JSAI2018)，2018年
[18] 金子貴輝，大澤昇平，松尾豊: 時系列生成モデルのためのリサンプリング学習，第31回 人工知能学会 (JSAI2018)，2018年