Research

Journal papers

1. Yoshikawa, K. and Kawano, S. (2023) “Sparse reduced-rank regression for simultaneous rank and variable selection via manifold optimization”. Computational Statistics, 38, 53–75 (doi:10.1007/s00180-022-01216-5). [Online Supplement] [GitHub] [Refereed]

2. Yoshikawa, K. and Kawano, S. (2021) “Multilinear common component analysis via Kronecker product representation”. Neural Computation, 33(10), 2853–2880. (doi:10.1162/neco_a_01425). [Online Supplement] [GitHub] [Refereed]

3. Kojima, S., Yoshikawa, K., Ito, J., Nakagawa, S., Parrish, N.F., Horie, M., Kawano, S. and Tomonaga, K. (2021). “Virus-like insertions with sequence signatures similar to those of endogenous non-retroviral RNA viruses in the human genome” Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 118, e2010758118 (doi:10.1073/pnas.2010758118). [Refereed]

1. 奥田忠久, 吉川剛平, 川野秀一 (2022) スパース部分的最小二乗回帰による因果媒介分析. 行動計量学, 49, 185-196. [Refereed] [Link]

2. 村田右富実, 川野秀一, 吉川剛平 (2021) 音列に基づいた潜在的ディリクレ配分法による万葉短歌分類についての試論. 美夫君志, 103, 43-60. [GitHub] [Link] [Refereed]

3. 永沼瑞穂, 吉川剛平, 川野秀一 (2020) グループ正則化に基づく順序ロジットモデルにおける隣接クラスの統合. 統計数理, 68(2), 287-303. [PDF] [Link] [Refereed]

Conference papers

1. Wu, S., Shimamura, K., Yoshikawa, K., Murayama, K. and Kawano, S. (2021) “Variable fusion for Bayesian linear regression via spike-and-slab priors” Proc. the 13th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies (KES-IDT-21) 238, 491-501 (doi:10.1007/978-981-16-2765-1_41). [arXiv]  [Refereed]

2. Kasai, H. and Yoshikawa, K. (2017) “Sparse representation based classification with intra-class variation dictionary on symmetric positive definite matrices” IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology (ISSPIT2017) (doi:10.1109/ISSPIT.2017.8388651).  [Refereed]

Preprint papers

All papers have been accepted.

Oral / Poster presentations

(A presenter is marked with *.)

1. Yoshikawa, K. and *Kawano, S. “Multilinear common component analysis for tensor data based on Kronecker product approach” The 5th International Conference on Econometrics and Statistics (EcoSta 2022)@Kyoto, Ryukoku University. 2022年6月. (Invited) [Link]

2. Wu, S., Shimamura, K., Yoshikawa, K., Murayama, K. and *Kawano, S. “Variable fusion for Bayesian linear regression via spike-and-slab priors” The 13th KES International Conference on Intelligent Decision Technologies (KES-IDT-21), Online. 2021年6月. (Invited) [Link]

1. *奥田忠久, 吉川剛平, 川野秀一. “媒介分析モデルにおけるスパース部分的最小二乗回帰を用いた因果効果推定法” 第16回日本統計学会春季集会. 慶應義塾大学. 2022年3月. (ポスター発表) [Link]

2. *奥田忠久, 吉川剛平, 川野秀一. “スパース部分的最小二乗回帰に基づく因果媒介分析” 応用統計学会2021年度年会. オンライン. 2021年5月. (口頭発表) (学生セッション最優秀発表賞受賞) [Link]

3. *奥田忠久, 吉川剛平, 川野秀一. “スパース部分的最小二乗回帰による媒介分析モデリング” 第15回日本統計学会春季集会. オンライン. 2021年3月. (ポスター発表) [Link]

4. *篠原和久, 吉川剛平, 川野秀一. “マルチレベルモデルにおけるベイズ的変数選択法” 第15回日本統計学会春季集会. オンライン. 2021年3月. (ポスター発表) [Link]

5. *吉川剛平, 川野秀一. “テンソルデータ解析における共通成分分析モデリング” 第15回日本統計学会春季集会. オンライン. 2021年3月. (ポスター発表) [Link]

6. *吉川剛平, 川野秀一. “クロネッカー積表現に基づくテンソル共通成分分析” 第25回情報・統計科学シンポジウム. オンライン. 2020年12月. (口頭発表) [Link]

7. *吉川剛平, 川野秀一. “クロネッカー積に基づく共分散構造を用いたテンソル共通成分分析” 2020年度統計関連学会連合大会. オンライン. 2020年9月. (口頭発表) (優秀報告賞受賞) [Link]

8. *奥田忠久, 吉川剛平, 川野秀一. “罰則付き部分的最小二乗回帰に基づく媒介分析モデルにおける因果効果推定” 2020年度統計関連学会連合大会. オンライン. 2020年9月. (口頭発表) [Link]

9. *小嶋将平, 吉川剛平, 伊東潤平, 中川草, 堀江真行, 川野秀一, 朝長啓造. “ヒトゲノムにおけるウイルス配列挿入の歴史: k-mer出現頻度から読み解く” 日本進化学会第22回年大会. オンライン. 2020年9月. [Link]

10. *吉川剛平, 青見樹, 古田悠人, 高橋里司, 西山悠. “タクシープローブデータの関数データクリギングによる可視化” 令和元年度データ解析コンペティション 日本計算機統計学会データ解析スタディグループ部会(CS-DAS). 統計数理研究所. 2020年2月. (口頭発表) (優秀賞受賞) [Link]

11. *吉川剛平, 青見樹, 古田悠人, 高橋里司, 西山悠. “タクシーの位置情報にもとづく関数データ解析” 令和元年度データ解析コンペティション 日本計算機統計学会データ解析スタディグループ部会(CS-DAS). 統計数理研究所. 2019年12月. (口頭発表) [Link]

12. *吉川剛平, 川野秀一. “テンソルデータに対する共通成分分析” 第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2019). ウインクあいち. 2019年11月. (ポスター発表) [Link]

13. *小嶋将平, 吉川剛平, 伊東潤平, 中川草, 堀江真行, 川野秀一, 朝長啓造. “機械学習を用いた内在性ウイルス様配列の新規検索手法の開発” 第67回日本ウイルス学会学術集会. タワーホール船橋. 2019年10月. (ポスター発表) [Link]

14. *吉川剛平, 川野秀一. “リーマン多様体上における多変量回帰モデルの低ランク推定” 2019年度統計関連学会連合大会. 滋賀大学. 2019年9月. (口頭発表) [Link]

15. *吉川剛平, 川野秀一. “幾何学的な構造を考慮した多変量低ランク回帰モデルのスパース推定” 統計サマーセミナー2019. 国民宿舎 ひびき. 2019年8月. (口頭発表) [Link]

16. *吉川剛平, 川野秀一. “多様体最適化による多変量低ランク回帰モデルのスパース推定” 応用統計学会2019年度年会. 神戸大学. 2019年5月. (ポスター発表) (優秀ポスター発表賞受賞) [Link]

17. *吉川剛平, 川野秀一. “リーマン多様体上における多変量低ランク回帰モデルの推定” 第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018). 北海道立道民活動センター. 2018年11月. (ポスター発表) [Link]

1. 電気通信大学 令和2年度年度 目黒会賞

2. 電気通信大学 令和2年度 学生表彰 (研究活動・個人)

3. 電気通信大学 令和2年度 学生表彰 (課外活動・団体)

4. 2020年度統計関連学会連合大会 コンペティション講演優秀報告賞

5. 令和元年度データ解析コンペティション 日本計算機統計学会データ解析スタディグループ部会 優秀賞

6. 応用統計学会2019年度年会  優秀ポスター発表賞

Oral presentations

(A presenter is marked with *.)

1. *吉川剛平. “データ分析を強力にサポートする Alkano のご紹介” 2023年度統計関連学会連合大会. 京都大学. 2023年9月. (口頭発表) [Link]

2. *吉川剛平. “統計解析から機械学習まで多様な技術を備えたデータ分析プラットフォーム Alkano のご紹介” 日本計算機統計学会 第37回大会. とかちプラザ. 2023年6月. (口頭発表) [Link]

3. *吉川剛平. “次世代データ分析プラットフォーム Alkano で行うメール配信の因果効果推定” 日本経営工学会 2022年春季大会. 神奈川大学. 2022年5月. (口頭発表) [Link]

4. *吉川剛平. “次世代データ分析プラットフォーム Alkano ～データ活用の確かなパートナー～” 日本計算機統計学会 第35回シンポジウム. 慶應義塾大学. 2021年11月. (口頭発表) [Link]

Interview

1. BayoLinkS 開発者インタビュー | ユーザー理解から生まれた新機能「因果マッピング」. [Link]