鈴村豊太郎の略歴

略歴

• 1999年3月 東京工業大学理学部情報科学科卒業

• 2001年9月 同大学大学院 情報理工学研究科 数理・計算科学専攻修士課程修了

• 2004年3月 同大学大学院 同専攻 博士課程修了. 博士（理学）

• 2004年4月〜2013年9月   IBM Research - Tokyo (東京基礎研究所) 

• 2009年4月〜2013年9月  東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻・客員准教授（工学部情報工学科兼務）鈴村研究室主宰

• 2013年10月〜2015年4月 IBM Research, Dublin, Ireland 

• 2013年10月〜2016年3月 アイルランド国立大学ダブリン校客員准教授

• 2015年4月〜2021年3月     米国 IBM T. J. Watson Research Center（通称ワトソン研究所), ニューヨーク, 米国

• 2016年4月～現在 バルセロナ・スーパー・コンピュータセンター客員教授

• 2018年9月～2021年3月　   MIT-IBM Watson AI Lab プロジェクト代表 (Principal Investigator), ニューヨーク, 米国

• 2021年4月〜現在      東京大学大学院・情報理工学系研究科 教授、鈴村研究室主宰
  （人工知能学会理事、楽天技術研究所 技術顧問、エス・エム・エス株式会社社外取締役、人工知能学会理事を兼務）

現在の研究概要 (2021年4月から現在）：人工知能、グラフニューラルネットワーク、推薦システム、大規模言語モデルと高性能計算

 2021年4月に東京大学に移ってからは、人工知能分野、特にグラフニューラルネットワーク (GNN) に関する基礎研究、応用研究を進める。特に、動的に変化する大規模なネットワークに着目し、その時間的・空間的なマルチスケール性に注目し、新たなGNNモデルの開発に取り組む。応用領域として推薦システム・マッチング問題を主な対象として、民間企業と共同研究を行い、E-commerceにおける商品推薦、 人材紹介における推薦システム、ニュース記事の推薦、道路交通ネットワークにおける経路推薦などを進める。また、2023年からは大規模言語モデルの推薦システムへの応用研究にも取り組んでいます。

研究概要

1. グラフニューラルネットワーク・強化学習・大規模言語モデルを基盤にした推薦システムに関する研究 (2021年~現在）

自動車メーカーである TOYOTA社、ニュースプラットフォーム会社である日本経済新聞社、医療介護領域の求人プラットフォームを営むエス・エム・エス社、Eコマースプラットフォームである楽天株式会社と共に最新の人工技術を用いた推薦システムの研究を進めております。ニュース記事に関する推薦システムの研究は当該分野でトップカンファレンスである RecSys 2023に採択され、Google や Amazonなどの巨大プラットフォーム企業からの論文がある中、３本の Best Paper Candatesに選ばれ、Best Student Papar という賞を頂きました。研究の概要に関しては以下をご覧ください。

強化学習AIがつなぐ人と仕事｜東京大学情報基盤センター (2023年7月） https://note.com/utokyo_itc/n/nde9d29bec8d4

ニュース記事のAI推薦に関する論文が ACM RecSys 2023 で Best Full Paper Runner-Up Award 及びBest Student Paper Award を受賞 | データ科学研究部門 | 東京大学情報基盤センター https://www.itc.u-tokyo.ac.jp/academic/2023/09/27/post-695/
(2023年9月）


2. 大規模グラフ解析と機械学習・深層学習との統合・及び金融領域における実アプリケーションへの応用・実用化(2009年〜現在)

2015年から2021年まで、米国ニューヨークに移住し、IBM Research の研究本部である IBM T.J. Watson Research Center (New York) において大規模グラフ解析基盤プロジェクト「Scalable Graph Learning」のグローバルリードとして, 産業界における様々な課題に取り組む。金融領域におけるマネーロンダリングに関する問題に対しては、大規模グラフ解析を機械学習・深層学習と統合する手法Graph-Powered Machine Learningを提案し、数十億のトランザクションから高速グラフ解析を用いてグラフ特徴量を抽出し, その他の統計的な特徴量と組み合わせて機械学習することによって, 従来よりも30%検知率を向上させることに成功し、2018年5月　IBM Financial Crimes Insight with Watson (Graph Analytics)として製品化された（製品アナウンスのURL）。これは、グラフ解析関係の様々な研究成果を礎として、大規模グラフ処理をFinancial Crimes(金融犯罪検知)に応用した製品化を世界に先駆けて実現したものである。これらの研究成果は、IEEE HiPC 2018においてベストペーパーを受賞し[国際会議8]、招待論文[94]や、人工知能、データベース系のトップカンファレンスである AAAI2020[国際会議3], VLDB2019[国際論文誌4]で論文が採択されている。

3. スーパーコンピュータ上でのスケーラブルな大規模グラフ解析アルゴリズムに関する研究　

　グラフ構造は頂点とエッジから構成されるデータ構造であり、ソーシャルネットワーク、金融、サイバーセキュリティ等、様々な領域に応用できる。単一ノードにおけるグラフアルゴリズムの高速化の研究などによりこれまでも数百万ノード規模のグラフは扱えていたが、数億から数兆規模の大規模グラフを扱う必要が生じている。スーパーコンピュータなどの分散メモリ計算機上で、高速にスケーラブルにグラフ処理を実現する先駆的な研究を実施し、並列分散グラフアルゴリズムのスパコン上での速度を競うコンテストGraph500（半年ごとに開催）では, 2012年に東大 Oakleaf-FXを用いて世界3位を獲得[解説論文２]、理化学研究所・京コンピュータを用いて2014年より2019年まで10期世界一を達成している。具体的には、スーパーコンピュータのハードウェア特性を生かしたグラフアルゴリズムの最適化、グラフデータ構造の特性に着目した性能最適化手法を提案しており、HPDC, BigDataなどの高性能大規模処理に関するトップカンフレンス[国際会議54, 55, 62]で論文が採択されている。これらのアルゴリズムは、最速のスーパーコンピュータ「富岳」におけるGraph500にも使用されており、 世界1位獲得に大きく寄与している。

　また、エンドユーザーが、数十億頂点以上の大規模グラフに対しても汎用的に使用する事ができる大規模グラフ処理ライブラリ ScaleGraphを実装し、オープンソースとして公開するとともに[国際会議21]、当時の最新研究で実証されたデータよりも10倍大きい4.6億頂点・280億エッジからなる Twitterの超巨大グラフを自ら収集し、前述のScaleGraphライブラリを用いて、時間発展的な大規模ネットワークの変化解析を、Twitterデータを用いて行った。この解析により、国ごと、言語との時間的なコミュニティの密度の遷移など新たな知見を得ることができた。この成果は、ウェブ技術におけるトップカンファレンスである WWW (World Wide Web) [国際会議46]に採択された。

 4. 大規模社会シミュレーション基盤と都市交通への応用(2009-2015)

  都市政策における交通シミュレーションや疫学における感染シミュレーションなどにおいて、ミクロな現象を再現する１つの手法であるエージェントモデルは複雑な現象をモデル化する手法として有効である。 これまではエージェントモデルを扱うシミュレーションソフトウェア基盤は100万単位のエージェント数に限られていたが、当研究は10億以上のエージェント数をターゲットとする超大規模な社会シミュレーションを現実世界での時間の流れよりも高速に実行するため、スケーラブルなエージェントシミュレーション基盤の研究開発を行った。具体的には、分散メモリ計算機上での計算機毎のワークロードの不均衡や同期実行モデルにおけるレイテンシなどによる性能低下を防ぐ性能最適化手法を提案した。また、これらの性能最適化手法を元にして、東工大のスーパーコンピュータであるTSUBAME128ノードを用いて10億エージェント規模のシミュレーションをリアルタイムよりも10倍高速化することに成功した。これらの研究結果は、WSCや ACM PADSなどのシミュレーション領域におけるトップカンファレンスに採択されている[国際会議 22, 24, 26, 27,30, 32, 34, 35]。

これらの成果はIBM Researchのグローバル拠点（アイルランド、ブラジル、オーストラリア、ケニア、日本）の交通シミュレーション基盤として使用され、IBM Researchの欧州拠点アイルランド・ダブリン市においては、行政機関と協業しながら交通渋滞を解消する共同プロジェクトを実施しており[国際会議22]、実応用の観点からもその有用性が示されている(原著論文11, 解説論文6)。 

5. 大規模並列分散データストリーム処理 (2009年〜2013年)

広域に大量に存在するセンサーから時々刻々と到着するストリーミングデータを並列分散環境上でリアルタイム処理する際の挑戦的な研究課題の一つは、センサー群から到着するストリームデータの到着レートが変化する状況下で「計算リソースを効率よく使用し、アプリケーションが要求するリアルタイム性を如何に保証できるか」ということである。当研究では、この課題に対して、データレートに応じて必要な計算資源を予測し、予測結果に応じて動的にクラウド基盤上に計算資源を配備する手法を提案した。また、バッチ処理とストリーム処理から構成される一般的なアプリケーションに対して、限られた計算資源上で、変化するデータレートに応じて、要求されるリアルタイム性を鑑みながら、ストリーム処理とバッチ処理に割り当てる計算資源を動的に分配する手法を提案した。さらに、処理するデータの流れを定義するデータフローグラフにより記述されたストリーム処理に対し、データレートと各計算資源の性能特性に応じて、データフローを動的に変換する手法、ストリームデータから構築される動的なグラフ構造をリアルタイムに処理するアルゴリズムとその汎用的な処理系を提案した。これらの成果は、IEEE BigData, ACM WWW, IEEE IPDPS, IEEE Cloud などのトップカンファレンスにて多くの研究論文が採択された [国際会議53,56, 57,59, 60,61, 63]。

実応用においてもストリーム処理の概念を用いた大規模システムの実用化に大きく貢献し、NTTの光フレットライトサービスが想定する5000万人に加入者に対して、加入者毎に料金プランが異なるなど複雑な計算ロジックがある中で不正検知も行いながらも、リアルタイムに課金処理をするソフトウェアシステムの設計に関して、性能面、耐故障性などの実運用面における課題に対する解決策を提示しながら、コンセプトレベルから実装まで技術的にリードした [解説論文５，７]。

6.  グリッドコンピューティング(1999年〜2004年) 

　異種の計算資源、セキュリティポリシー、ジョブスケジューリングポリシーを持つ複数の組織の基盤システムを1つの仮想的な基盤システムに見せる「グリッドコンピューティング」においては、膨大な数の計算サービスが分散して存在することを前提にするため、「グリッド上で利用可能なサービスをどのように自律的に発見・管理するか」が挑戦的な研究課題である。当研究では、その研究課題に対して、各組織におけるシステム上で動く分散オブジェクト技術Jiniを用いてサービスの発見・管理を自律的に行う手法を開発し、さらにグリッド全体でそれらのサービスの状態を中央集権的に管理するソフトウェアアーキテクチャを提案し、JiPANGと呼ばれるシステムの設計と実装を行った。その新規性が評価され、スーパーコンピューティング分野で最も権威のある国際会議 Supercomputing 2001に論文が採択された。JiPANGシステムは米国のテネシー大学、インディアナ大学、カリフォルニア大学サンディエゴ校のグリッドサービスの実装にも適用・拡張され、その有用性が示された提供され、JiPANGシステムの設計思想はグリッドにおける標準化委員会 Open Grid Forumにおいてもリファレンスアーキテクチャとして評価された。

教育実績

• 東京大学大学院・情報理工学系研究科 電子情報学専攻にて鈴村研究室を主宰（2021年4月から現在）

• インド工科大学の博士課程の学生 (Ansonなど）の指導 (2021年4月から）

• スペイン・カタルーニャ工科大学の博士課程の学生(Anna) の論文指導 (2023年) 

• MIT-IBM Watson AI Lab の Principal Investigator として、MITの博士後期課程の学生 Tim Kaler 等を指導（2018/03-2021/03）

• 東京工業大学大学院・計算工学専攻にて客員准教授 (2009年から2013年)、工学部情報工学科を兼務

• 東京工業大学大学院にて鈴村研究室を2009年4月から2013年9月まで主宰し, 合計16名の学生の研究を指導

• o   学士7名 (7名学位取得)、修士6名（6名学位取得）、博士3名 (2名学位取得, 1名満期修了)

• 東京工業大学工学部・情報工学科を兼任し、学部講義「離散構造とアルゴリズム」（演習も含めて週に2回）を 2009年から2013年まで担当

• 東京工業大学・計算工学専攻講義「大規模知識特論」を 2009年から2013年まで担当

• 東京工業大学大学院・講義担当

• 2015年から2023年（2019年を除く）「知能情報特別講義 Advanced Topics in Artificial Intelligence 」

• 2014年「大規模システムソフトウェア特論」

• アイルランド国立大学ダブリン校 (UCD: University College Dublin)にて客員准教授(2014-2016)

• UCDの修士課程の学生6名を指導 (Chen Bo, Nikhil Chudekar, Vinod Madaan, Ingrid Ribeiro Galvez, Mukul Goel, Jingyi Zheng)      

• 東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻　客員研究員 (2016/04-2018/03)

• 東京大学情報基盤センター　客員研究員（2018年11月〜2019年2月）

• バルセロナ・スーパーコンピューティグセンター客員教授 (Visiting Professor) (2016/04-現在)  

• Dario Garia, Christina Montanolなど博士後期課程の学生を指導

学会誌・国際的学術雑誌編集委員等

• Editorial Board of Data Mining and Management, Frontiers in Big Data (2018-2019)

• Guest Editor, IEEE Transactions on Services Computing (2014)

• 情報処理学会論文誌コンピューティングシステム（ACS論文誌）編集委員 (2011)

国際会議・国際シンポジウム組織委員、プログラム委員等

 国際会議・委員長

General Chair,  JSAI International Symposia on AI 2024,  Shizuoka, Japan

Sponsorchip co-Chair (スポンサープログラム共同委員長),  AAAI 2024 (The 38th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence), Vancouver, Canada

Program co-Chair(プログラム共同委員長), ICCC 2018 (International Conference on Cognitive Computing), Seattle, US

Program co-Chair(プログラム共同委員長), IEEE BigData 2017 (International Conference on Big Data), Boston, US

Application Track Chair（アプリケーショントラック委員長）, IEEE Cloud 2017 (International Conference on Cloud Computing), Honolulu, US

Track Chair（トラック委員長）, Big Data Decision Making, Informs WSC 2015 (Winter Simulation Conference), Huntington Beach, US

Industrial Program Committee co-Chair（インダストリトラック・プログラム委員長）, ACM/IEEE BigData 2016 (International Conference on Big Data), Washington DC, US

国際会議ワークショップ委員長

Workshop Chair（ワークショップ委員長）, HPDC 2016 (ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing) - High Performance Graph Processing (HPGP), Japan

Workshop Chair（ワークショップ委員長）, ACM/IEEE SC16 (The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis) - HPGDMP 2016 (First International Workshop on High Performance Graph Data Management and Processing), Salt Lake City, US

Workshop Chair（ワークショップ委員長）, ICDM 2017 (International Conference on Data Mining) - HPGDML 2017 (High Performance Graph Data Mining and Machine Learning Workshop), New Orleans, US

Workshop Chair（ワークショップ委員長）, KDD 2015 (21st ACM Conference on Knowledge Discovery and Data Mining) - HPGM (1st High Performance Graph Mining workshop), Australia 

Workshop Chair（ワークショップ委員長）, ACM WWW 2014 (World Wide Web) - LSNA (Large-Scale Network Analysis) Workshop, Korea

国際会議プログラム委員

Program Committee Member, AAAI  (AAAI Conference on Artificial Intelligence), 2025, 2024, 2022, 2021 

Program Committee Member, ACM International Conference on AI in Finance. 2024, 2023, 2022, 2021, 2020

Program Committee Member, SIAM International Conference on Data Mining (SDM25)

Program Committee Member, ACM Conference on Recommender Systems (RecSys), 2024

Program Committee Member, IEEE BigData (International Conference on Big Data),  2024, 2023, 2022, 2020,  2019, 2017 (PC Chair), 2016 (Industrial Chair), 2015, 2013

Program Committee Member, ACM/IEEE Supercomputing (SC: The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis), 2022,  2021 (workshop), 2019, 2017, 2016, 2015, 2014 

Program Committee Member, IEEE HiPC (International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics), 2023, 2022 

Program Committee Member, IEEE IPDPS (International Parallel and Distributed Processing Symposium), 2025, 2022, 2015

Program Committee Member, IEEE Cluster (International Conference on Cluster Computing), 2015 

Program Committee Member, Euro-Par (30th International European Conference on Parallel and Distributed Computing), 2024

Program Committee Member, IEEE eScience Conference, 2024

Program Committee Member, IEEE Cloud (International Conference on Cloud Computing), San Francisco, US　(2009 から2019年まで。2017年を除く)

Program Committee Member, IEEE ICWS  (International Conference on Web Services), San Francisco, US　（2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019）

Program Committee Member, ACM/IEEE DS-RT (International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Applications), 2014, 2016

Program Committee Member, ACM/IEEE WSC (Winter Simulation Conference), 2018, 2014, 2013

Program Committee Member, ICMLA (IEEE International Conference on Machine Learning and Applications),  2024, 2023, 2022, 2021

公的な審議会、委員会等における貢献
  

• 人工知能学会・理事 (2023/04 - 2025/03)

• 京都大学・学術情報メディアセンタースーパーコンピュータシステム共同研究企画委員会委員  (2022/04 -) 

• ディレクター・ボードメンバー, グラフベンチマーク国際標準化 LDBC (The Linked Data Benchmark Council) (2017-2019)

• サービスコンピューティング時限研究専門委員会　専門委員

• 電気情報通信学会コンピュータシステム研究会　専門委員

• 第23回 コンピュータシステム・シンポジウム (ComSys 2011)　プログラム委員, 2011年6月

• SACSIS 2007 2008/2010/2011/2012 (先進的計算基盤システムシンポジウム)　プログラム委員、グリッドトラック座長（2008年)

• 情報処理学会　ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 研究会運営委員 （2006年4月– 2010年３月. 任期4年

• インターネットコンファレンス 2008, プログラム委員

• Open Grid Forum 標準化 Grid Computing Working Group にて活動 (2001年-2004 年)

受賞歴

• 国際会議 ACM RecSys 2023にて Best Paper Runner-up Awardを受賞 (2023年9月) 

• 大規模グラフアルゴリズムの性能を競うGraph500コンテストにおいて、 世界1位・通算10度 (2014年6月, 2015年6月・11月, 2016年6月・11月2017年6月・11月, 2018年6月・11月, 2019年6月)受賞  

• 最優秀論文 (Best Paper)、 IEEE HiPC 2019 (27th IEEE International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics) :  Adaptive Pattern Matching with Reinforcement Learning for Dynamic Graphs 

• IBM Research - Outstanding Technical Achievement Awards (2020) for his contributions to future of computing for finance and scalable graph learning. 

•  IBM Research - Outstanding Technical Achievement Awards (2018) for his scientific contributions to graph computing. 

• IBM Research - Outstanding Technical Achievement Awards (2018) for his scientific contributions to high performance XML and web services computing

• スーパーコンピュータランキング Graph500 世界4位 (2011年11月, 2012年6月)受賞

• 電子情報通信学会インターネットアーキテクチャ研究会2009年度年間研究会賞受賞「ストリーム処理 System S を基盤にしたウェブ サーバーの構築と評価」

• 情報処理学会第72回全国大会優秀論文賞受賞 「データストリーム処理による変化点検知の実装と GPU による高速化」　2010年3月

•  IBM Shared University Relationship受賞, 2010年11月、受賞タイトル「Stream Computing for Real-Time Traffic Monitoring and Bioinformatics （ストリームコンピューティングの実時間交通モニタリングとバイオインフォマティクスへの応用）

以下の論文リストは更新されていません。最新リストは DBLP (リンク）及び Google Scholar (リンク) を御覧ください

国際会議発表＜基調講演・招待講演を明示＞＊すべて査読あり 

1)    Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi, Mishal Dholakia, Euma Ishii, Sergio Álvarez-Napagao, Raquel Pérez-Arnal, Dario Garcia-Gasulla: The Impact of COVID-19 on Flight Networks, 2020 IEEE International Conference on BigData (IEEE BigData 2020) (*Accepted and to be presented) (10 pages)

2)    Irene Li, Yixin Li, Tianxiao Li, Sergio Alvarez-Napagao, Dario Garcia-Gasulla, Toyotaro Suzumura , “What are we depressed about when we talk about covid19: Mental health analysis on tweets using natural language processing “, AI-2020 Fortieth SGAI International Conference on Artificial Intelligence DECEMBER 8-9 and 15-17(*Accepted and to be presented)  (10 pages)

3)    Aldo Pareja, Giacomo Domeniconi, Jie Chen, Tengfei Ma, Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi, Tim Kaler, Tao B. Schardl, Charles E. Leiserson: EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs. AAAI 2020 (The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence): 5363-5370

4)    Toyotaro Suzumura, Daiki Matsunaga, Toshihiro Takahashi: Exploring Graph Neural Networks for Stock Market Predictions with Rolling Window Analysis.  NeurIPS Finance Workshop 2019 (Thirty-First Conference on Neural Information Processing Systems in Montreal) (8 pages)

5)    Toyotaro Suzumura, Yi Zhou, Natahalie Barcardo, Guangnan Ye, Keith Houck, Ryo Kawahara, Ali Anwar, Lucia Larise Stavarache, Daniel Klyashtorny, Heiko Ludwig, Kumar Bhaskaran: Towards Federated Graph Learning for Collaborative Financial Crimes Detection. NeurIPS Finance Workshop 2019 (Thirty-First Conference on Neural Information Processing Systems in Montreal) (8 pages)

6)    Lucia Larise Stavarache, Donatas Narbutis, Toyotaro Suzumura, Ray Harishankar, Augustas Zaltauskas: Exploring Multi-Banking Customer-to-Customer Relations in AML Context with Poincaré Embeddings. NeurIPS Finance Workshop 2019(Thirty-First Conference on Neural Information Processing Systems in Montreal) (8 pages)

7)    Mark Weber, Jie Chen, Toyotaro Suzumura et.al “Scalable Graph Learning for Anti-Money Laundering: A First Look”,  NeuroIPS Workshop 2018 (Thirty-Second Conference on Neural Information Processing Systems in Montreal) (8 pages)

8)    Toyotaro Suzumura*, Hiroki Kanezashi*, Dario Garcia-Gasulla, Min-hwan Oh, Satoshi Matsuoka: Adaptive Pattern Matching with Reinforcement Learning for Dynamic Graphs. HiPC 2018: 92-101 (* equal contribution), Best Paper

9)    Warut D. Vijitbenjaronk, Jinho Lee, Toyotaro Suzumura, Gabriel Tanase: Scalable time-versioning support for property graph databases. BigData 2017 (2017 IEEE International Conference on Big Data): 1580-1589

10) Weiyi Liu, Toyotaro Suzumura, Lingli Chen, Guangmin Hu: A generalized incremental bottom-up community detection framework for highly dynamic graphs. BigData 2017 (2017 IEEE International Conference on Big Data): 3342-3351

11) Ferran Parés, Dario Garcia-Gasulla, Armand Vilalta, Jonathan Moreno, Eduard Ayguadé, Jesús Labarta, Ulises Cortés, Toyotaro Suzumura: Fluid Communities: A Competitive, Scalable and Diverse Community Detection Algorithm. COMPLEX NETWORKS 2017 (The 6th International Conference on Complex Networks and Their Applications): 229-240

12) Tommaso Tocci, Alessandro Pellegrini, Francesco Quaglia, Josep Casanovas-Garcia, Toyotaro Suzumura: ORCHESTRA: An asynchronous wait-free distributed GVT algorithm. DS-RT 2017 (2017 IEEE International Symposium on Distributed Simulation and Real-Time Applications): 51-58

13) Miyuru Dayarathna, Sathya Bandara, Nandula Jayamaha, Mahen Herath, Achala Madhushan, Sanath Jayasena, Toyotaro Suzumura: An X10-Based Distributed Streaming Graph Database Engine. HiPC 2017 (The 24th IEEE International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics): 243-252

14) Weiyi Liu, Pin-Yu Chen, Sailung Yeung, Toyotaro Suzumura, Lingli Chen: Principled Multilayer Network Embedding. ICDM Workshops 2017 (IEEE International Conference on Data Mining 2017): 134-141

15) Peng Du, Elvis S. Liu, Toyotaro Suzumura: Parallel continuous collision detection for high-performance GPU cluster. I3D 2017 (ACM SIGGRAPH Symposium on Interactive 3D Graphics and Games): 4:1-4:7

16) Miyuru Dayarathna, Isuru Herath, Yasima Dewmini, Gayan Mettananda, Sameera Nandasiri, Sanath Jayasena, Toyotaro Suzumura: Acacia-RDF: An X10-Based Scalable Distributed RDF Graph Database Engine. CLOUD 2016 (2016 IEEE 9th International Conference on Cloud Computing): 521-528

17) Koji Ueno, Toyotaro Suzumura, Naoya Maruyama, Katsuki Fujisawa, Satoshi Matsuoka: Extreme scale breadth-first search on supercomputers. BigData 2016 (2016 IEEE International Conference on Big Data): 1040-1047

18) Hiroki Kanezashi, Toyotaro Suzumura: An incremental local-first community detection method for dynamic graphs. BigData 2016 (2016 IEEE International Conference on Big Data): 3318-3325

19) Dario Garcia-Gasulla, Jonathan Moreno, Raúl Ramos-Pollán, Romel Casadiegos Barrios, Javier Béjar, Ulises Cortés, Eduard Ayguadé, Jesús Labarta, Toyotaro Suzumura: On the Representativeness of Convolutional Neural Networks Layers. CCIA 2016 (The 19th International Conference of the Catalan Association for Artificial Intelligence): 29-38

20) Miyuru Dayarathna, Isuru Herath, Yasima Dewmini, Gayan Mettananda, Sameera Nandasiri, Sanath Jayasena, Toyotaro Suzumura: Introducing Acacia-RDF: An X10-Based Scalable Distributed RDF Graph Database Engine. IPDPS Workshops 2016 (The 30th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium): 1024-1032

21) Toyotaro Suzumura, Koji Ueno, "ScaleGraph: A High-Performance Library for Billion-Scale Graph Analytics", IEEE BigData 2015 (2015 IEEE International Conference on Big Data): 76-84

22) Toyotaro Suzumura and Hiroki Kanezashi, "A High Performance Multi-modal Traffic Simulation Platform and Its Case Study with the Dublin City", WSC 2015 (ACM/IEEE Winter Simulation Conference 2015): 767-778

23) Richard Chen and Toyotaro Suzumura, et.al, "Plural Training Framework of Deep Learning on GPU Cluster for Multimedia Classification", ISM 2015 (IEEE Symposium on Multimedia 2015): 489-494

24) Masatoshi Hanai and Toyotaro Suzumura and Hiroki Kanezashi, "Towards Large-Scale What-If Traffic Simulation with Exact-Differential Simulation", WSC 2015 (ACM/IEEE Winter Simulation Conference 2015): 748-756

25) Dakshi Agrawal, Toyotaro Suzumura, et.al, "SparkBench - A Spark Performance Testing Suite", Seventh TPC Technology Conference on Performance Evaluation & Benchmarking (TPCTC 2015), August 31st, VLDB 2015 (41st ACM International Conference on Very Large Data Bases): 26-44

26) Masatoshi Hanai, Toyotaro Suzumura, etc. "Exact-Differential Large-Scale Traffic Simulation", ACM SIGSIM PADS (ACM Conference on Principles of Advanced Discrete Simulation 2015): 271-280

27) Hiroki Kanezashi, Toyotaro Suzumura: Performance optimization for agent-based traffic simulation by dynamic agent assignment. WSC 2015 (ACM/IEEE Winter Simulation Conference 2015): 757-766

28) Daisuke Ishii, Kazuki Yoshizoe, Toyotaro Suzumura: Scalable parallel numerical constraint solver using global load balancing. X10@PLDI 2015 (The 36th ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation): 33-38

29) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: Towards Emulation of Large Scale Complex Network Workloads on Graph Databases with XGDBench. BigData Congress 2014 (2014 IEEE International Conference on Big Data): 748-755

30) Masatoshi Hanai, Toyotaro Suzumura, Anthony Ventresque, Kazuyuki Shudo: An Adaptive VM Provisioning Method for Large-Scale Agent-Based Traffic Simulations on the Cloud. IEEE CloudCom 2014 (IEEE 6th International Conference of Cloud Computing): 130-137

31) Daisuke Ishii, Kazuki Yoshizoe, Toyotaro Suzumura: Scalable Parallel Numerical CSP Solver. CP 2014 (The 20th International Conference of Principles and Practice of Constraint Programming): 398-406

32) Masatoshi Hanai, Toyotaro Suzumura, Anthony Ventresque, Kazuyuki Shudo: Towards a Framework for Adaptive Resource Provisioning in Large-Scale Distributed Agent-Based Simulation. Euro-Par Workshops 2014 (The 24th International European Conference on Parallel and Distributed Computing International Workshops on Parallel Processing Workshops): 430-439

33) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: Towards scalable distributed graph database engine for hybrid clouds. DataCloud 2014 (ACM 5th International Workshop on Data-Intensive Computing in the Clouds): 1-8

34) Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi: Multi-modal traffic simulation platform on parallel and distributed systems. WSC 2014 (ACM/IEEE Winter Simulation Conference 2014): 769-780

35) Toyotaro Suzumura, Charuwat Houngkaew, Hiroki Kanezashi: Towards billion-scale social simulations. WSC 2014 (ACM/IEEE Winter Simulation Conference 2014): 781-792

36) Toyotaro Suzumura, Shunsuke Nishii, Masaru Ganse: Towards large-scale graph stream processing platform. WWW 2014 (The 23rd ACM International World Wide Web Conference): 1321-1326

37) Hidefumi Ogata, Toyotaro Suzumura: Towards scalable X10 based link prediction for large scale social networks. WWW 2014 (The 23rd ACM International World Wide Web Conference): 1327-1332

38) Koichi Shirahata, Hitoshi Sato, Toyotaro Suzumura, Satoshi Matsuoka: A Scalable Implementation of a MapReduce-based Graph Processing Algorithm for Large-Scale Heterogeneous Supercomputers. CCGRID 2013 (The 13th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud, and Grid Computing): 277-284

39) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: A Mechanism for Stream Program Performance Recovery in Resource Limited Compute Clusters. DASFAA 2013 (The 18th International Conference on Database Systems for Advanced Applications): 164-178

40) Charuwat Houngkaew, Toyotaro Suzumura: X10-based distributed and parallel betweenness centrality and its application to social analytics. HiPC 2013 (The 20th IEEE Annual International Conference on High Performance Computing): 109-118

41) Koji Ueno, Toyotaro Suzumura: Parallel distributed breadth first search on GPU. HiPC 2013 (The 20th IEEE Annual International Conference on High Performance Computing): 314-323

42) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: A Performance Analysis of System S, S4, and Esper via Two Level Benchmarking. QEST 2013 (The 10th International Conference on Quantitative Evaluation of Systems): 225-240

43) Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi: A holistic architecture for super real-time multiagent simulation platforms. WSC 2013 (ACM/IEEE Winter Simulation Conference 2013): 1604-1612

44) Nguyen Thien Bao, Toyotaro Suzumura: Towards highly scalable pregel-based graph processing platform with x10. WWW 2013 (ACM 22nd International World Wide Web Conference): 501-508

45) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: A first view of exedra: a domain-specific language for large graph analytics workflows. WWW 2013 (ACM 22nd International World Wide Web Conference): 509-516

46) Masaru Watanabe, Toyotaro Suzumura: How social network is evolving? a preliminary study on billion-scale twitter network. WWW 2013 (ACM 22nd International World Wide Web Conference): 531-534

47) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: XGDBench: A benchmarking platform for graph stores in exascale clouds. CloudCom 2012 (The 4th IEEE International Conference on Cloud Computing Technology and Science Proceedings): 363-370

48) Koichi Shirahata, Hitoshi Sato, Toyotaro Suzumura, Satoshi Matsuoka: A GPU Implementation of Generalized Graph Processing Algorithm GIM-V. CLUSTER Workshops 2012 (2012 IEEE International Conference on Cluster Computing Workshops): 207-212

49) Shunsuke Nishii, Toyotaro Suzumura: Highly Scalable Speech Processing on Data Stream Management System. DASFAA 2012 (The 17th International Conference on Database Systems for Advanced Applications): 203-212

50) Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi: Highly Scalable X10-Based Agent Simulation Platform and Its Application to Large-Scale Traffic Simulation. DS-RT 2012 (2012 IEEE International Symposium on Distributed Simulation and Real-Time Applications): 243-250

51) Miyuru Dayarathna, Charuwat Houngkaew, Hidefumi Ogata, Toyotaro Suzumura: Scalable performance of ScaleGraph for large scale graph analysis. HiPC 2012 (The 19th IEEE Annual International Conference on High Performance Computing): 1-9

52) Hidefumi Ogata, Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: Towards highly scalable X10 based spectral clustering. HiPC 2012 (The 19th IEEE Annual International Conference on High Performance Computing): 1-5

53) Koji Ueno, Toyotaro Suzumura: GPU task parallelism for scalable anomaly detection. HiPC 2012 (The 19th IEEE Annual International Conference on High Performance Computing): 1-10

54) Koji Ueno, Toyotaro Suzumura: Highly scalable graph search for the Graph500 benchmark. HPDC 2012 (The 21st International ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing): 149-160

55) Koji Ueno, Toyotaro Suzumura: 2D Partitioning Based Graph Search for the Graph500 Benchmark. IPDPS Workshops 2012 (The 26th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops & PhD Forum): 1925-1931

56) Hiroya Matsuura, Masaru Ganse, Toyotaro Suzumura: A Highly Efficient Consolidated Platform for Stream Computing and Hadoop. IPDPS Workshops 2012 (The 26th IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium Workshops & PhD Forum): 2026-2034

57) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: Hirundo: a mechanism for automated production of optimized data stream graphs. ICPE 2012 (The Third Joint WOSP/SIPEACM/IEEE Winter national Conference on Performance Engineering): 335-346

58) Toyotaro Suzumura, Hiroki Kanezashi: Towards performance optimization of X10-based agent simulation platform with adaptive synchronization method. WSC 2012 (ACM/IEEE Winter Simulation Conference 2012): 352:1-352:2

59) Atsushi Ishii, Toyotaro Suzumura: Elastic Stream Computing with Clouds. IEEE CLOUD 2011 (IEEE International Conference on Cloud Computing 2011): 195-202

60) Toyotaro Suzumura, Tomoaki Oiki: StreamWeb: Real-Time Web Monitoring with Stream Computing. ICWS 2011 (IEEE International Conference on Web Services 2011): 620-627

61) Miyuru Dayarathna, Souhei Takeno, Toyotaro Suzumura: A performance study on operator-based stream processing systems. 2011 IEEE International Symposium on Workload Characterization (IISWC), Austin, TX, 2011, pp. 79-79, doi: 10.1109/IISWC.2011.6114204

62) Toyotaro Suzumura, Koji Ueno, Hitoshi Sato, Katsuki Fujisawa, Satoshi Matsuoka: Performance characteristics of Graph500 on large-scale distributed environment. IISWC 2011 (Proceedings of the 2011 IEEE International Symposium on Workload Characterization 2011): 149-158

63) Toyotaro Suzumura, Toshiaki Yasue, Tamiya Onodera: Scalable performance of system S for extract-transform-load processing. SYSTOR 2010 (ACM 3rd Annual Haifa Experimental Systems Conference): 7

64) Michiaki Tatsubori, Akihiko Tozawa, Toyotaro Suzumura, Scott Trent, Tamiya Onodera: Evaluation of a just-in-time compiler retrofitted for PHP. VEE 2010 (ACM 6th International Conference on Virtual Execution Environments): 121-132

65) Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori, Scott Trent, Akihiko Tozawa, Tamiya Onodera: Highly scalable web applications with zero-copy data transfer. WWW 2009 (ACM 18th International Conference on World Wide Web): 921-930

66) Michiaki Tatsubori, Toyotaro Suzumura: HTML templates that fly: a template engine approach to automated offloading from server to client. WWW 2009 (ACM 18th International Conference on World Wide Web): 951-960

67) Toyotaro Suzumura, Scott Trent, Michiaki Tatsubori, Akihiko Tozawa, Tamiya Onodera: Performance Comparison of Web Service Engines in PHP, Java and C. ICWS 2008 (2008 IEEE International Conference on Web Services): 385-392

68) Scott Trent, Michiaki Tatsubori, Toyotaro Suzumura, Akihiko Tozawa, Tamiya Onodera: Performance Comparison of PHP and JSP as Server-Side Scripting Languages. Middleware 2008 (ACM/IFIP/USENIX 9th International Middleware Conference): 164-182

69) Toyotaro Suzumura, Satoshi Makino, Naohiko Uramoto: Optimizing Differential XML Processing by Leveraging Schema and Statistics. ICSOC 2006 (The 4th International Conference Service-Oriented Computing): 264-276

70) Toyotaro Suzumura, Toshiro Takase, Michiaki Tatsubori: Optimizing Web Services Performance by Differential Deserialization. ICWS 2005 (2005 IEEE International Conference on Web Services): 185-192

71) Toshiro Takase, Hisashi Miyashita, Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori: An adaptive, fast, and safe XML parser based on byte sequences memorization. WWW 2005 (ACM The 14th international conference on World Wide Web): 692-701

72) Atif Shahab, Danny Chuon, Toyotaro Suzumura, Wilfred W. Li, Robert W. Byrnes, Kouji Tanaka, Larry Ang, Satoshi Matsuoka, Philip E. Bourne, Mark A. Miller, Peter W. Arzberger: Grid Portal Interface for Interactive Use and Monitoring of High-Throughput Proteome Annotation. LSGRID 2004 (The First International Workshop on Life Science Grid): 53-67

73) Toyotaro Suzumura, Hidemoto Nakada, Masayuki Saito, Satoshi Matsuoka, Yoshio Tanaka, Satoshi Sekiguchi: The ninf portal: an automatic generation tool for grid portals. Java Grande 2002 (The 2002 Joint ACM-ISCOPE Conference on Java Grande 2002): 1-7

74) Toyotaro Suzumura, Satoshi Matsuoka, Hidemoto Nakada: A Jini-based computing portal system. SC '01: Proceedings of the 2001 ACM/IEEE Conference on Supercomputing, Denver, CO, USA, 2001, pp. 17-17, doi: 10.1145/582034.582058.

75) Toyotaro Suzumura, Takayuki Nakagawa, Satoshi Matsuoka, Hidemoto Nakada, Satoshi Sekiguchi: Are Global Computing Systems Useful? Comparison of Client-server Global Computing Systems Ninf, NetSolve Versus CORB. IPDPS 2000 (the 14th IEEE International Parallel & Distributed Processing Symposium): 547-556

国際論文誌

1) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: Multiple stream job performance optimization with source operator graph transformations. Concurrency and. Computation Practice and Experience. 32(16) (2020) 32:e5658. https://doi.org/10.1002/cpe.5658

2)    Weiyi Liu, Pin-Yu Chen, Fucai Yu, Toyotaro Suzumura, Guangmin Hu, Hal Cooper, Min-hwan Oh, Sailung Yeung: Learning Graph Topological Features via GAN. IEEE Access 7: 21834-21843 (2019)

3)    Weiyi Liu, Zhining Liu, Fucai Yu, Pin-Yu Chen, Toyotaro Suzumura, Guangmin Hu: A scalable attribute-aware network embedding system. Neurocomputing 339: 279-291 (2019)

4)    Masatoshi Hanai, Toyotaro Suzumura, Wen Jun Tan, Elvis S. Liu, Georgios Theodoropoulos, Wentong Cai: Distributed Edge Partitioning for Trillion-edge Graphs. Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB) 12(13): 2379-2392 (2019)

5) Masatoshi Hanai, Toyotaro Suzumura, Elvis S. Liu, Georgios Theodoropoulos, Kalyan S. Perumalla: Exact-Differential Simulation: Differential Processing of Large-Scale Discrete Event Simulations. ACM Trans. Model. Comput. Simul. 29(3): 18:1-18:25 (2019)

6) Dario Garcia-Gasulla, Ferran Parés, Armand Vilalta, Jonathan Moreno, Eduard Ayguadé, Jesús Labarta, Ulises Cortés, Toyotaro Suzumura: On the Behavior of Convolutional Nets for Feature Extraction. J. Artif. Intell. Res. 61: 563-592 (2018)

7) Dario Garcia-Gasulla, Eduard Ayguadé, Jesús Labarta, Javier Béjar, Ulises Cortés, Toyotaro Suzumura, R. Chen: A visual embedding for the unsupervised extraction of abstract semantics. Cognitive Systems Research 42: 73-81 (2017)

8) Koji Ueno, Toyotaro Suzumura, Naoya Maruyama, Katsuki Fujisawa, Satoshi Matsuoka: Efficient Breadth-First Search on Massively Parallel and Distributed-Memory Machines. Data Science and Engineering 2(1): 22-35 (2017)

9) (招待論文)Satoshi Matsuoka, Hitoshi Sato, Osamu Tatebe, Michihiro Koibuchi, Ikki Fujiwara, Shuji Suzuki, Masanori Kakuta, Takashi Ishida, Yutaka Akiyama, Toyotaro Suzumura, Koji Ueno, Hiroki Kanezashi, Takemasa Miyoshi, “EXTREME BIG DATA (EBD): NEXT GENERATION BIG DATA INFRASTRUCTURE TECHNOLOGIES TOWARDS YOTTABYTE/YEAR”, An International Journal on SUPERCOMPUTING FRONTIERS AND INNOVATIONS, 2014, 1. 89-107. DOI: 10.14529/jsfi140206.

10) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: Graph database benchmarking on cloud environments with XGDBench. Autom. Softw. Eng. 21(4): 509-533 (2014)

11) Takayuki Osogami, Takashi Imamichi, Hideyuki Mizuta, Toyotaro Suzumura, Tsuyoshi Idé: “Toward simulating entire cities with behavioral models of traffic”. IBM Journal of Research and Development, vol. 57, no. 5, pp. 6:1-6:10, Sept.-Oct. 2013, doi: 10.1147/JRD.2013.2264906.

12) Miyuru Dayarathna, Toyotaro Suzumura: Automatic optimization of stream programs via source program operator graph transformations. Distributed and Parallel Databases 31(4): 543-599 (2013)

13) Takai Akasaka, Akihiko Konagaya, Toyotaro Suzumura, et.al. On Experiences of i2b2 (Informatics for Integrating Biology and the Bedside) database with Japanese Clinical Patient's Data, Journal of Bioinformation 6(2): 86-90, 2011

14) Yoshio Tanaka, Hidemoto Nakada, Toyotaro Suzumura, Satoshi Matsuoka, Satoshi Sekiguchi, “Ninf-G: A Reference Implementation of RPC-based Programming Middleware for Grid Computing”, Journal of Grid Computing, 2003, Volume 1, Number 1, 2003, pp. 44-51

国内論文誌

15) 鳥海 不二夫, 松澤 有, 鈴村 豊太郎 ヴォーカルマイノリティ現象を説明する意見発信モデルの提案 情報処理学会論文誌,Vol.58 No,6, pp.1277-1286 (06/2017)

16) 雁瀬優，上野晃司，鈴村豊太郎, “グラフ分割を用いた大規模2部グラフのデータストリーム処理”, 情報処理学会論文誌 コンピューティングシステム Vol. 4 No. 4 65–75 (Oct. 2011)

17) 立堀道昭, 鈴村豊太郎, 小野寺民谷, “テンプレート・プログラミングモデルに基づく自動ウェブ・クライアント・サーバー分割”, 情報処理学会論文誌プログラミング（PRO） 2(4), 1-12, 2009-08-28

18) 中田秀基, 齊藤真幸, 鈴村豊太郎, 田中良夫, 松岡聡, 関口智嗣. Gridポータル構築ツールキットNinf-Portal. In 情報処理学会論文誌：ハイパフォーマンスコンピューティングシステム, 情報処理学会, Vol.43, No.SIG6, pp. 172-183, September 2002

国際会議における基調講演 (Keynote Speech) 

76)  Toyotaro Suzumura: “Scalable Graph Learning for Finance”. 2019 IEEE World Congress on Services (SERVICES), Milan, Italy, 2019, pp. 109-109, doi: 10.1109/SERVICES.2019.00124.  Keynote Speech

77) Toyotaro Suzumura, “The Future of Graph Computing”, IEEE High Performance Graph Data Management and Processing Workshop, SC16: The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis Salt Lake City Utah November, 2016、Keynote Speech

78) Toyotaro Suzumura: “Towards Next-Generation Graph Processing and Management Platform”, HPGP '16: Proceedings of the ACM Workshop on High Performance Graph Processing, May 2016 Pages 17https://doi.org/10.1145/2915516.2915517 (URL: http://hpgp.bsc.es/agenda)  Keynote Speech

79)  Toyotaro Suzumura: Extreme big data processing in large-scale graph analytics and billion-scale social simulation. ICPE 2014 (ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering 2014): 1-2, Keynote Speech

国際会議における招待講演 (Invited Talk)

80) Toyotaro Suzumura, “Towards Billion-Scale Social Simulation”, 12th Artificial Economics Conference co-located with Social Simulation Conference, Sep 2016, Rome, Italy, Invited Talk

81) 米国日本人医師会 JMSA (Japanese Medical Society of America) - NY Life Science Forum, 「コンピュータ科学最前線 〜グラフ理論に基づく人工知能の世界〜, Apr 2018, New York, USA、招待講演

82) “An Industrial Point of View on Next-Generation Graph Computing”, https://www.bsc.es/research-and-development/research-seminars/sors-industrial-point-view-next-generation-graph-computing, Jan 2017, Barcelona, Spain, Invited Talk

解説論文、総合報告等

1)    鈴村 豊太郎, 金刺 宏樹, 華井 雅俊、「グラフニューラルネットワークの広がる活用分野」人工知能学会学会誌、2023 年 38 巻 2 号 p. 139-148 DOI https://doi.org/10.11517/jjsai.38.2_139  https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/38/2/38_139/_article/-char/ja/

2) 鈴村豊太郎（単著）「大規模並列分散システムにおけるビッグデータ解析と社会シミュレーションの研究」 (つながりが創発するイノベーション(第8回))掲載誌 人工知能 : 人工知能学会誌 : Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence 31(4),  p.575-580, 人工知能 Vol.32 No.3 （2017年05月号）

3)    鈴村豊太郎、上野晃司「大規模グラフ処理ベンチマーク Graph500のスケーラブルな探索手法による性能評価」、東京大学情報基盤センター・FX10 スーパーコンピュータシステム「大規模 HPC チャレンジ」成果報告、2012年

https://www.cc.u-tokyo.ac.jp/public/VOL15/special/00_201302SP-all.pdf

4)    鈴村豊太郎、上野晃司「新カーネルを取り入れた大規模グラフ処理ベンチマーク Graph500のスケーラブルな探索手法による性能評価」成果報告、東京工業大学、TSUBAME グランドチャレンジ大規模計算制度、平成24年春期、

5)    鈴村豊太郎、上野晃司「大規模グラフ処理ベンチマーク Graph500 のスケーラブルなGPU実装による性能評価」成果報告、東京工業大学、TSUBAME グランドチャレンジ大規模計算制度、平成24年春期

6)    鈴村豊太郎（単著）「ストリームコンピューティングの最新研究動向」、特集：「ビッグデータとAI」、人工知能学会誌 Vol. 28 No. 1 ( 2013 年1月)

7)    鈴村豊太郎, 小野寺民也, 今道貴司, 加藤整, 井手剛 , 「X10言語を用いた超並列大規模交通流シミュレーション」 IBM PROVISION72, pp.74-80, 2012

8)    小野寺民也, 安江 俊明, 鈴村 豊太郎「BAO ― 未来を開く高度なインテリジェンス」より「ストリーム・コンピューティング時代を開く基盤ソフトウェアIBM InfoSphere™ StreamsIBM ProVISION65号 解説2, 2013

著書、編書

1)  Toyotaro Suzumura, Yi Zhou, Ryo Kawahara, Nathalie Baracaldo, Heiko Ludwig, "Federated Learning for Collaborative Financial Crimes Detection", Springer International Publishing, 2021

2) Katsuki Fujisawa, Toyotaro Suzumura et al.: Advanced Computing and Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, Optimization in the Real World. Springer Japan: Imprint: Springer, 2016.

3)  Dehmer, Matthias, Toyotaro Suzumura, et al. "ScaleGraph: A Billion-Scale Graph Analytics Library”, Big Data of Complex Networks. Chapman and Hall/CRC, 2016. 259-276.

4)  Webサービスプラットフォームアーキテクチャ, 出版社: エスアイビーアクセス (2006/02), 丸山宏（翻訳）、鈴村豊太郎（翻訳）など

国内の招待講演

• 京都大学主催「ブロックチェーン研究会」招待講演、「グラフニューラルネットワークの概要と最新事例　〜大規模グラフ学習の基盤モデル実現に向けて〜」, 2024年4月5日, Tokyo, Japan

• 東京大学柏キャンパス一般公開特别講演会「人工知能の最先端研究に迫る ～大規模グラフニューラルネットワークの世界へ」, 2022年10月22日, Tokyo, Japan 

• 第20回ナノテクノロジー総合シンポジウム「データ活用社会創成プラットフォームmdxにおけるマテリアルズ・インフォマティクス研究・共創に向けて」2022年1月28日, Tokyo, Japan

• 第27回人工知能学会全国大会,「ビッグデータ解析を支える基盤技術」, Jun 2013, Toyama, Japan

• NVIDIA GPU Technology Conference (GTC) Japan 2012,「Graph500 への挑戦 - GPU を用いた大規模グラフ処理」, Jul 2012, Tokyo, Japan

• 先端金融テクノロジー研究会,「Stream Computing最新研究動向」, Jun 2012, Tokyo, Japan

• サービスコンピューティング時限研究専門委員会 第5回研究会, 「ストリームコンピューティングの最新技術動向」, Nov 2011, Tokyo, Japan

• 日本ソフトウェア科学会第28回大会併設チュートリアル　「ストリーミングコンピューティングの基礎と実践」,2011/09/26、招待講演

• 人工知能と知識処理研究会（AI）,「ストリームコンピューティングの最新技術動向」, Nov 2011, Tokyo, Japan

• 「Graph 500 ベンチマークへの挑戦」, e-サイエンスに向けた革新的アルゴリズム基盤 第2回シンポジウム, Nov 2011, Tokyo, Japan

• NEC データマイニングセミナー招待講演「第１０回　ストリームコンピューティングの最新動向」2010年５月

創造的活動（ソフトウェア・ライブラリ）

• ScaleGraph （分散メモリ上で稼働する大規模グラフ処理ライブラリ）https://github.com/scalegraph/scalegraph

• Graph500 Optimized Code(Graph500コンテストにおいて世界一位を獲得した幅優先探索アルゴリズムのソースコード): https://github.com/suzumura/graph500

• AMLSim（金融のトランザクションデータおよび資金洗浄などの不正ラベルを人工的に生成するシミュレータ） : https://github.com/IBM/AMLSim

• 鏡面風船アートによる人の行動変容を画像認識を用いて捉える（日経)
  
  

発明・特許

• Patent number: 9582291, Selecting a mapping that minimizes conversion costs, Date of Patent: February 28, 2017

• Patent number: 9600825, Estimating probability of spreading information by users on micro-weblogs

• 20140297243 Toyotaro Suzumura「TRAFFIC SIMULATION METHOD, PROGRAM, AND SYSTEM」2014年3月24日Patent number: 9633145

• 20130304811 Michiaki Tatsubori, Toyotaro Suzumura, Tamiya Onodera「OFFLOADING FILLING OF TEMPLATE PARAMETERS TO CLIENT FROM SERVER 」2013年6月19日

• 20100107059 Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori, Akihiko Tozawa「GENERATION APPARATUS, PROGRAM, AND GENERATION METHOD 」2010年4月29日

• 20100269034 Tamiya Onodera, Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori「High-speed web server」2010年4月15日

• 20090249292 Michiaki Tatsubori, Akihiko Tozawa, Toyotaro Suzumura, Tamiya Onodera, Scott Ross Trent「 Processing strings based on whether the strings are short strings or long strings」 2009年10月1日

• 20090083294 Shudi Gao, Toyotaro Suzumura, et al.「EFFICIENT XML SCHEMA VALIDATION MECHANISM FOR SIMILAR XML DOCUMENTS」 2009年3月26日

• 8121995　Kaori Fujiwara, Toyotaro Suzumura, Masayuki Ioki「Service search system, method, and program」2009年1月15日

• 20090300102 TOYOTARO SUZUMURA, MICHIAKI TATSUBORI, SCOTT TRENT, AKIHIKO TOZAWA「SERVER FOR DYNAMICALLY GENERATING WEB CONTENTS」2008年12月16日

• 8090769 Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori, Scott Trent, Akihiko Tozawa「Dynamically generating web contents」2008年12月16日

• 20080288858 Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori, Naohiko Uramoto「STRUCTURED DOCUMENT PROCESSING APPARATUS, METHOD AND PROGRAM 」2008年11月20日

• 20080263510 Takashi Nerome, Yuriko Sawatani, Toyotaro Suzumura, Kaori Fujiwara「APPARATUS AND METHOD FOR SUPPORTING MODEL-DRIVEN DEVELOPMENT」 2008年10月23日

• 20090157659 Fumiko Satoh, Toyotaro Suzumura, Issei Yoshida「SYSTEMS, METHODS, AND COMPUTER PRODUCTS FOR INFORMATION SHARING USING PERSONALIZED INDEX CACHING」

• 8181105 Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori, Naohiko Uramoto「Apparatus, method, and program that performs syntax parsing on a structured document in the form of electronic data」2008年4月3日

• 20080288858 Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori, Naohiko Uramoto「STRUCTURED DOCUMENT PROCESSING APPARATUS, METHOD AND PROGRAM」2008年4月3日

• 20090083294 Shudi Gao, Michael Rafael Glavassevich, Toyotaro Suzumura et al.「EFFICIENT XML SCHEMA VALIDATION MECHANISM FOR SIMILAR XML DOCUMENTS」2007年9月25日

• 7707491 Toyotaro Suzumura, Michiaki Tatsubori, Naohiko Uramoto「Optimizing differential XML processing by leveraging schema and statistics」2006年12月6日

• 特願2005-374990・鈴村豊太郎，立堀道昭，浦本 直彦・構造化文書処理装置、方法、プログラム・インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション・平成17年12月27日出願．

• 特開2008-269136 根路銘 崇,澤谷 由里子,鈴村 豊太郎,藤原 香織　「モデル駆動型開発を支援する装置及び方法」インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 平成20年11月6日公開

• 特開2009-176160 藤原 香織、鈴村 豊太郎、伊尾木 将之、「サービス検索システム、方法及びプログラム」、インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション 平成21年08月06日公開