"*" represents alphabetical order

Preprints

 2. Yuko Kuroki, Atsushi Miyauchi, Francesco Bonchi, and Wei Chen: Query-efficient correlation clustering with noisy oracle. 2024.

1. Motoya Ohnishi, Isao Ishikawa, Yuko Kuroki, Masahiro Ikeda: Dynamic Structure Estimation from Bandit Feedback. 2022 [arXiv].

Refereed Journal Articles

3. * Yuko Kuroki, Tomomi Matsui, A constant-ratio approximation algorithm for a class of hub-and-spoke network design problems and metric labeling problems: star metric case, Discrete Applied Mathematics, Volume 349, Pages 201-214, 2024. [link]

2. Yuko Kuroki, Liyuan Xu, Atsushi Miyauchi, Junya Honda, Masashi Sugiyama, 

Polynomial-time Algorithms for Multiple-arm Identification with Full-bandit Feedback,

  Neural Computation,  vol.32, no.8 pp.1733-1773, 2020. [link] [slide]

1*. Yuko Kuroki and Tomomi Matsui,

 Approximation Algorithm for Cycle-Star Hub Network Design Problems and Cycle-Metric Labeling Problems, 

Journal of Graph Algorithms and Applications, Vol. 23, no. 1, pp. 93-110, 2019. Regular paper. [link]

Refereed Conference Proceedings

8 . Yuko Kuroki, Alberto Rumi, Taira Tsuchiya, Fabio Vitale, Nicolò Cesa-Bianchi: Best-of-Both-Worlds Algorithms for Linear Contextual Bandits. Proceedings of The 27th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, PMLR 238:1216-1224, Valencia, Spain, May 2-42024. [arXiv].  (This paper was selected for oral presentation) 

 7. Yihan Du, Wei Chen, Yuko Kuroki, Longbo Huang,

Collaborative Pure Exploration in Kernel Bandit., In Proceedings of the 11th International Conference on Learning Representations (ICLR) 2023,  May 1st-5th, Kigali, Rwanda. 2023. [arXiv].

6. Yihan Du, Yuko Kuroki, Wei Chen,

Combinatorial Pure Exploration with Bottleneck Reward Function, In Proceedings of  Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS2021), 34: 23956--23967, 2021. [link]

5.  Yihan Du*, Yuko Kuroki*, & Wei Chen (*equal contribution),

Combinatorial Pure Exploration with Partial or Full-Bandit Linear Feedback, In Proceedings of  the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2021), 35(8), 7262-7270. [arXiv (full version)] [AAAI link] [slide]

4.  Yuko Kuroki,  Atsushi Miyauchi, Junya Honda, & Masashi Sugiyama, 

Online dense subgraph discovery via blurred-graph feedback. In Proceedings of 37th International Conference on Machine Learning (ICML2020), pp. 5522--5532, 2020. [video][link]

3*. Yasushi Kawase, Yuko Kuroki, & Atsushi Miyauchi, 

Graph Mining Meets Crowdsourcing: Extracting Experts for Answer Aggregation, In Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019), pp. 1272-1279. [link]

2. Daisuke Hatano, Yuko Kuroki, Yasushi Kawase, Hanna Sumita, Naonori Kakimura, & Ken-ichi Kawarabayashi,

Non-zero-sum Stackelberg Budget Allocation Game for Computational Advertising, Proceedings of the16th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2019) , pp. 568-582. [link]

1*. Yuko Kuroki and Tomomi Matsui, 

Approximation Algorithm for Cycle-Star Hub Network Design Problems and Cycle-Metric Labeling Problems, Proceedings of the 11th International Conference and Workshops on Algorithms and Computation (WALCOM2017), pp.397-408, 2017

Tech Talks (Invited talks/ Workshop presentations)

11. Towards Optimal Pure Exploration of Multi-armed Bandits,  The 5th RIKEN AIP retreat meeting organized by RIKEN AIP's mathematics team led by Kenichi Bannai, Kanagawa, Japan, Feb. 2024

10. Best-of-Both-Worlds Algorithms for Linear Contextual Bandits,  Research meeting of the group of JST CREST project lead by Prof. Yoshinobu Kawahara, Ehime University (semi-closed), Japan, Dec. 2023

9. Best-of-Both-Worlds Algorithms for Linear Contextual Bandits,  Seminar at the Group of Prof. Hidetoshi Shimodaira and Prof. Junya Honda, Kyoto University,  Dec. 2023

8. Combinatorial Pure Exploration with Limited Observation and Beyond, 2022 Data-driven Optimization Workshop, host by Microsoft Research Asia, online [link] , 26/11/2022.

7.非線形報酬を持つ最適腕識別問題, 情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML）, 琉球大学50周年記念館 [link] , 27/06/2022. 

6. 2022. 5.26: 組合せバンディット問題とその発展, 愛媛大学データサイエンスセミナー, オンライン [link]

5. Seminar at the Group of Prof. Vincent Y. F. Tan, National University of Singapore,  Sep. 2021, Online

 Combinatorial Pure Exploration with Limited Observation

4. 2021年度科研費シンポジウム 機械学習システムの社会実装に向けた次世代最適化技法の研究,  2021年 9月1日, オンライン

 組合せ最適腕識別問題に対するバンディットアルゴリズム

3. 第2回「最適化手法とアルゴリズム（SOMA）」研究部会, 2021年9月27日

 限られた観測に基づく組合せ最適腕識別問題

2.  第5回 統計・機械学習若手シンポジウム,  オンライン，2020年11月

 限られた観測に基づく確率的組合せバンディット問題

1.  組合せ数学セミナー オンライン，2018/2/3, 東京大学

 Approximation Algorithm for Cycle-Star Hub Network Design Problems and Cycle-Metric Labeling Problems

Outreach Talks 

5. 若手交流企画, キャリアの軸, 第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2023), パネルディスカッション, 10月 2023, オンライン.

4. "Frontiers of Mathematics, Information, and AI" for Junior and Senior High School Girls!!, RIKEN Center for Advance Intelligence Project, Online, November 17, 2022. 

3. University of Tokyo Faculty of Science Open Campus 2020, Student Lecture, Online, 2020.

2. Tokyo Metropolitan Toyama High School's SSH Project "The 4th Symposium for Women Researchers (SWR)", November 5, 2017, Tokyo

1. Global Women in Science and Technology (GWST) Conference, Talk Show "The True Faces of Women in Science," Exhibition / INWES Asia and Pacific Nation Network (APNN) & Global Women in Science and Technology (GWST) International Conference, July 14-15, 2017, Yokohama.

Japanese Article (和文解説記事)

2. 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み Chen, S. et al. : Combinatorial Pure Exploration of Multi-armed Bandits 

黒木 祐子

情報処理 : 情報処理学会誌 : IPSJ magazine 63(5) 258-260 2022年5月  

1. 離散数学に親しむ 人工知能と離散数学 組合せバンディット問題 

黒木祐子

数理科学 59(12) 2021年  

Domestic Conferences in Japanese (国内会議)

12. Yihan Du*, 黒木 祐子*, Wei Chen, 全バンディット及び線形部分観測に基づく組合せ最適腕識別問題, 第24回情報論的学習理論ワークショップ,  オンライン，2021年11月

11. 黒木 祐子, 宮内 敦史, 本多 淳也, 杉山 将, 限られた観測に基づく密グラフ抽出に対するバンディットアルゴリズム, 第23回情報論的学習理論ワークショップ,  オンライン，2020年11月

10. 黒木 祐子, 徐 立元, 宮内 敦史, 本多 淳也, 杉山 将, 全バンディット組合せ最適腕識別に対する多項式時間アルゴリズム, 第22回情報論的学習理論ワークショップ,  ウインクあいち, 2019年11月

9. 河瀬康志, 黒木 祐子,宮内 敦史, Graph Mining Meets Crowdsourcing: Extracting Experts for Answer Aggregation, 第22回情報論的学習理論ワークショップ,  ウインクあいち, 2019年11月

8. 黒木 祐子, 徐 立元, 宮内 敦史, 本多 淳也, 杉山 将, Multiple-arm identification with full-bandit feedback, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の基盤とフロンティア研究部会 -- 未来を担う若手研究者の集い 2019 --， 筑波大学，2019年6月. 

7. 黒木 祐子, 松井 知己, 確率的近似解法による不完全ハブ・アンド・スポークネットワーク設計, ネットワーク科学セミナー，統計数理研究所，2017年8月.

6. 黒木 祐子, Approximation Algorithm for Star-Star Hub Network Design Problems and Star-Metric Labeling Problems, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の基盤とフロンティア研究部会 -- 未来を担う若手研究者の集い 2017 --， 筑波大学，2017年5月. 

5. 黒木 祐子, Approximation Algorithm for Cycle-Star Hub Network Design Problems and Cycle-Metric Labeling Problems, 組合せ数学セミナー，東京大学，2017年2月 (招待講演). 

4. 滝田 潤，黒木 祐子，八木 祐樹，徐 安洋，幹 理, 整数計画を用いたナンバーリンクの解法, 情報処理学会 システムとLSIの設計技術研究会 DAシンポジウム2016，石川県 山代温泉ゆのくに天祥，2016年9月. 

3. 黒木 祐子, 松井 知己, Approximation Algorithm for Cycle-Star Hub Network Design Problems and Cycle-Metric Labeling Problems, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2016年秋季研究発表会，山形大学，2016年9月. 

2. 黒木 祐子, 松井 知己, サイクル-スター型ハブネットワーク設計問題の近似解法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の基盤とフロンティア研究部会 -- 未来を担う若手研究者の集い 2016 --，筑波大学，2016年5月 

1. 黒木 祐子, 松井 知己, ハブ空港配置問題の近似解法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2016年春季研究発表会，慶應義塾大学，2016年3月.