論文

• 東 将己, 山根 大輝, 原 朋史, 梅津 大雅, 馬嶋 海斗, 松井 諒生, 中田 和秀. 育児Q&Aサイトにおける質問の時系列を考慮した複数の子供の月齢予測, オペレーションズ・リサーチ, vol. 68, no. 2, 75-84, Feb. 2023.

国際会議発表 (査読有り)

• Masaki Higashi, Minje Sung, Daiki Yamane, Kenta Inamuro, S. Nagai, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata. Decision Tree Clustering for Time Series Data: An Approach for Enhanced Interpretability and Efficiency, The 20th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Proceedings of The 20th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Nov. 2023.
• Masaki Higashi, Yoshimasa Utsumi, Kazuhide Nakata. Patent Classification for Business Strategy with BERT, 6th International Conference on Intelligent Computing & Optimization 2023, Apr. 2023.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 東 将己, 内海 祥雅, 中田 和秀. IPCと要約文を用いた特許Encoderと教師なし分類手法の提案, 言語処理学会第30回年次大会, Mar. 2024.
• 東将己, 内海祥雅, 中田和秀. 要約文とIPCを用いた特許のカテゴリ予測, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年秋季研究発表会アブストラクト集, 2-E-4, Sept. 2023.
• 稲室健太, 東将己, 成民濟, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀. 解釈可能な時系列クラスタリング, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年秋季研究発表会, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年春季研究発表会アブストラクト集, 1-B-2, Sept. 2023.
• 東将己, 成民濟, 稲室健太, 永井将太, 山根大輝, 小林健, 中田和秀. 時系列データに対する解釈可能な決定木クラスタリング, スケジューリング学会 数理最適化と機械学習の融合に関する研究部会, Aug. 2023.
• 東 将己, 松井 諒生, 馬嶋 海斗, 山根 大輝, 梅津 大雅, 原 朋史, 中田 和秀. 質問の時系列を考慮した複数の子供の年齢予測, 日本経営工学会 2022年 春季大会, May 2022.

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