2023 年度実績報告書

複雑な関係データに基づく意思決定のための機械学習研究

研究課題

研究課題/領域番号	20H04244
研究機関	京都大学
研究代表者	鹿島久嗣京都大学, 情報学研究科, 教授 (80545583)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2024-03-31
キーワード	機械学習 / 人工知能
研究実績の概要	因果効果推定の適用範囲を大きく広げることを狙って、関係データ上の因果効果推定、たとえばソーシャルネットワークのように個々のデータ間に関係構造が存在し、この構造を通じてお互いの意思決定に干渉が存在する場合の因果効果推定問題に取り組んだ。とくに（１）複数の種類の関係が存在する場合（２）階層的な構造が存在する場合（３）データ間の関係が明示的に観測されない場合などの複雑なケースに対して、グラフ深層学習や注意機構などの深層学習手法と、因果効果推定のためのバイアス補正を組み合わせることでこれを解決する方法を提案した。いずれも機械学習・データマイニング分野における主要国際会議（KDD, ECML/PKDD, PAKDD）において発表・採択された。
現在までの達成度 (段落)	令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
今後の研究の推進方策	令和5年度が最終年度であるため、記入しない。