盧　嘉俊 (ロ カシュン)

プロフィール

情報検索と機械学習の融合技術を用いて推薦システムの開発に関する研究を行う。

また、推薦システムの解釈性、多様性とノヴェルティーに関する技術と評価方法の研究も携わる。

ICDM, SIGIR, KDD, KAISなどの機械学習・データマイニングのトップ国際会議とジャーナルにてに学術論文を発表。 Kaggle等のデータサイエンスコンペも始まり、社会データの実装で理論と実践の溝を埋めるためのトライアルを進めている。

Research Projects (研究プロジェクト)

OPERA Program (産学共創共同研究)

• Advanced Research Topics Collaborated with Major Enterprises
• 先進研究開発と基幹産業の産学融合プログラム
• Collaborations (共同研究機関)：JST, Panasonic and NTT
• Position: Major Researcher (主要研究者)
• Research Topic: Holistic Optimization of Active Distributed Electrical Grid (自律分散電力グリッドの全体最適化)

研究領域

• Big Data Mining
• Graph Learning
• Deep Learning
  • 自然言語処理 (文章言い換え)
  • 画像解析 (物体認識、領域分割)

学術論文

国際論文集

1. Kachun Lo and Tsukasa Ishigaki.
   PPNW: Personalized Pairwise Novelty Loss Weighting for Novel Recommendation
   [Springer]Knowledge and Information Systems (KAIS). (Acceptance rate=18.7%)
   [paper]
   

国際学会 (査読あり)

1. Kachun Lo and Tsukasa Ishigaki.
   X-2ch: Quad-Channel Collaborative Graph Network over Knowledge-aware Edges
   International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR2021).
   [paper]
   

2. Kachun Lo and Tsukasa Ishigaki.
   Intermediary Does Matter! Conditional Proximity Embedding for Recommender Systems
   Deep Learning on Graphs: Method and Applications (KDD2021 (DLG)). (Best Student Awards)
   [paper]
   

3. Kachun Lo and Tsukasa Ishigaki.
   Matching Novelty while Training: Novel Recommendation based on Personalized Pairwise Loss
   IEEE International Conference on Data Mining (ICDM2019). (Acceptance rate=9.1%)
   [paper]
   

プレプリント

1. Kachun Lo and Tsukasa Ishigaki.
   GeoCF: Geolocation-enhanced Collaborative Filtering for Cold Start Recommendations
   arXiv preprint
   

学術講演

• International Conference on Data Mining (ICDM 2019)
• International ACM SIGIR Conference (SIGIR 2021)
• Knowledge Discovery and Data Mining Conference (SIGKDD 2021)
• International Workshop on Marketing and Data Science 2020
• International Workshop on Marketing and Data Science 2021