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.
• Ryo Matsui, Suguru Yaginuma, Taketo Naito, Kazuhide Nakata. Noise-Robust Sampling for Collaborative Metric Learning, The Review of Socionetwork Strategies, 16, 307-332, Oct. 2022.
• 松井諒生, 住谷有規, 笹尾知広, 中田和秀. 反実仮想機械学習を用いたタクシーの乗車数予測と配置最適化, オペレーションズ・リサーチ, Vol. 66, No. 2, pp. 66-74, 2021.

国際会議発表 (査読有り)

• Yuki Hoshino, Ryo Matsui, Kota Ishizuka, Koya Ishikawa, Taiga Umetsu, Kazuhide Nakata. Hierarchical Bayesian recommendation model for inter-company collaboration using cross-industry questionnaire, 2022 IEEE 9th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2022), Proceedings of 2022 IEEE 9th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA 2022), Apr. 2022.
• Ryo Matsui, Taketo Naito, Suguru Yaginuma, Kazuhide Nakata. Confident Collaborative Metric Learning, IEEE International Workshop on Data Mining for Service (DMS2021), Proceedings of the IEEE International Workshop on Data Mining for Service (DMS2021), Dec. 2021.

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 松井諒生, 吉住宗朔, 西村直樹, 小林健, 中田和秀. 定額のインセンティブ付与における予算制約を考慮したアップリフトモデリング, 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, 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, Mar. 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.
• 松井諒生, 柳沼傑, 内藤剛人, 中田和秀. ノイズに頑健な協調距離計量学習, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会, Mar. 2022.
• 松井諒生, 石川洸矢, 石塚湖太, 梅津大雅, 星野雄毅, 中田和秀. 業種横断的なアンケートデータを用いた階層ベイズによる企業間コラボレーションの推薦, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年秋季研究発表会, 1-D-8, Sept. 2021.
• 松井諒生, 住谷有規, 笹尾知広, 中田和秀. 反実仮想機械学習を用いたタクシーの乗車数予測と配置最適化, RIMS研究集会 数理最適化の理論・アルゴリズム・応用, Aug. 2020.

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