京都大学/東京工業大学 首藤研究室
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Category Archives: 未分類


国際会議 IEEE VCC 2023 に論文採択 (2023年 10月)

By shudo | 2023年10月24日

森脇、首藤の論文が国際会議 IEEE VCC 2023 に採択されました。

Taisuke Moriwaki, Kazuyuki Shudo:
“Gossip Distillation: Decentralized Deep Learning Transmitting neither Training Data nor Models”,
Proc. IEEE Virtual Conf. on Communications (IEEE VCC 2023),
2023年 11月 28〜30日 (accepted)

非集中分散な深層学習にて、通信量を大きく減らす手法を提案した論文です。Knowledge Distillation を応用します。

論文誌 Journal of Informetrics に論文採録決定 (2023年 10月)

By shudo | 2023年10月24日

中嶋、Liu、首藤、増田 (U. of Buffalo) の論文が論文誌 Journal of Informetrics に採録決定しました。

Kazuki Nakajima, Ruodan Liu, Kazuyuki Shudo, Naoki Masuda:
“Quantifying gender imbalance in East Asian academia: Research career and citation practice”,
Journal of Informetrics, Elsevier,
2023年 (accepted)

1950〜2020年の論文を調べて、東アジア:中国・日本・韓国の研究業界における男女の不均衡を調べた研究です。

国際会議 IEEE Blockchai 2023 に論文採択 (2023年 10月)

By shudo | 2023年10月24日

中井、櫻井、廣中、首藤の論文が国際会議 IEEE Blockchain 2023 に採択されました。

Taishi Nakai, Akira Sakurai, Shiori Hironaka, Kazuyuki Shudo:
“The Blockchain Trilemma Described by a Formula”,
Proc. 6th IEEE Int’l Conf. on Blockchain (IEEE Blockchain 2023),
2023年 12月 17〜21日 (accepted, short paper, 投稿 110件, 採択 full paper 20件 + short paper 15件)

Ethereum創設者の1人Vitalik Buterin氏が提唱した経験則であるブロックチェーンのトリレンマ。これを表す数式を発見しました。

2023年度 演習成果発表会

By shudo | 2023年8月6日

首藤研究室の新メンバが春から夏にかけて取り組んだ演習の成果を発表します。

キーワード:ブロックチェーン、ソーシャルネットワーク分析

日時:2023年 8月 10日(木) 18:00~
場所:ハイブリッド(Zoom & 京都大学 学術情報メディアセンター『南館』413号室)
ZoomのURL: https://kyoto-u-edu.zoom.us/j/89511174262?pwd=L21DMUlHdkZSVzdDVlVzTmE1ZVlRdz09

・参加申し込み不要です。
・予定していた万さんの発表2件は、後日、研究室内で行うこととしました (8/10)。

■プログラム

18:00 ~ 18:10 オープニング
18:10 ~ 18:55 成果発表(ブロックチェーン)3件
19:05 ~ 20:05 成果発表(ソーシャルネットワーク分析)4件
(20:15 ~ lightning talk ?)

■講演

<ブロックチェーン>

林 駆 (修士1年)
「Simblockを用いたSelfish miningのシミュレーション」
自身の生成したブロックを他のブロックが生成されるまで秘匿するselfishなnodeが一定割合存在するときのネットワークのふるまいをシミュレーションし、評価した。

増田 真之介 (修士1年)
「ハッシュレートに応じた難易度調整によるフォーク率の変化」
全体のハッシュレートが急激に上昇,減少した時にそれに応じて難易度調整の変更幅を変化させた時のフォーク率をシミュレーションする。

中井 大志 (修士2年)
「ブロックサイズの変更とブロック生成間隔の変更がフォーク率に与える影響の比較」
ブロックサイズを大きくすること、ブロック生成間隔を小さくすることは、両方ともスケーラビリティの向上に寄与するが、その際、どちらのほうがフォーク率に影響を及ぼすのかシミュレーションする。

<ソーシャルネットワーク分析>

廣中 詩織 (助教)
「Mastodonの日本二大インスタンスの基礎分析」
日本の二大Mastodonインスタンスであるmstdn.jpとpawoo.netのタイムラインを5月初めから収集しはじめた。日本を代表するインスタンスの利用状況や、日本のMastodonユーザの活動状況を集計し、報告する。

林 駆 (修士1年)
「Mastodonのトピック抽出とインスタンス間の比較」
BERT、c-TF-IDF、hdbscanを用いたトピック分析のOSSであるBERTopicを用いて、Mastodonのトピックを分析し、インスタンス間のトピックの類似性を評価した

増田 真之介 (修士1年)
「MastdonJPネットワークにおけるユーザーのコミュニティ抽出」
Mastdonユーザーのプロフィール文をベクトルに直して類似度によってネットワークを作成し、コミュニティ抽出をする。抽出されたコミュニティからマストドンユーザーの傾向を知る。

長谷川 毅 (修士1年)
「Mastodonにおけるグラフ分析とグラフサンプリング手法について」
Mastodonにおいてフォローフォロワーグラフの分析を行い、それに伴うグラフサンプリング手法の比較、分析を行う。

■過去の演習成果発表会

2021年度 https://www.facebook.com/events/832262724084226
2020年度 https://www.facebook.com/events/729340810945369
2019年度 https://www.facebook.com/events/862462957465170
2018年度 https://www.facebook.com/events/797121067344058
2017年度 https://www.facebook.com/events/147391832502852
2016年度 https://www.facebook.com/events/200678590333592
2015年度 https://www.facebook.com/events/1563377250585069
2014年度 https://www.facebook.com/events/1436584336608513
2013年度 https://www.facebook.com/events/401417209979665
2012年度 https://www.facebook.com/events/146782872125854
2011年度 https://atnd.org/events/17089

国際会議 DaWaK 2023 に論文採択 (2023年 5月)

By shudo | 2023年5月25日

次の2件の論文が国際会議 DaWaK 2023 に採択されました。

Kazuya Nagasato, Satoshi Takabe, Kazuyuki Shudo:
“Hypergraph Embedding Based on Random Walk with Adjusted Transition Probabilities”,
Proc. 25th Int’l Conf. on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2023),
2023年 8月 28〜30日 (accepted as a full paper)

ハイパーグラフをランダムウォークする手法を述べた、永里 (OB)、高邉 (東工大)、首藤の論文です。どういったノードを訪問しやすいかを調整するパラメータβを導入し、応用としてembeddingを行ってラベル推定を行い、より良い結果を得られる可能性を示しました。

Rikuya Miyashita, Kazuki Nakajima, Mei Fukuda, Kazuyuki Shudo:
“Random Hypergraph Model Preserving Two-mode Clustering Coefficient”,
Proc. 25th Int’l Conf. on Big Data Analytics and Knowledge Discovery (DaWaK 2023),
2023年 8月 28〜30日 (accepted as a short paper)

指定した特徴量以外をランダム化したハイパーグラフを生成する手法を述べた、宮下 (M2)、中嶋 (OB)、福田 (OB)、首藤の論文です。

国際会議 IEEE ISCC 2023 に論文採択 (2023年 5月)

By shudo | 2023年5月19日

次の2件の論文が国際会議 IEEE ISCC 2023 に採択されました。

Tsuyoshi Hasegawa, Akira Sakurai, Kazuyuki Shudo:
“Quick Notification of Block Generation Using Bloom Filter in a Blockchain”,
Proc. 28th IEEE Symposium on Computers and Communications (IEEE ISCC 2023),
2023年 7月 9〜12日 (accepted as a full paper)

ブロック生成通知を高速に伝搬させて、フォーク率を下げる、つまり、セキュリティを向上させる手法を述べた、長谷川 (M1)、櫻井 (M2)、首藤の論文です。

Akira Sakurai, Kazuyuki Shudo:
“Accelerating Block Propagation with Sender Switchover in a Blockchain”,
Proc. 28th IEEE Symposium on Computers and Communications (IEEE ISCC 2023),
2023年 7月 9〜12日 (accepted as a short paper)

ブロック受信中のノードが送信元ノードを切り替えることで、全体へのブロック伝搬を高速化する手法を述べた櫻井 (M2)、首藤の論文です。

国際会議 IEEE ICCE 2023 にて Best Student Paper Award を受賞 (2023年 1月)

By shudo | 2023年4月1日

櫻井、首藤の論文が国際会議 IEEE ICCE 2023 にて、Best Student Paper Award を受賞しました。

Akira Sakurai, Kazuyuki Shudo:
“Impact of the Hash Rate on the Theoretical Fork Rate of Blockchain”,
Proc. IEEE 41st International Conference on Consumer Electronics (IEEE ICCE 2023),
2023年 1月 6〜8日

採択された学生による論文 138件から 1件の受賞です。

論文誌 Scientometrics 誌に論文採録決定 (2022年 12月)

By shudo | 2022年12月17日

中嶋、首藤、増田 (U. of Buffalo) の論文が論文誌 Scientometrics 誌に採録決定しました。

Kazuki Nakajima, Kazuyuki Shudo, Naoki Masuda:
“Higher-order rich-club phenomenon in collaborative research grant networks”,
Scientometrics,
2023 (accepted)

NSF からの研究助成 (2000〜2020年) について、二部ネットワークで表現して、リッチ・クラブ現象を調べた論文です。

国際会議 IEEE ICCE 2023 に論文採択 (2022年 11月)

By shudo | 2022年12月17日

櫻井、首藤の論文が国際会議 IEEE ICCE 2023 に採択されました。

Akira Sakurai, Kazuyuki Shudo:
“Impact of the Hash Rate on the Theoretical Fork Rate of Blockchain”,
Proc. IEEE 41st International Conference on Consumer Electronics (IEEE ICCE 2023),
2023年 1月 6〜8日 (採択)

ブロックチェーンのセキュリティ指標となるフォーク(分岐)の発生率をブロック伝搬の具合いから算出する際、各ノードのハッシュレートを考慮して正確なものに近づけた。場合によっては 2割くらい違った、という論文です。

論文誌 ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) に論文採録決定 (2022年 8月)

By shudo | 2022年8月31日

中嶋、首藤の論文が、論文誌ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) に採録決定しました。

Kazuki Nakajima, Kazuyuki Shudo:
“Random walk sampling in social networks involving private nodes”,
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD),
2022 (accepted)

プラベートノード (例: Twitter の鍵アカ) が存在するソーシャルネットワークの特徴量をランダムウォークで推定する手法の論文です。


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