中山 樹 (Itsuki Nakayama)
リンク集
所属 / Affiliation
日立製作所 データサイエンティスト
略歴 / Biography
2026.04- 日立製作所
2024.04-2026.03 大阪大学大学院 情報科学研究科 マルチメディア工学専攻 ビッグデータ工学講座 鬼塚研究室 リンク
2020.04-2024.03 大阪大学 工学部 電子情報工学科 情報システム工学コース
資格 / Certification
- 基本情報技術者 (2023/12)
- 応用情報技術者 (2024/07)
- 統計検定2級，優秀成績賞 (2024/12)
- 統計検定準1級 (2026/06)
スキル / Skills
- 言語: Python
- 機械学習・深層学習: PyTorch, PyTorch Geometric, scikit-learn
- 研究分野: グラフ深層学習，知識蒸留
研究発表 / Publications
査読あり / Refereed
- 2026.04: 中山 樹, 鬼塚 真. KACE：知識融合と信頼性推定を用いたGNNからMLPへの知識蒸留フレームワーク． 情報処理学会論文誌データベース (TOD)． 論文
- 2026.01: 高橋 拓豊, 中山 樹, 三谷 貴宏, 菊地 良将, 佐々木 勇和, 鬼塚 真. ヘテロフィリーなグラフに対する高次のラベル間の接続傾向を活用したグラフ深層学習． 情報処理学会論文誌データベース (TOD)． 論文
- 2025.09: Takuto Takahashi, Itsuki Nakayama, Takahiro Mitani, Ryosuke Kikuchi, Makoto Onizuka. "Graph Neural Network leveraging Higher-order Class Label Connectivity for Heterophilous Graphs" ECML PKDD 2025. 論文
- 2025.03: Itsuki Nakayama, Makoto Onizuka. "NAAM: Node-Aware Attention Mechanism for Distilling GNNs-to-MLP" AAAI 2025: Student Abstract and Poster Program. コード 論文 プレゼン資料 ポスター
査読なし / Non-refereed
- 2026.03: 越智 大翔, 中山 樹, 三谷 貴宏, 鬼塚 真. グラフリワイヤリングによる正負の教師モデルを用いた GNN から MLP への知識蒸留の高精度化． 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム． 論文
- 2026.03: 中山 樹, 越智 大翔, 三谷 貴宏, 鬼塚 真. 蒸留後統合と協調学習による多様なGNNからMLPへの知識蒸留． 第18回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム． 論文 発表スライド ポスター
- 2025.03: 中山 樹, 鬼塚 真. 知識統合と信頼度推定を活用した複数GNNからMLPへの知識蒸留フレームワーク． 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム． 論文 発表スライド ポスター
- 2025.03: 高橋 拓豊, 中山 樹, 三谷 貴宏, 菊地 良将, 鬼塚 真. 有方向ラベルウォークを活用したグラフ深層学習の精度向上． 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム． 論文
- 2025.03: 菊地 良将, 高橋 拓豊, 中山 樹, 三谷 貴宏, 鬼塚 真. 動的に変化するモチーフ遷移傾向を捉えた帰納的な時間グラフ生成手法． 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム． 論文
- 2024.03: 中山 樹, 中西 宏和, 菊地 良将, 佐々木 勇和, 荒瀬 由紀, 鬼塚 真. グラフ深層学習を用いた類似特許検索の精度向上． 第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム． 論文 発表スライド ポスター
受賞 / Awards
- 2024.03: 第16回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム 学生プレゼンテーション賞． リンク
その他 / Misc
- 2024.02: 中山 樹, 鬼塚 真. 分類情報と引用関係を活用したグラフ深層学習による類似特許検索の精度向上（卒業論文）．
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2026.02: 中山 樹, 鬼塚 真. 多様なグラフニューラルネットワークの特性を保持した単一多層パーセプトロンへの知識蒸留（修士論文）．
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輪講資料，グラフニューラルネットワーク Chapter1 機械学習においてグラフを考える重要性
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輪講資料，グラフニューラルネットワーク Chapter2 準備
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輪講資料，グラフニューラルネットワーク Chapter6 スペクトルグラフ理論