2024年8月15公表された論文誌ジャーナル Vol.32において、葛杭麗（総合分析コース・特任講師）の論文が2024年度 特選論文として選定されました。(https://www.ipsj.or.jp/english/organization/aboutipsj/award/ssp_award.html)

【タイトル】
K-neighboring on Multi-weighted Graphs for Passenger Count Prediction on Railway Networks

【著者】
葛杭麗/Hangli Ge（情報学環），道方孝志（現総務省、元情報学環教員），越塚登（情報学環）

【概要】
本研究は大規模公共交通ネットワークにおける乗降者数予測に対して、多重重みグラフを設計し、グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた予測モデルを提案し、モデルの予測性能及びグラフ規模の検証を行いました。

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Dr.Hangli Ge received the 2024 Selected Paper Certificate from the Journal of Information Processing (JIP).

【Title】
K-neighboring on Multi-weighted Graphs for Passenger Count Prediction on Railway Networks

【Authors】
Hangli Ge, Takashi Michikata, Noboru Koshizuka

【Abst】
The paper presented a method of multi-weighted graphs learning for passenger count prediction in railway networks with the investigation of the trade-off on the graph scale and the prediction performance.