September 2, 2024
葛杭麗(総合分析コース・特任講師)が情報処理学会論文誌ジャーナル(JIP)から特選論文(英文名称:Specially Selected Paper)に選定されました。Dr. Hangli Ge received the Specially Selected Paper Certificate from the JIP (Journal of Information Processing).
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.