(A) 期刊文章

  • Y. Ito and Q. Ma, "Diversity-oriented Document Retrieval With Consideration of Acceptability," in IEEE Access, vol. 12, pp. 178267-178281, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3507184.
  • Y. Kong, K. Yi, L. Wang, C. Peng, L. -M. Nguyen and Q. Ma, "RPMTD: A Route Planning Model With Consideration of Tourists’ Distribution," in IEEE Access, vol. 12, pp. 69488-69504, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3400373.
  • Chengyang Ye, Qiang Ma:Semantic Relationship-Based Unsupervised Representation Learning of Multivariate Time Series. IEICE Trans. Inf. Syst. 107(2): 191-200 (2024)
  • Yi, K., Yamagishi, R., Li, J. et al. User-experience oriented POI recommendation with pseudo rating. Multimed Tools Appl (2024). https://doi.org/10.1007/s11042-024-19455-7
  • Chengyang Ye, Qiang Ma:LBP4MTS: Local Binary Pattern-Based Unsupervised Representation Learning of Multivariate Time Series. IEEE Access 11: 118595-118605 (2023)
  • Kong Weikun, Xin Liu, Teeradaj Racharak, Guanqun Sun, Jianan Chen, Qiang Ma, and Le-Minh Nguyen, WeExt: A Framework of Extending Deterministic Knowledge Graph Embedding Models for Embedding Weighted Knowledge Graphs,IEEE Access, 2023

(B) 國際會議論文

  • Yuki Ito and Qiang Ma. 2025. Supporting student self-learning using generative AI. In Proceedings of the 2024 the 16th International Conference on Education Technology and Computers (ICETC '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 97–103. https://doi.org/10.1145/3702163.3702177
  • Rintaro Hirosawa, Kun Yi and Qiang Ma. (2024). Tailored Trip: Advanced Route Planning with Personalization Levels in Focus. iiWAS2024
  • Hiroyuki Tanaka, Hidekazu Kasahara, Qiang Ma:Traffic Congestion-Aware Tourist Route Planning. iiWAS (2) 2024: 196-201
  • Keishi Fukuda and Qiang Ma, Leveraging Heterogeneous Text Data for Reinforcement Learning-based Stock Trading Strategies, atabase and Expert Systems Applications. DEXA 2024
  • Yi, K., Maekawa, T., Kong, Y., Bai, Z., Jin, X., Ma, Q. (2024). U-KyotoTrip: A Travel Planning System for User Experience Oriented Trips. In: Berezina, K., Nixon, L., Tuomi, A. (eds) Information and Communication Technologies in Tourism 2024. ENTER 2024. Springer Proceedings in Business and Economics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-58839-6_36
  • Yi, K., Jin, X., Bai, Z., Kong, Y., Ma, Q. (2024). An Empirical User Study on Congestion-Aware Route Recommendation. In: Berezina, K., Nixon, L., Tuomi, A. (eds) Information and Communication Technologies in Tourism 2024. ENTER 2024. Springer Proceedings in Business and Economics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-58839-6_35
  • Duan, Y., Liu, X., Jatowt, A., Yu, H., Linden, S., Matono, A. (2024). Inexact Graph Representation Learning. In: The IEEE International Joint Conference on Neural Networks 2024 (IJCNN 2024).
  • Takeyuki Maekawa, Hidekazu Kasahara, Qiang Ma: Tour Route Generation Considering Spot Congestion. DEXA (1) 2023: 478-492
  • Sotaro Moritake, Hidekazu Kasahara, Qiang Ma: MERIHARI-Area Tour Planning by Considering Regional Characteristics. DEXA (2) 2023: 49-64
  • Yuki Ito, Qiang Ma: Discovering Diverse Information Considering User Acceptability. DEXA (1) 2023: 326-331
  • Kong Yuntao, Peng Chen, Nguyen Minh Le, Qiang Ma: Dual Congestion-Aware Route Planning for Tourists by Multi-agent Reinforcement Learning. DEXA (2) 2023: 331-336
  • Chengyang Ye, Qiang Ma: GP-HLS: Gaussian Process-Based Unsupervised High-Level Semantics Representation Learning of Multivariate Time Series. DASFAA (1) 2023: 221-236

(C) 国内学会論文(査読なし)

  • SNS投稿における画像ーテキスト間の関連性分析
    鍋岡 琢渡1、段 逸均2、馬 強2 (1. 京都大学大学院情報学研究科、2. 京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科)
  • 安心感と好奇心を両立する料理推薦
    坂井 優斗1、馬 強2 (1. 京都大学 大学院情報学研究科、2. 京都工芸繊維大学 大学院工芸科学研究科)
  • GET: 複数LLMを活用した自己学習支援のための自動採点システム
    伊藤 優希1、馬 強2 (1. 京都大学大学院情報学研究科 社会情報学コース 伊藤研究室、2. 京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科)
  • 低山登山における登山者の行動モデリングと道迷い検出の検討
    井上 雅晴1、笠原 秀一2、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学社会知能情報学研究室、2. 大阪成蹊大学データサイエンス学部)
  • 異種テキストを併用したリスク分散指向の株式取引支援
    福田 京司1、 Yang Zhang2、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学院情報工学専攻社会知能情報研究室、2. Southwestern University of Finance and Economics)
  • 自己学習支援に向けたLLMエージェントの知識レベルの制御手法
    中園 康聖1、段 逸均1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学大学院社会知能情報学研究室)
  • 自己注意機構に基づく選択による複数興味モデルを用いた多様性指向音楽推薦
    廣澤 凛太郎1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学大学院 社会知能情報学研究室)
  • Edge Classification on Imbalanced Multi-relational Graphs
    GONG ZHAOJIE1、DUAN YIJUN1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学社会知能情報学研究室)
  • 恋愛シミュレーションゲームにおける会話難易度調整手法
    角田 悠之介1、中園 康聖1、馬 強1 (1. 京都工芸繊維大学社会知能情報学研究室)
  • 笠原秀一，平野瑠登, 馬 強, 低山登山者の道迷い検出手法の考察, 観光情報学会第24回研究会，pp.45--48
  • 坂井優斗, 馬 強, 好奇心と安心感を両立する料理推薦, DEIM2023 3b-2-1
  • 伊藤優希, 馬 強, 受容性を考慮した多様な意見の検索手法, DEIM2023 3a-9-4
  • 鍋岡琢渡, 馬 強, 画像付きSNS投稿における画像ーテキスト間の相互関係分析, DEIM2024 T3-A-1-01
  • 伊藤優希, 馬 強, 生成AIを利用した自己学習支援, DEIM2024 T1-B-5-01
  • 田中寛之，馬 強，移動手段の混雑を考慮した観光ルートプランニング，
  • 花畑槙哉，許 レイ，馬 強，YouTube動画の視聴状況の予測，DEIM2024 T5-B-5-03
  • 廣澤凜太郎，馬 強，個人化レベルのメリハリを考慮した観光ルートプランニング，DEIM2024 T5-B-5-05
  • 福田京司，馬 強，中長期的影響を考慮した株式取引支援，DEIM2024 T5-A-8-03