Large Graphs: Theory and Algorithms

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１． 離散数学、グラフアルゴリズムにおける構造解析を行うための海外からのPDを雇う予定であったが、それがCOVID-19（新型コロナウィルス感染症）の影響により研究員を補充することが全くできなかったため、以下の2分野をRAと共同研究者とともに遂行した。２． オンラインアルゴリズム開発と機械学習への応用、そして、３．アルゴリズム技術を機械学習への応用、を行う予定である。この２つは、機械学習分野において、理論分野の応用が活発に行われている研究分野である。２に関しては、推薦システムの最適化やポートフォリオ選択など、評価指標が不確定な状況で意思決定をしながら逐次的に戦略を改善するための取り組みとして、オンライン最適化やバンディット最適化の枠組みに取り組んだ。これらの成果は、世界的に評価されている研究成果をNeuRIPS、AAAI、AISTATなどで発表してきた。３に関しては、河原林はすでにグラフ理論的な解析とグラフ構造の知見を利用し、グラフニューラルネットワーク解析において、すでにインパクトのある研究成果を残している（ICLR'21）。これらの論文は、グラフニューラルネットワークの性能と限界に関して大きなインパクトを与えた。