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学術論文，国際会議，学会発表および書籍を掲載しています．各項目を開くと業績一覧をご覧いただけます．

学術論文38件
  1. K. Mikawa, M. Kobayashi, T. Sasaki, and A. Manada, “Latent structure analysis for relational data with attribute information to multiple domains,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol. 17, No. 3, pp. 854–874, Jul. 2026.
  2. Y. Sakai, K. Mikawa, and M. Goto, “High-dimensional Labeled Data Embedding and Visualization Method Using von Mises Distribution,” Total Quality Science, Vol. 11, No. 1, pp. 22–29, Nov. 2025.
  3. K. Mikawa, M. Kobayashi, T. Sasaki, and A. Manada, “A study on latent structural models for binary relational data with attribute information,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, Vol. 15, No. 2, pp. 335–353, Apr. 2024.
  4. 青木章悟，三川健太，後藤正幸： “Web閲覧履歴に基づくターゲティングのための属性ラベル学習法”， 日本経営工学会論文誌，Vol. 73，No. 1，pp. 1–14，2022年4月．
  5. R. Uehara, T. Matsumoto, K. Mikawa, and M. Goto, “A Prediction Model of Runs Allowed Based on Latent-Class Markov Chain for Starters of Professional Baseball Pitchers,” Total Quality Science, Vol. 7, No. 2, pp. 69–81, Feb. 2022.
  6. 桑田和，三川健太，佐々木北都，後藤正幸： “機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間適正化モデルの提案と実証的効果検証”， 情報処理学会論文誌，Vol. 63，No. 1，pp. 218–230，2022年1月．
  7. T. Sugisaki, Y. Nishio, K. Mikawa, M. Goto, and T. Sakurai, “Analysis of Entry Behavior of Students on Job Boards in Japan based on Factorization Machine Considering the Interaction among Features,” Cogent Engineering, Vol. 8, No. 1, 1988381, Oct. 2021.
  8. Y. Sakai, K. Yasui, K. Mikawa, and M. Goto, “An Extension of Semi-supervised Boosting to Multi-valued Classification Problems,” Total Quality Science, Vol. 6, No. 2, pp. 60–69, Feb. 2021.
  9. 桑田和，杉崎智哉，三川健太，後藤正幸： “販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの出品価格推定モデルの提案”， 情報処理学会論文誌，Vol. 62，No. 2，pp. 796–808，2021年1月．
  10. T. Sugisaki, K. Mikawa, and M. Goto, “Factorization Machines Considering the Latent Characteristics behind Target Data,” Asian Journal of Management Science and Applications, Vol. 5, No. 2, pp. 111–128, Jan. 2021.
  11. Q. Zhang, H. Yamashita, K. Mikawa, and M. Goto, “Analysis of Purchase History Data Based on a New Latent Class Model for RFM Analysis,” Industrial Engineering & Management Systems, Vol. 19, No. 2, pp. 476–483, Jun. 2020.
  12. S. Okayama, H. Yamashita, K. Mikawa, M. Goto, and T. Yoshikai, “Relational analysis model of weather conditions and sales patterns based on nonnegative tensor factorization,” International Journal of Production Research, Vol. 58, No. 8, pp. 2477–2489, Dec. 2019.
  13. 安井一貴，中野修平，三川健太，後藤正幸： “周期性とイベント効果に着目した消費者の購買行動分析モデルに関する一考察”， 経営情報学会誌，Vol. 28，No. 2，pp. 69–87，2019年9月．
  14. S. Nagamori, K. Mikawa, M. Goto, and T. Ogihara, “An Analytic Model to Represent Relation between Finish Date of Job-Hunting and Time-Series Variation of Entry Tendencies,” Industrial Engineering & Management Systems, Vol. 18, No. 3, pp. 292–304, Sep. 2019.
  15. 仁ノ平将人，三川健太，後藤正幸： “販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルに関する一考察”， 情報処理学会論文誌，Vol. 60，No. 4，pp. 1151–1161，2019年4月．
  16. 馬賀嵩士，三川健太，後藤正幸，吉開朋弘： “気象情報とTweetデータの統合的分析による体感気温の定量化とその需要予測への応用”， 電子情報通信学会論文誌D，Vol. J101-D，No. 7，pp. 1037–1051，2018年7月．
  17. 関口あゆみ，仁ノ平将人，三川健太，後藤正幸： “推定購買確率と予測評価値をバランスする意外性指標に基づく推薦システム”， 経営情報学会誌，Vol. 27，No. 1，pp. 67–78，2018年6月．
  18. 松嵜祐樹，三川健太，後藤正幸： “マルコフ潜在クラスモデルに基づくECサイトにおける施策実施効果分析に関する一考察”， 情報処理学会論文誌，Vol. 58，No. 12，pp. 2034–2045，2017年12月．
  19. S. Misawa, K. Mikawa, and M. Goto, “Adaptive Prediction Method Based on Alternating Decision Forests with Considerations for Generalization Ability,” Industrial Engineering & Management Systems, Vol. 16, No. 3, pp. 384–391, Oct. 2017.
  20. L. Suzuki, K. Mikawa, and M. Goto, “Multi-Valued Classification of Text Data Based on an ECOC Approach Using a Ternary Orthogonal Table,” Industrial Engineering & Management Systems, Vol. 16, No. 2, pp. 155–164, Jul. 2017.
  21. Y. Yamamoto, K. Mikawa, and M. Goto, “A Proposal for Classification of Document Data with Unobserved Categories Considering Latent Topics,” Industrial Engineering & Management Systems, Vol. 16, No. 2, pp. 165–174, Jul. 2017.
  22. 湯川輝一朗，三川健太，後藤正幸： “データの転送制御に基づいた分散型SVMの効率的な学習手法”， 日本経営工学会論文誌，Vol. 68，No. 2，pp. 86–98，2017年7月．
  23. 藤原直広，三川健太，後藤正幸： “閲覧及び購買行動を同時に表現するアスペクトモデルによる購買予測手法の提案”， 経営情報学会誌，Vol. 26，No. 1，pp. 1–16，2017年6月．
  24. 早川真央，三川健太，荻原大陸，後藤正幸： “層別木と混合ワイブル分布に基づく就職活動終了時期の分析モデルの構築”， 情報処理学会論文誌，Vol. 58，No. 5，pp. 1189–1206，2017年5月．
  25. T. Maga, K. Mikawa, and M. Goto, “Data pair selection for accurate classification based on information-theoretic metric learning,” Asian Journal of Management Science and Applications, Vol. 3, No. 1, pp. 61–74, Apr. 2017.
  26. 三川健太，後藤正幸： “カテゴリ毎に異なる計量行列を用いた計量距離学習に関する一考察”， 日本経営工学会論文誌，Vol. 66，No. 4，pp. 335–347，2016年1月．
  27. M. Goto, K. Mikawa, S. Hirasawa, M. Kobayashi, T. Suko, and S. Horii, “A New Latent Class Model for Analysis of Purchasing and Browsing Histories on EC Sites,” Industrial Engineering & Management Systems, Vol. 14, No. 4, pp. 335–346, Dec. 2015.
  28. 三川健太，小林学，後藤正幸： “教師あり学習に基づくℓ1正則化を用いた計量行列の学習法に関する一考察”， 日本経営工学会論文誌，Vol. 66，No. 3，pp. 230–239，2015年11月．
  29. K. Mikawa and M. Goto, “Regularized Distance Metric Learning for the Document Classification and its Application,” 日本経営工学会論文誌, Vol. 66, No. 2E, pp. 190–203, Jul. 2015.
  30. 大井貴裕，三川健太，後藤正幸： “評価と購買の両履歴データの学習による確率的潜在クラスモデルの推定精度向上に関する一考察”， 日本経営工学会論文誌，Vol. 65，No. 4，pp. 286–293，2015年1月．
  31. 下村良，三川健太，後藤正幸： “大規模テキストデータの分類体系化のための機械学習に基づく半自動分類法の提案”， 日本経営工学会論文誌，Vol. 65，No. 2，pp. 51–60，2014年7月．
  32. T. Suzuki, G. Kumoi, K. Mikawa, and M. Goto, “A Design of Recommendation Based on Flexible Mixture Model Considering Purchasing Interest and Post-Purchase Satisfaction,” 日本経営工学会論文誌, Vol. 64, No. 4E, pp. 570–578, Jan. 2014.
  33. 井沢祐介，三川健太，後藤正幸： “エージェントベースシミュレーションによる確率潜在空間モデルを用いた推薦システムの評価”， 経営情報学会論文誌，Vol. 22，No. 2，pp. 1–22，2013年9月．
  34. T. Ogihara, K. Mikawa, G. Hosoya, and M. Goto, “Multi-valued Document Classification based on coding theory,” China-USA Business Review, Vol. 12, No. 9, pp. 911–917, Sep. 2013.
  35. 荒川貴紀，三川健太，後藤正幸： “未観測カテゴリを含む文書データの自動分類手法に関する研究”， 電子情報通信学会論文誌D，Vol. J96-D，No. 8，pp. 1956–1959，2013年8月．
  36. K. Mikawa, T. Ishida, and M. Goto, “An Optimal Weighting Method in Supervised Learning of Linguistic Model for Text Classification,” Industrial Engineering & Management Systems, Vol. 11, No. 1, pp. 87–93, Jan. 2012.
  37. 三川健太，増井忠幸，後藤正幸： “顧客ロイヤルティ構造図に基づく重要要因の定量化手法に関する一考察”， 日本経営工学会論文誌，Vol. 59，No. 5，pp. 365–375，2008年12月．
  38. 三川健太，高橋勉，後藤正幸： “テキストデータに基づく顧客ロイヤルティの構造分析手法に関する一考察”， 日本経営工学会論文誌，Vol. 58，No. 3，pp. 182–192，2007年8月．
国際会議78件
  1. K. Mikawa, M. Kobayashi, T. Sasaki, and A. Manada, “A Multi-Domain Relational Data Analysis Model with Varying Latent Dimensions,” 2026 2nd International Conference on Consumer Technology (ICCT-Pacific), pp. 172–175, Mar. 2026.
  2. T. Fukuda and K. Mikawa, “Extending the Semi-supervised Signed Stochastic Block Model to Multiple Domains,” The 8th Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2025), Dec. 2025.
  3. Y. Sakai, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study on Attribute Similarity Interpretation Method Based on Customer Behavior Using the ECOC Approach,” The 8th Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2025), Shanghai, China, ID: 61, Dec. 2025.
  4. Y. Sakai, K. Mikawa, and M. Goto, “Proposal of an Explainable Multiclass Classification Method Using Neural Networks with ECOC Approach,” The 52nd International Conference on Computers and Industrial Engineering (CIE52), INSA Lyon, France, CIE2025-125, pp. 621–627, Oct. 2025.
  5. K. Mikawa, M. Kobayashi, T. Sasaki, and A. Manada, “Latent Structure Analysis for Relational Data with Attribute Information to Multiple Domains,” Proc. 2025 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications, pp. 618–621, Oct. 2025.
  6. K. Mikawa, M. Kobayashi, T. Sasaki, and A. Manada, “Integrating Attribute Information into Relational Data: A Latent Structure Approach,” 2025 1st International Conference on Consumer Technology (ICCT-Pacific), pp. 1–4, Mar. 2025.
  7. Y. Sakai, K. Mikawa, and M. Goto, “High-dimensional Supervised Embedding and Visualization Method using von Mises Distribution,” The 22nd Asian Network for Quality Congress (ANQ 2024), Sep. 2024.
  8. M. Goto, M. Kobayashi, T. Moriguchi, Y. Seki, H. Suzuki, T. Namatame, K. Nakata, A. Ishigaki, M. Ueda, K. Sato, K. Mikawa, H. Yamashita, T. Tabata, T. Yang, A. Yamagiwa, and Y. Tajiri, “Online Flipped Conference Based Data Science Education Program and Its Educational Effectiveness in Multi-University Collaboration,” The 7th Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2023), Dec. 2023.
  9. K. Mikawa, M. Kobayashi, T. Sasaki, and A. Manada, “A Study on Latent Structural Models for Binary Relational Data with Attribute Information,” Proc. 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications, Sep. 2023.
  10. K. Mikawa, M. Kobayashi, M. Goto, and S. Hirasawa, “Learning and Estimation of Latent Structural Models Based on between-Data Metrics,” Proc. 2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2022), Oct. 2022.
  11. R. Uehara, T. Matsumoto, K. Mikawa, and M. Goto, “A Prediction Model of Earned Runs Based on Latent Class Markov Chain for Starters of Professional Baseball Pitchers,” The 18th Asian Network for Quality Congress (ANQ 2020), ANQ-138, Oct. 2020.
  12. K. Mikawa, “Factorization Machine with Mixed Norm Regularization using ADMM,” The 20th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2019), Dec. 2019.
  13. K. Yasui, K. Mikawa, and M. Goto, “An Analytical Model of Consumers Purchasing Behavior Considering the Variety of Products,” Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2019), Oct. 2019.
  14. Y. Sakai, K. Yasui, K. Mikawa, and M. Goto, “An Extension of Semi-Supervised Boosting to Multiclass Classification,” The 17th Asian Network for Quality Congress (ANQ 2019), ID-180, Oct. 2019.
  15. I. Kuwata, T. Sugisaki, K. Mikawa, and M. Goto, “An Estimation Model of Open Price for Second-hand Fashion Items Based on Sales History Data,” The 17th Asian Network for Quality Congress (ANQ 2019), ID-179, Oct. 2019.
  16. S. Nakano, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study of the Application of Canonical Correlation Forests to Text Classification,” The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2018), Dec. 2018.
  17. K. Mikawa, M. Kobayashi, M. Goto, and S. Hirasawa, “Proposal for an ℓ1 regularized Factorization Machine,” The 19th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2018), Dec. 2018.
  18. T. Sugisaki, Y. Nishio, K. Mikawa, M. Goto, and T. Sakurai, “A New Entry Behavior Model of Student Users on Job Board for New Graduates Considering the Interaction between Features,” The 16th Asian Network for Quality Congress (ANQ 2018), Sep. 2018.
  19. M. Kobayashi, K. Mikawa, M. Goto, T. Matsushima, and S. Hirasawa, “Collaborative Filtering Based on the Latent Class Model for Attributes,” 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), Dec. 2017.
  20. K. Mikawa, M. Kobayashi, M. Goto, and S. Hirasawa, “Distance metric learning using each category centroid with nuclear norm regularization,” 2017 Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), 2017.
  21. S. Okayama, H. Yamashita, K. Mikawa, M. Goto, and T. Yoshikai, “Relational Analysis Model of Weather Conditions and Sales Patterns Based on Nonnegative Matrix Factorization,” The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2017), Dec. 2017.
  22. T. Arai, K. Mikawa, and M. Goto, “The Bayesian Prediction Algorithm Using Logistic Regression,” The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2017), Dec. 2017.
  23. M. Suzuki, N. Yamagishi, K. Mikawa, and M. Goto, “Characteristics of a Word Segmentation Method Based on a State-transition Model,” The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2017), Dec. 2017.
  24. M. Ninohira, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study on Prediction Model of Selling Prices of Second-hand Fashion Items,” The 18th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2017), Dec. 2017.
  25. S. Nakano, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study on Analytical Method of Printer Data Log for Detecting Excellent Customers,” Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2017), Dec. 2017.
  26. M. Kobayashi, K. Mikawa, M. Goto, and S. Hirasawa, “Collaborative Filtering Analysis of Consumption Behavior Based on the Latent Class Model,” Proc. 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2017), Oct. 2017.
  27. D. Gyoten, M. Ninohira, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study on Ensemble Learning Focusing on Local Structure,” The 15th Asian Network for Quality Congress (ANQ 2017), Sep. 2017.
  28. M. Goto, K. Mikawa, M. Kobayashi, and S. Hirasawa, “A Bayes prediction algorithm for model class composed of several subclasses,” Proc. 2016 International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA2016), pp. 285–289, Oct. 2016.
  29. K. Mikawa, M. Kobayashi, M. Goto, and S. Hirasawa, “Distance metric learning based on different ℓ1 regularized metric matrices in each category,” Proc. 2016 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2016), Oct. 2016.
  30. Y. Matsuzaki, K. Mikawa, and M. Goto, “Modeling customer purchase behavior based on page transitions by latent class model for customer segmentation,” The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2016), Oct. 2016.
  31. Y. Yamamoto, K. Mikawa, and M. Goto, “A proposal of document recommendation based on topic model,” The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2016), Oct. 2016.
  32. K. Mikawa, M. Kobayashi, M. Goto, and S. Hirasawa, “A Study on Distance Metric Learning using Distance Structure among Category Centroids,” The 17th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2016), Oct. 2016.
  33. S. Nakano, S. Nagamori, K. Mikawa, and M. Goto, “A study of Improving Classification Accuracy of k-nearest Neighbor Based on Local Metric Learning and Adaptive Weighted Ensemble,” The 7th Forum for Council of Industrial Engineering and Logistics Management Department Heads & The 5th Institute of Industrial and Systems Engineering Asian Conference, Jul. 2016.
  34. T. Arai, Y. Yamamoto, K. Mikawa, and M. Goto, “An Approximate Bayesian Prediction Algorithm Based on Ensemble Learning,” The 7th Forum for Council of Industrial Engineering and Logistics Management Department Heads & The 5th Institute of Industrial and Systems Engineering Asian Conference, Jul. 2016.
  35. Y. Matsuzaki, K. Yamagami, K. Mikawa, and M. Goto, “Analysis of customer purchase behavior by using purchase history with discount coupon based on latent class model,” The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), Dec. 2015.
  36. L. Suzuki, K. Yamagami, K. Mikawa, and M. Goto, “Multi-valued Classification of Text Data based on ECOC Approach using Ternary Orthogonal Table,” The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), Dec. 2015.
  37. S. Misawa, K. Mikawa, and M. Goto, “Adaptive Prediction Method Based on Alternating Decision Forests considering Generalization Ability,” The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), Dec. 2015.
  38. K. Yamagami, K. Mikawa, M. Goto, and T. Ogihara, “A Statistical Prediction Model of Students' Success Date on Job Hunting Using Internet Portal Sites Data,” The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), Dec. 2015.
  39. S. Nagamori, K. Yamagami, K. Mikawa, M. Goto, and T. Ogihara, “A Finish Date Prediction of Job Hunting based on User Clustering Approach considering Time Series Variation of Entry Tendencies,” The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), Dec. 2015.
  40. Y. Yamamoto, K. Mikawa, and M. Goto, “A Proposal for the Classification Method of Documents Data with Unobserved Categories Considering Latent Topics,” The 16th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2015), Dec. 2015.
  41. K. Mikawa, M. Kobayashi, M. Goto, and S. Hirasawa, “A Study of Distance Metric Learning by Considering the Distances between Category Centroids,” Proc. 2015 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2015), pp. 1645–1650, Oct. 2015.
  42. K. Yukawa, K. Mikawa, and M. Goto, “The Study of Distributed Support Vector Machine with Lower Time Computational Complexity,” Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2015), No. 47, Sep. 2015.
  43. T. Maga, K. Yukawa, K. Mikawa, and M. Goto, “Data pair selection for improving classification accuracy of Information-Theoretic Metric Learning,” Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2015), No. 22, Sep. 2015.
  44. Q. Zhang, H. Yamashita, K. Mikawa, and M. Goto, “Analysis of Purchase History Data Based on a New Latent Class for RFM Analysis,” Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2015), No. 39, Sep. 2015.
  45. H. Auchi, K. Mikawa, and M. Goto, “A Bayes Prediction Algorithm for the Model Class Conditioned by the Cumulative Number of Event Occurrences,” Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2015), Sep. 2015.
  46. H. Saito, K. Mikawa, and M. Goto, “A Proposal of Classification Method Based on Local Metric Matrices,” Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2015), Sep. 2015.
  47. M. Goto, K. Mikawa, M. Kobayashi, S. Horii, T. Suko, and S. Hirasawa, “An Analysis of Purchasing and Browsing Histories on an EC Site Based on a New Latent Class Model,” The 1st East Asia Workshop on Industrial Engineering, Nov. 2014.
  48. S. Misawa, N. Fujiwara, K. Mikawa, and M. Goto, “A Prediction Method based on Weighted Ensemble of Decision Trees on Alternating Decision Forests,” The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014), Oct. 2014.
  49. N. Fujiwara, K. Mikawa, and M. Goto, “A New Estimation Method of Latent Class Model with High Accuracy by Using Both Browsing and Purchase Histories,” The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014), Oct. 2014.
  50. K. Yamagami, N. Fujiwara, K. Mikawa, and M. Goto, “A Statistical Model for Recommender System to Maximize Sales Amount Focusing on Characteristics of EC Site Data,” The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014), Oct. 2014.
  51. H. Saito, F. Yamazaki, K. Mikawa, and M. Goto, “Distance Metric Learning with Low Computational Complexity based on Ensemble of the Low-dimensional Matrixes,” The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014), Oct. 2014.
  52. K. Yukawa, K. Mikawa, and M. Goto, “Statistical Model Selection of Linear Regression for Privacy Preserving Data Mining,” The 15th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2014), Oct. 2014.
  53. M. Goto, K. Minetoma, K. Mikawa, M. Kobayashi, and S. Hirasawa, “A Modified Aspect Model for Simulation Analysis,” Proc. 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2014), pp. 1306–1311, Oct. 2014.
  54. K. Mikawa, M. Kobayashi, M. Goto, and S. Hirasawa, “A Proposal of ℓ1 Regularized Distance Metric Learning for High Dimensional Sparse Vector Space,” Proc. 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2014), pp. 1985–1990, Oct. 2014.
  55. Y. Matsuzaki, S. Nagamori, K. Mikawa, M. Goto, and B. Bushell, “A Comparative Survey on Sustainable Tourism Development Considering Regional Characteristics in Nepal,” The Conference of the 20th IICE, Jun. 2014.
  56. K. Mikawa, T. Ishida, and M. Goto, “Regularized Distance Metric Learning and its Application to Knowledge Discovery,” The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013), Dec. 2013.
  57. M. Hayakawa, K. Mikawa, T. Ishida, and M. Goto, “Statistical Prediction Model of Students' Success on Job Hunting by Log Data Analysis,” The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013), Dec. 2013.
  58. S. Sakamoto, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study on Recommender System Based on Latent Class Model for High Dimensional and Sparse Data,” The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013), Dec. 2013.
  59. F. Yamazaki, S. Sakamoto, K. Mikawa, and M. Goto, “Training Data Selection in Large Margin Nearest Neighbor Method for Classification Problems,” The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013), Dec. 2013.
  60. T. Ogihara, K. Mikawa, and M. Goto, “Multi-valued Classification of Text Data based on ECOC Approach considering Parallel Processing,” The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013), Dec. 2013.
  61. T. Oi, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study of Recommender Systems Based on the Latent Class Model Estimated by Combining Both Evaluation and Purchase Histories,” The 14th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2013), Dec. 2013.
  62. K. Mikawa, T. Ishida, M. Goto, and S. Hirasawa, “A Proposal of Adaptive Metric Learning to Each Category Characteristics for Text Classification,” 2013 RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing, pp. 544–547, Mar. 2013.
  63. K. Mikawa, T. Ishida, M. Goto, and S. Hirasawa, “An Optimal Weighting Method by Using the Category Information in Text Classification based on Metric Learning,” The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012), Dec. 2012.
  64. Y. Izawa, K. Mikawa, and M. Goto, “The Agent-Based Simulation Analysis of Collaborative Filtering Using Mixed Membership Stochastic Block Models,” The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012), Dec. 2012.
  65. T. Oi, T. Arakawa, K. Mikawa, and M. Goto, “A Proposal of Improved Naïve Bayes Method for Collaborative Filtering by Introducing Clustering,” The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012), Dec. 2012.
  66. T. Ogihara, K. Mikawa, G. Hosoya, and M. Goto, “Multi-valued Document Classification based on Generalized Bradley-Terry Classifiers Utilizing Accuracy Information,” The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012), Dec. 2012.
  67. S. Sakamoto, Y. Izawa, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study for Recommender System based on Mixed and Constrained Latent Dirichlet Allocation,” The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012), Dec. 2012.
  68. T. Suzuki, K. Mikawa, and M. Goto, “A Study of Recommender System to Improve Aggregate Diversity based on Latent Class Model,” The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012), Dec. 2012.
  69. G. Kumoi, K. Mikawa, M. Goto, and S. Hirasawa, “A Study of Document Classification Based on Polya Mixture Distribution,” The 13th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2012), No. 136-1, Dec. 2012.
  70. K. Mikawa, G. Kumoi, K. Suzuki, and M. Goto, “A Proposal of Extracting Unknown Information from Customer Review for SWOT Analysis,” Asian Conference of Management Science & Applications (ACMSA 2011), ID-167, Oct. 2011.
  71. Y. Izawa, H. Sakaeda, K. Mikawa, and M. Goto, “A Recommender System Considering with Item Evaluation based on Mixed Membership Stochastic Block Models,” The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2011), ID-118, Oct. 2011.
  72. T. Suzuki, G. Kumoi, K. Mikawa, and M. Goto, “A study on the recommender system based on probabilistic latent model,” The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2011), ID-127, Oct. 2011.
  73. K. Mikawa, T. Ishida, and M. Goto, “An Optimal Weighting Method in Supervised Learning of Linguistic Model for Text Classification,” The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2011), ID-141, Oct. 2011.
  74. K. Hibi, G. Kumoi, K. Mikawa, and M. Goto, “Automated source code plagiarism detection based on coding style model probability based on Relevance Vector Machine,” The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2011), ID-147, Oct. 2011.
  75. R. Odai, G. Kumoi, K. Mikawa, G. Hosoya, and M. Goto, “Multivalued document classification by maximization of posterior probability based on Relevance Vector Machine,” The 12th Asia Pacific Industrial Engineering and Management Systems Conference (APIEMS 2011), ID-205, Oct. 2011.
  76. K. Mikawa, T. Ishida, and M. Goto, “A Proposal of Extended Cosine Measure for Distance Metric Learning in Text Classification,” Proc. 2011 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2011), pp. 1741–1746, Oct. 2011.
  77. K. Suzuki, R. Horiuchi, Y. Kurishima, and K. Mikawa, “A Participatory Process toward a Model for Environmental Sustainability,” Salt of the Earth Conference, Oct. 2006.
  78. B. Bushell, Y. Kurishima, K. Mikawa, and M. Goto, “Creating Learning Environments through eco-design,” North American Association for Environmental Education, 34th Annual Conference, Oct. 2005.
国内学会・研究会156件
  1. 加治屋直希，三川健太： “TAOに基づく異常検知モデルの説明可能性に関する一考察”， 日本経営工学会2026年春季大会予稿集，2026年．
  2. 高橋暖人，三川健太： “HRBMに対する能動学習の適用に関する一考察”， 日本経営工学会2026年春季大会予稿集，2026年．
  3. 稗田天人，三川健太： “属性情報付き関係データ分析のための指数型分布族に基づく潜在構造モデル”， 日本経営工学会2026年春季大会予稿集，2026年．
  4. 宮川快土，三川健太： “RAG-Fusionを基にしたLLMにおけるハルシネーション改善手法に関する一考察”， 電子情報通信学会2026年総合大会予稿集，2026年．
  5. 塩尻大翔，三川健太： “Collaborative Metric Learningによる公平性を考慮した推薦システムに関する一考察”， 日本経営工学会2025年秋季大会予稿集，2025年．
  6. 平山寛気，三川健太： “Active Adversarial Domain Adaptationにおける最適輸送計画の分布不整合を考慮した拡張に関する一考察”， 日本経営工学会2025年秋季大会予稿集，2025年．
  7. 阪井優太，三川健太，後藤正幸： “ECOC法を活用したニューラルネットワークによる説明可能多値分類手法の提案”， 2025年度人工知能学会全国大会予稿集，2025年．
  8. 三川健太，山下遥，齊藤史哲，田畑智章，小林学，後藤正幸，関庸一： “経営工学教育における生成AIのインパクトと将来展望”， 日本経営工学会2025年秋季大会，2025年10月．
  9. 中島悠斗，藤原賢二，吉田則裕，戸田航史，三川健太： “事前学習済みモデルを用いた転移学習によるExtract Methodリファクタリング予測の精度向上”， 第31回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ，2024年．
  10. 福田竜也，三川健太： “Semi-supervised signed stochastic block modelの複数ドメインへの拡張に関する一考察”， 日本経営工学会2024年秋季大会予稿集，2024年．
  11. 有馬祥太，三川健太： “時系列関係データに対するStochastic Block Modelの拡張と購買データへの適用に関する一考察”， 日本経営工学会2024年秋季大会予稿集，2024年．
  12. 後藤正幸，守口剛，関庸一，鈴木秀男，生田目崇，中田和秀，石垣綾，上田雅夫，佐藤公俊，田畑智章，三川健太，山下遥，楊添翔，山極綾子，阪井優太，小林学，谷口卓也，吉田玄： “反転形式の多大学連携型カンファレンスに基づくデータサイエンス教育モデルとその効果”， 日本教育工学会2024年秋季全国大会，2024年9月．
  13. 阪井優太，三川健太，後藤正幸： “角度に基づいた高次元データ可視化手法に関する一考察”， 第46回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2023）予稿集，2023年．
  14. 福田竜也，三川健太： “不均衡データに対するMDOの精度向上に関する一考察”， 日本経営工学会2023年秋季大会予稿集，2023年．
  15. 石川悠樹，三川健太，二宮洋： “Correct and Smoothを用いたアンサンブル学習に関する一考察”， 情報処理学会第85回全国大会予稿集，2023年．
  16. 大澤勇翔，三川健太： “母親向け情報サイトにおけるベストアンサー予測と重要質問抽出に関する一考察”， 日本経営工学会2022年春季大会，2022年5月．
  17. 三川健太： “属性情報付き関係データを対象とした潜在構造モデルに関する一考察”， 日本経営工学会2022年秋季大会予稿集，2022年．
  18. 石川悠樹，三川健太： “Correct and Smoothの分類問題への適用に関する一考察”， 日本経営工学会2022年春季大会予稿集，2022年．
  19. 濱田聖，三川健太： “ECOC法を用いたSNMFによるテキストデータ分析に関する一考察”， 日本経営工学会2022年春季大会予稿集，2022年．
  20. 後藤正幸，小林学，守口剛，関庸一，鈴木秀男，生田目崇，中田和秀，石垣綾，上田雅夫，佐藤公俊，三川健太，山下遥，田尻裕： “多大学連携型オンライン反転ゼミの設計とその教育効果”， 第21回情報科学技術フォーラム（FIT2022），2022年9月．
  21. 後藤正幸，小林学，守口剛，関庸一，鈴木秀男，生田目崇，中田和秀，石垣綾，上田雅夫，佐藤公俊，三川健太，山下遥，田尻裕： “反転ゼミ形式による多大学で連携するオンライン研究交流の試み ― データサイエンス領域のオンラインゼミを事例として ―”， 2022 PCカンファレンス，2022年8月．
  22. 濱田聖，三川健太： “ℓ2正則化を用いたSNMFによる多値文書分類に関する一考察”， 日本経営工学会2021年秋季大会予稿集，2021年．
  23. 円城寺怜，三川健太： “オンライン型Factorization Machineの多値分類への拡張に関する一考察”， 日本経営工学会2021年秋季大会予稿集，2021年．
  24. 桑田和，三川健太，後藤正幸： “機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間の適正化モデルと実証的効果検証”， 第19回日本データベース学会年次大会予稿集，2021年．
  25. 三川健太，小林学，後藤正幸，平澤茂一： “メトリックラーニングにおける潜在構造モデルと潜在変数の推定に関する一考察”， 日本経営工学会2021年春季大会予稿集，2021年．
  26. 濱田聖，三川健太： “教師あり非負値行列因子分解を用いたテキストデータ分析に関する一考察”， 日本経営工学会2021年春季大会予稿集，2021年．
  27. 円城寺怜，三川健太： “ℓ1正則化を用いたオンライン型Factorization Machineを用いた文書分類に関する一考察”， 日本経営工学会2021年春季大会予稿集，2021年．
  28. 三川健太，小林学，後藤正幸，平澤茂一： “代表元を用いた計量距離学習におけるオンライン学習法に関する一考察”， 日本経営工学会2020年秋季大会予稿集，2020年．
  29. 朝見祥太郎，三川健太： “ℓ1正則化を用いたオンライン型Factorization Machineに関する一考察”， 日本経営工学会2020年秋季大会予稿集，2020年．
  30. 鈴木美波，三川健太： “教師あり非負値行列因子分解のパラメータ更新に関する一考察”， 日本経営工学会2020年秋季大会予稿集，2020年．
  31. 青木章悟，三川健太，後藤正幸： “ターゲットマーケティングのためのWeb閲覧行動データに基づく属性選択とその評価法”， 日本経営工学会2020年秋季大会予稿集，2020年．
  32. 青木章悟，三川健太，後藤正幸： “ターゲットマーケティングのためのWeb閲覧履歴による属性ラベル学習モデル”， 日本計算機統計学会第34回シンポジウム予稿集，2020年．
  33. 阪井優太，三川健太，後藤正幸： “属性情報の不確実性を考慮したゼロショット生成モデル”， 第23回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2020），2020年．
  34. 桑田和，三川健太，後藤正幸，佐々木北都： “機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間の適正化モデルと実証的効果検証”， 第19回情報科学技術フォーラム（FIT2020）予稿集，2020年．
  35. 桑田和，金澤真平，三川健太，後藤正幸，佐々木北都： “機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間の適正化モデルの提案”， 第34回人工知能学会全国大会（JSAI2020）予稿集，2020年．
  36. 上原諒介，松元琢真，三川健太，後藤正幸： “潜在クラスマルコフ連鎖によるプロ野球先発投手の失点予測モデリング”， 第34回人工知能学会全国大会（JSAI2020）予稿集，2020年．
  37. 清水瑛貴，青木章悟，三川健太，後藤正幸： “潜在変数を導入したパラメータ調整に基づくメタ学習法の改良法”， 第34回人工知能学会全国大会（JSAI2020）予稿集，2020年．
  38. 杉崎智哉，三川健太，後藤正幸： “データの潜在的特徴を考慮したFactorization Machinesに関する一考察”， 第42回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2019）予稿集，2019年．
  39. 安井一貴，三川健太，後藤正幸： “膨大な種類のアイテムを考慮した消費者購買行動の分析モデルに関する一考察”， 第42回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2019）予稿集，2019年．
  40. 青木章悟，三川健太，後藤正幸： “Web閲覧履歴に基づくユーザクラスタリングにおける各潜在クラスモデルの挙動分析”， 第22回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2019），2019年．
  41. 莫鈞貽，藤波英輝，三川健太，雲居玄道，後藤正幸： “ランク学習モデルを用いた料理画像の魅力度定量化に関する一考察”， 第22回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2019），2019年．
  42. 桑田和，杉崎智哉，三川健太，後藤正幸： “販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの出品価格推定モデルの提案”， 人工知能学会第33回全国大会予稿集，2019年．
  43. 阪井優太，安井一貴，三川健太，後藤正幸： “半教師ありブースティングの多値分類への拡張法”， 人工知能学会第33回全国大会予稿集，2019年．
  44. 畠山一輝，三川健太，小林学： “DQNを用いたMineCraftにおける構造物の自動構築の検討”， 電子情報通信学会2019年総合大会，D-8-10，2019年3月．
  45. 安井一貴，中野修平，三川健太，後藤正幸： “周期性とイベント効果に着目した消費者の購買行動分析モデルに関する一考察”， 日本経営工学会平成30年度春季研究大会予稿集，2018年．
  46. 杉崎智哉，西尾友里，三川健太，後藤正幸，桜井崇： “特徴間の交互作用を考慮した学生ユーザの企業エントリー行動分析モデルに関する一考察”， 日本経営工学会平成30年度春季研究大会予稿集，2018年．
  47. 三川健太，小林学，後藤正幸，平澤茂一： “ℓ1正則化に基づくFactorization Machineに関する一考察”， 日本経営工学会平成30年度春季研究大会予稿集，2018年．
  48. 畠山一輝，三川健太，小林学： “MineCraftを用いたDQNによる構造物の自動構築の検討”， 2018年電子情報通信学会ソサイエティ大会予稿集，2018年．
  49. 中野修平，三川健太，後藤正幸： “Canonical Correlation Forestsにおけるラベル行列のスパース性を考慮した分類法に関する一考察”， 情報処理学会第121回数理モデル化と問題解決研究発表会，2018年．
  50. 業天大貴，仁ノ平将人，三川健太，後藤正幸： “局所的構造に着目したアンサンブル学習の分類精度向上に関する研究”， 日本経営工学会平成29年度春季研究大会予稿集，2017年．
  51. 岡山成，山下遥，三川健太，後藤正幸，吉開朋弘： “非負値行列因子分解に基づく気象条件と商品売上パターンの関係分析モデルに関する一考察”， 情報処理学会第79回全国大会予稿集，2017年．
  52. 小林学，三川健太，後藤正幸，平澤茂一： “ニューラルネットワークによる非負値行列因子分解の表現とその拡張”， 情報処理学会第79回全国大会予稿集，2017年．
  53. 荒井琢充，三川健太，後藤正幸： “ロジスティック分布における層別変数がある場合のベイズ最適な予測法”， 日本計算機統計学会第31回シンポジウム，2017年11月．
  54. 仁ノ平将人，三川健太，後藤正幸： “中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルを用いた価格設定に関する一考察”， 日本計算機統計学会第31回シンポジウム，2017年11月．
  55. 荒井琢充，三川健太，後藤正幸： “ロジスティック回帰モデル族に対するベイズ最適予測アルゴリズム”， 第40回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2017），2017年11月．
  56. 岡山成，山下遥，三川健太，後藤正幸，吉開朋弘： “非負値テンソル因子分解に基づく気象条件と購買パターンの関係解析モデル”， 第40回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2017），2017年11月．
  57. 仁ノ平将人，三川健太，後藤正幸： “混合回帰モデルに基づく中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルの提案”， 第40回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2017），2017年11月．
  58. 雲居玄道，三川健太，八木秀樹，後藤正幸，平澤茂一： “人工データを用いた誤り訂正符号に基づく多値分類法における符号語表構成に関する一考察”， 第40回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2017），2017年11月．
  59. M. Kobayashi, K. Mikawa, M. Goto, and S. Hirasawa, “Collaborative Filtering Based on the Latent Class Model Using Variational Bayes,” 第40回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2017）, Nov. 2017.
  60. 馬賀嵩士，三川健太，後藤正幸，吉開朋弘： “気象情報とTweetデータの統合的分析による体感気温の定量化に関する一考察”， 第15回情報科学技術フォーラム予稿集，2016年．
  61. 山本祐生，三川健太，後藤正幸： “トピックモデルに基づく協調フィルタリングによる文書推薦手法について”， 第15回情報科学技術フォーラム予稿集，2016年．
  62. 松嵜祐樹，三川健太，後藤正幸： “顧客セグメンテーションを目的とした潜在クラスモデルによる購買行動分析に関する一考察”， 第15回情報科学技術フォーラム予稿集，2016年．
  63. 張倩，山下遥，三川健太，後藤正幸： “潜在クラスモデルに基づく初期購買を考慮したRFM分析モデルに関する一考察”， 第15回情報科学技術フォーラム予稿集，2016年．
  64. 荒井琢充，山本祐生，三川健太，後藤正幸： “アンサンブル学習に基づく近似ベイズ予測アルゴリズムの提案”， 日本経営工学会平成28年度春季研究大会予稿集，2016年．
  65. 中野修平，永森誠矢，三川健太，後藤正幸： “局所的距離学習と適応的重み付け和に基づくk最近傍法の分類精度向上に関する一考察”， 日本経営工学会平成28年度春季研究大会予稿集，2016年．
  66. 馬賀嵩士，三川健太，後藤正幸，吉開朋弘： “気象情報とTweetデータの統合的分析による体感気温の定量化とその需要予測への利用に関する一考察”， 第39回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2016年．
  67. 山本祐生，三川健太，後藤正幸： “LDAに基づく未観測なカテゴリを含む文書集合の自動分類手法の提案”， 第39回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2016年．
  68. 松嵜祐樹，三川健太，後藤正幸： “ECサイトにおける施策効果向上を目的としたマルコフ潜在クラスモデルに関する一考察”， 第39回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2016年．
  69. 馬賀嵩士，三川健太，後藤正幸，吉開朋弘： “気象情報とTweetデータの統合分析に基づく体感気温の定量化について”， 日本経営工学会平成28年度秋季研究大会予稿集，2016年．
  70. 山本祐生，三川健太，後藤正幸： “トピックモデルを用いた未観測カテゴリを含む文書集合の自動分類について”， 日本経営工学会平成28年度秋季研究大会予稿集，2016年．
  71. 松嵜祐樹，三川健太，後藤正幸： “施策効果の最適化を目的としたマルコフ潜在クラスモデルによる購買行動分析”， 日本経営工学会平成28年度秋季研究大会予稿集，2016年．
  72. 後藤正幸，三川健太，山下遥，吉開朋弘： “Tweetデータを対象としたWord2Vecによる商品分析に関する一考察”， 日本経営工学会平成28年度秋季研究大会予稿集，2016年．
  73. 後藤正幸，三川健太，雲居玄道，小林学，荒本道隆，平澤茂一： “編集履歴可視化システムを用いたLearning Analytics ～Cプログラミング科目における編集履歴と評価得点データを統合した分析モデル～”， 情報処理学会第78回全国大会予稿集，2016年．
  74. 酒井拓哉，三川健太，後藤正幸： “離反顧客発見を目的とする判別分析手法に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度春季研究大会予稿集，2015年．
  75. 張倩，三川健太，後藤正幸： “購買情報を用いたRFM分析に基づく顧客分析手法に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度春季研究大会予稿集，2015年．
  76. 山本祐生，後藤正幸，三川健太，雲居玄道： “潜在トピックを考慮した未観測カテゴリを含む文書集合の自動分類手法の提案”， 日本経営工学会平成27年度春季研究大会予稿集，2015年．
  77. 野津琢登，後藤正幸，三川健太，荻原大陸： “就職ポータルサイトにおける被エントリ数の予測に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度春季研究大会予稿集，2015年．
  78. 鈴木玲央奈，山上敢，三川健太，後藤正幸： “3元直交表に基づくECOC法による多値文書分類に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度春季研究大会予稿集，2015年．
  79. 馬賀嵩士，湯川輝一朗，三川健太，後藤正幸： “Information-Theoretic Metric Learningの分類精度向上を目的とした学習データペアの選択法”， 日本経営工学会平成27年度春季研究大会予稿集，2015年．
  80. 松嵜祐樹，山上敢，三川健太，後藤正幸： “クーポン付購買履歴データを用いた顧客購買行動分析手法に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度春季研究大会予稿集，2015年．
  81. 永森誠矢，三川健太，後藤正幸，荻原大陸： “エントリ傾向の時間的変化を考慮したユーザクラスタリングに基づく就職活動終了時期予測”， 日本経営工学会平成27年度春季研究大会予稿集，2015年．
  82. 齋藤洋，三川健太，後藤正幸： “複数の局所距離構造を考慮した計量距離学習に関する一考察”， 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会（AI）予稿集，2015年．
  83. 野津琢登，三川健太，後藤正幸，荻原大陸： “就職ポータルサイトにおける被エントリ数の予測モデルに関する一考察”， 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会（AI）予稿集，2015年．
  84. 安田直生，三川健太，後藤正幸： “ECOC多値判別手法に対するコスト考慮型学習に関する一考察”， 第38回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2015年．
  85. 阿内宏武，三川健太，後藤正幸： “モデルクラスを拡張した場合のベイズ予測アルゴリズムに関する一考察”， 第38回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2015年．
  86. 山上敢，三川健太，後藤正幸，荻原大陸： “潜在クラスモデルに基づく学生の就職活動終了日予測モデルに関する一考察”， 第38回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2015年．
  87. 湯川輝一朗，三川健太，後藤正幸： “計算量の削減を目的とした分散型SVMの学習手法に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  88. 楊添翔，板垣直矢，三川健太，後藤正幸： “ベータ分布を導入したpLSAモデルに基づく協調フィルタリング”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  89. 山上敢，三川健太，後藤正幸，荻原大陸： “学生の属性情報と行動履歴情報を用いた就職活動終了日予測モデルの構築”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  90. 阿内宏武，三川健太，後藤正幸： “生起順序と累積生起回数が混在する条件付き確率モデルに対するベイズ予測アルゴリズム”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  91. 三川健太，小林学，後藤正幸，平澤茂一： “代表元間の距離構造を用いた計量距離学習に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  92. 野津琢登，後藤正幸，三川健太，荻原大陸： “就職ポータルサイトにおける各企業の被エントリ数の予測モデルに関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  93. 齋藤洋，三川健太，後藤正幸： “局所的構造をモデル化可能な計量距離学習に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  94. 安田直生，三川健太，後藤正幸： “多値判別問題におけるコスト考慮型学習への拡張に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  95. 三沢翔太郎，三川健太，後藤正幸： “汎化性能を考慮したAlternating Decision Forestsの改良に関する一考察”， 日本経営工学会平成27年度秋季研究大会予稿集，2015年．
  96. 三沢翔太郎，三川健太，後藤正幸： “ブートストラップ法を用いたAlternating Decision Forestsの適応的な汎化性能向上法”， 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会（AI）予稿集，2015年．
  97. 湯川輝一朗，三川健太，後藤正幸： “データの転送制御に基づく効率的な分散型SVMの学習手法”， 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会（AI）予稿集，2015年．
  98. 三沢翔太郎，藤原直広，三川健太，後藤正幸： “学習データの被予測性能に着目したAlternating Decision Forestsの各決定木への重み付け予測法”， 電子情報通信学会IT研究会予稿集，2014年．
  99. 齋藤洋，山崎史博，三川健太，後藤正幸： “低次元計量行列の学習とその結合による計量行列学習の計算量削減法”， 電子情報通信学会IT研究会予稿集，2014年．
  100. 三川健太，小林学，後藤正幸，平澤茂一： “代表元間の距離構造に着目した計量距離学習に関する一考察”， 第37回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2014年．
  101. 山崎史博，三川健太，後藤正幸： “Large Margin Nearest Neighborの分類精度向上を目的とした学習データの重み付けに関する一考察”， 第37回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2014年．
  102. 阿内宏武，三川健太，雲居玄道，後藤正幸： “シンボルの累積出現回数を条件とするモデルクラスのベイズ予測アルゴリズムについて”， 第37回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2014年．
  103. 藤原直広，三川健太，後藤正幸： “閲覧及び購買行動を同時に表現する潜在クラスモデルの提案とその学習法”， 第37回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2014年．
  104. 秋山龍太郎，雲居玄道，三川健太，後藤正幸： “類似性に基づくラベル選択法を用いたマルチトピック文書分類”， 第37回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2014年．
  105. 古山亮，三川健太，後藤正幸： “就職ポータルサイトにおける潜在クラスを用いたレコメンドシステムに関する研究”， 第37回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2014年．
  106. 三川健太，後藤正幸： “カテゴリの統計的特徴を利用した適応的計量距離学習に関する一考察”， 日本経営工学会平成26年度秋季研究大会予稿集，2014年．
  107. 阿内宏武，三川健太，雲居玄道，後藤正幸： “シンボルの累積出現回数を考慮したベイズ予測アルゴリズムに関する一考察”， 日本経営工学会平成26年度秋季研究大会予稿集，2014年．
  108. 古山亮，三川健太，後藤正幸： “就職ポータルサイトにおける潜在クラスを用いたレコメンドシステムに関する研究”， 日本経営工学会平成26年度秋季研究大会予稿集，2014年．
  109. 安田直生，雲居玄道，三川健太，後藤正幸： “ECOC SVMにおけるデータ数の偏りを考慮した多値文書分類手法に関する一考察”， 日本経営工学会平成26年度秋季研究大会予稿集，2014年．
  110. 山上敢，三川健太，後藤正幸： “潜在クラスモデルの根号日に着目したクラスタリング手法の提案”， 日本経営工学会平成26年度秋季研究大会予稿集，2014年．
  111. 山崎史博，三川健太，後藤正幸： “Large Margin Nearest Neighborの分類精度向上を目的とした学習データの重みづけに関する一考察”， 計測自動制御学会システム情報部門学術講演会2014予稿集，2014年．
  112. 藤原直広，三川健太，後藤正幸： “閲覧及び購買行動を同時に学習可能な潜在クラスモデルの提案”， 計測自動制御学会システム情報部門学術講演会2014予稿集，2014年．
  113. 齋藤洋，山崎史博，三川健太，後藤正幸： “低次元計量行列の学習とその結合による計量行列学習の計算量削減法”， 計測自動制御学会システム情報部門学術講演会2014予稿集，2014年．
  114. 古山亮，三川健太，後藤正幸： “就職ポータルサイトにおける潜在クラスを用いたレコメンデーションモデルに関する一考察”， 第37回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2014），2014年12月．
  115. 湯川輝一朗，荻原大陸，三川健太，後藤正幸： “三者以上でプライバシーを保護する線形回帰モデルの分散計算法について”， 日本経営工学会平成25年度春季大会予稿集，2013年．
  116. 山崎史博，峯苫和史，三川健太，後藤正幸： “Large Margin Nearest Neighborの分類精度向上を目的とした学習データ選択法に関する一考察”， 日本経営工学会平成25年度春季大会予稿集，2013年．
  117. 三川健太，石田崇，後藤正幸，平澤茂一： “ℓ1正則化を用いた計量距離学習による特徴選択に関する一考察”， 日本経営工学会平成25年度秋季研究大会予稿集，2013年．
  118. 李昇炯，大森悠矢，三川健太，後藤正幸： “ユーザレビューの構造を利用したマトリックス分析手法の提案”， 日本経営工学会平成25年度秋季研究大会予稿集，2013年．
  119. 齋藤洋，山崎史博，三川健太，後藤正幸： “ランダムな次元削減とアンサンブルによるメトリックラーニングの計算量低減法”， 日本経営工学会平成25年度秋季研究大会予稿集，2013年．
  120. 三川健太，石田崇，後藤正幸，平澤茂一： “高次元かつスパースなベクトル空間におけるℓ1正則化に基づく計量距離学習に関する一考察”， 第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2013年．
  121. 大森悠矢，三川健太，石田崇，後藤正幸，小川晋一郎： “就職ポータルサイトにおけるレコメンデーションモデルに関する一考察”， 第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2013年．
  122. 坂本俊輔，三川健太，後藤正幸： “高次元，スパースなデータを対象とした潜在クラスモデルに基づく協調フィルタリングに関する一考察”， 第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2013年．
  123. 早川真央，三川健太，石田崇，後藤正幸，小川晋一郎： “層別木と混合ワイブル分布に基づく就職活動終了時期の予測モデル”， 第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2013年．
  124. 大井貴裕，三川健太，石田崇，後藤正幸： “評価と購買の両履歴データを用いる潜在クラスモデルの推定アルゴリズムに関する一考察”， 第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2013年．
  125. 荻原大陸，三川健太，後藤正幸： “Reed Muller符号を用いた階層的ECOC法による多値文書分類”， 第36回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2013年．
  126. 峯苫和史，三川健太，石田崇，後藤正幸，小川晋一郎： “潜在クラスモデルを用いた学生の就職活動エントリー予測に関する一考察”， 第36回情報理論とその応用シンポジウム（SITA2013），2013年11月．
  127. 井上大樹，三川健太，雲居玄道，後藤正幸： “文書分類問題におけるカテゴリに注目した可変長Nグラム法”， 日本経営工学会平成24年度春季大会予稿集，2012年．
  128. 大井貴裕，荒川貴紀，三川健太，後藤正幸： “クラスタリング手法を導入したImproved Naive Bayes法による推薦システム”， 日本経営工学会平成24年度春季大会予稿集，2012年．
  129. 坂本俊輔，井沢祐介，三川健太，後藤正幸： “混合制約付き潜在ディリクレ配分法に基づく推薦システムに関する一考察”， 日本経営工学会平成24年度春季大会予稿集，2012年．
  130. 三川健太，石田崇，後藤正幸： “文書分類問題におけるカテゴリ情報を用いた適応的重み学習に関する一考察”， 日本経営工学会平成24年度春季大会予稿集，2012年．
  131. 三川健太，石田崇，後藤正幸，平澤茂一： “テキスト分類問題におけるカテゴリ情報を用いた適応的距離学習に関する一考察”， 第11回電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML），2012年．
  132. 大森悠矢，三川健太，後藤正幸： “ユーザの評価傾向と潜在クラスを考慮した推薦手法に関する一考察”， 日本経営工学会平成24年度秋季大会予稿集，2012年．
  133. 荻原大陸，三川健太，後藤正幸： “符号理論に基づくECOC法による多値パターン分類に関する一考察”， 日本経営工学会平成24年度秋季大会予稿集，2012年．
  134. 早川真央，三川健太，後藤正幸，大和田勇人： “フォークソノミーを利用した単語間の関連によるWebページ検索システム”， 日本経営工学会平成24年度秋季大会予稿集，2012年．
  135. 井沢祐介，三川健太，後藤正幸： “エージェントベースシミュレーションによるモデルベース協調フィルタリングの評価に関する一考察”， 第35回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2012年．
  136. 鈴木健史，三川健太，後藤正幸： “確率モデルに基づくAggregate Diversityを考慮した推薦システムに関する一考察”， 第35回情報理論とその応用シンポジウム予稿集，2012年．
  137. 石橋想太郎，三川健太，石田崇，後藤正幸： “ECOC法における分類器の予測精度を考慮した分類法に関する一考察”， 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会（AI）予稿集，2012年．
  138. 日比健太，雲居玄道，三川健太，後藤正幸： “特徴語に注目したSmith-Watermanアルゴリズムに基づく剽窃ソースコードの自動検出手法”， 電子情報通信学会人工知能と知識処理研究会（AI）予稿集，2012年．
  139. 小田井良輔，雲居玄道，三川健太，後藤正幸： “二値判別器の組み合わせによるRVM多値文書分類手法に関する一考察”， 第10回情報科学技術フォーラム（FIT2011）予稿集，2011年．
  140. 榮枝隼人，三川健太，後藤正幸： “商品の比較履歴とユーザーレビューに基づく推薦手法に関する一考察”， 第10回情報科学技術フォーラム（FIT2011）予稿集，2011年．
  141. 三川健太，石田崇，後藤正幸： “拡張余弦尺度を用いた距離学習に関する一考察”， 日本経営工学会平成23年度春季大会予稿集，2011年．
  142. 井沢祐介，榮枝隼人，三川健太，後藤正幸： “アイテム評価値の高低を考慮した混合メンバーシップブロックモデルによる推薦システム”， 日本経営工学会平成23年度春季大会予稿集，2011年．
  143. 荒川貴紀，三川健太，後藤正幸： “複数要素から構成される文書データの分類手法に関する一考察 ～階層潜在クラスモデルと階層EMアルゴリズムの提案～”， 日本経営工学会平成23年度春季大会予稿集，2011年．
  144. 鈴木健史，雲居玄道，三川健太，後藤正幸： “確率潜在空間モデルに基づく推薦システムに関する研究”， 日本経営工学会平成23年度春季大会予稿集，2011年．
  145. 日比健太，雲居玄道，三川健太，後藤正幸： “コーディングスタイルモデルに基づく剽窃ソースコードの自動検出手法”， 日本経営工学会平成23年度春季大会予稿集，2011年．
  146. 三川健太，石田崇，後藤正幸： “満足度を考慮したユーザレビューの分析に関する一考察”， 日本経営工学会平成22年度秋季大会予稿集，2010年．
  147. 榮枝隼人，三川健太，後藤正幸： “宿泊施設を対象とした評価サイトにおけるユーザレビュー分析に関する一考察”， 日本経営工学会平成22年度秋季大会予稿集，2010年．
  148. 富田大介，三川健太，後藤正幸，増井忠幸： “Web上のユーザコメントを用いた価格プレミアム－顧客価値構造モデルの構築”， 経営情報学会2008年秋季大会予稿集，2008年．
  149. 渡辺智幸，海老澤卓哉，三川健太，後藤正幸： “知識構造を利用した文書データの自動分析に関する一考察”， 日本経営工学会平成19年度春季大会予稿集，2007年．
  150. 渡辺智幸，三川健太，後藤正幸： “自由記述文書データ分析における知識構造の援用に関する一考察”， 日本経営工学会平成19年度秋季大会予稿集，2007年．
  151. 栗島由美，三川健太，ブレンダ・ブッシェル，後藤正幸： “ネパール-日本の連携による小学生を対象としたプログラムの設計と評価”， 日本環境教育学会第17回大会予稿集，2006年．
  152. 三川健太，栗島由美，ブレンダ・ブッシェル，後藤正幸： “大学生を対象としたネパールプロジェクトの教育効果に関する一考察”， 日本環境教育学会第17回大会予稿集，2006年．
  153. 浜翔太郎，三川健太，後藤正幸： “大学マーケティングのための市場分析に関する一考察”， 日本経営工学会平成18年度春季大会予稿集，2006年．
  154. 三川健太，高橋勉，後藤正幸： “継続購買につながる顧客ロイヤルティの構造分析手法に関する一考察”， 日本経営工学会平成18年度春季大会予稿集，2006年．
  155. 三川健太，後藤正幸： “顧客ロイヤルティ構造図に基づくユーザコメントの分析手法に関する一考察”， 日本経営工学会平成18年度秋季大会予稿集，2006年．
  156. 三川健太，ブレンダ・ブッシェル，後藤正幸： “ネパールにおける環境NGOのコミュニティマネジメントに関する一考察”， 日本経営工学会平成17年度秋季大会予稿集，2005年．
解説・紀要等3件
  1. 三川健太： “ℓ1正則化に基づく複数の計量行列を用いた計量距離学習に関する一考察”， 湘南工科大学紀要，Vol. 52，No. 1，pp. 53–60，2018年2月．
  2. 三川健太： “計量距離学習手法によるパターン認識とその知識発見への応用”， 経営システム，Vol. 25，No. 4，2016年1月．
  3. 酒井拓哉，三川健太，後藤正幸： “会員ステージに着目した優良顧客・離反顧客の特徴分析”， 経営システム，Vol. 25，No. 3，pp. 182–187，2015年10月．
書籍1件
  1. 梅澤克之，N. Rubens，松田健，三川健太，水野信也，山本健司： “情報検索：検索エンジンの実装と評価”， 森北出版，2020年10月．

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