awardを受賞しました。awardとはオーラルセッションにて最も優れたプレゼンテーションをした者に送られる賞。・受賞された研究・活動についてネットワークにおける役割発見は、ノードの構造的な特徴に基づいて、ノードを構造的に類似したノード群に分類することを目的としたタスクです。従来は教師なし学習が主流でしたが、教師情報が欠けていることで、結果の検証、手法の比較が難しいのが問題でした。そこで転移学習に注目し、高い精度で別のネットワークから役割を転移させる手法を提案しました。ドメイン敵対的学習を用いて、二つの分布を類似させる学習を行い、ドメインシフト問題を緩和しました。計算実験によって、従来手法よりも高い精度で役割が発見できることを示しました。ドメインに依存しない特徴量生成によって精度が向上すること、ネットワークの大きさが異なっている場合でも、高い精度を維持できること、複雑な構造が混ざったグラフにおいても適用可能であることを示しました。