DBJapan June 2025

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【参加募集（要参加登録）6/21(土), 22(日)】 SoC2025＋DBSJ総会

by Naoko Kosugi

日本データベース学会のみなさま、お世話になっております、専修大学の小杉です。来る6月21日（土）・22日（日）に、専修大学神田キャンパスにて、SoC2025とDBSJ総会が開催されます。一般発表に加え、招待講演やDBSJ産学連携トークセッション等もあり、大変充実した内容になっておりますので、ぜひご参加下さいますようお願い致します。 https://db-event.jpn.org/soc2025/ -----開催概要----- 日時：2025年6月21日（土）・22日（日）場所：専修大学神田キャンパス10号館3F黒門ホール（ハイブリッド開催）東京都千代田区神田神保町3丁目4-4 https://www.senshu-u.ac.jp/about/campus/ ※事前参加登録（6月19日まで）が必要です。参加登録については、以下をご参照ください。 https://db-event.jpn.org/soc2025/%e5%8f%82%e5%8a%a0%e6%96%b9%e6%b3%95/ オンライン参加の方には前日にメールにて接続先アドレスをご連絡いたします． ---プログラム概要（抜粋）--- ●6/21（土）13:00～17:30 13:10～14:00　SoC招待講演タイトル：教育DXに向けての取組と今後の課題」講演者：白井詩沙香（大阪大学 D3センターサイバーメディア教育研究部門准教授） 14:10～15:00　 DBSJ産学連携トークセッションタイトル：インターンシップのリアル：企業と大学の本音、より良い未来への対話パネリスト：藤原靖宏（日本電信電話株式会社）、劉健全（日本電気株式会社）、小口正人（お茶の水女子大学）モデレータ：平手勇宇（楽天グループ株式会社） 16:10～17:30　DBSJ2025年度定時総会 ●6/22（日）10:00～12:40：SoC一般セッション（DE研、参加費が必要） 10：00～11：00　【ユーザ体験】 11：20～12：30　【データと社会】 --- ※プログラム詳細は以下からご参照ください。 https://db-event.jpn.org/soc2025/%e3%83%97%e3%83%ad%e3%82%b0%e3%83%a9%e3%83… 産学連携トークセッションおよび招待講演に関しましてはどなたでも参加可能ですので、お知り合いの方も是非お誘いくださいませ。どうぞよろしくお願いいたします。 ----- 小杉尚子, Naoko Kosugi, Ph. D., 専修大学　ネットワーク情報学部〒214-8580 神奈川県川崎市多摩区東三田2-1-1 専修大学生田校舎1号館2階1205室（tel: 044-911-0511）

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DBSJ Newsletter Vol. 18, No. 3: ECIR2025, SDM2025, ICISSP2025, WWW2025

by Tadashi Murakami

┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃ 日本データベース学会 Newsletter ┃ 2025年6月号 ( Vol. 18, No. 3 ) ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 本号では、国際会議 ECIR2025, SDM2025, ICISSP2025, WWW2025 の参加報告をご寄稿いただいております。会議の動向やご自身の研究内容などのご紹介となります。本号並びに DBSJ Newsletter に対するご意見あるいは次号以降に期待する内容についてご意見がございましたら news-com [at] dbsj.org までお寄せください。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　DBSJ Newsletter 編集委員会　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（担当編集委員　村上直） ======================================================================== ---- 目次 ---- １．ECIR2025 参加報告　櫻井慶悟北海道大学２．SDM2025 参加報告　Igor L.R. Azevedo 東京大学３．ICISSP2025 参加報告　MAI, Trong Khang 北陸先端科学技術大学院大学４．The Web Conference 2025 参加報告　鈴木雅弘日興アセットマネジメント株式会社 / 東京大学 ======================================================================== ■１■ ECIR2025 参加報告　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　櫻井慶悟（北海道大学） 2025年4月6日から10日までの5日間にわたってイタリア共和国トスカーナ州ルッカで開催された47th European Conference on Information Retrieval (ECIR2025) に現地参加しました．ECIRは情報検索分野において長い歴史を持つ難関国際会議の1つとして知られており，ヨーロッパのみならず世界中から研究者が集い，情報検索の最先端の研究に関する発表および議論がなされました．今年のECIRでは，full paperが52本 (採択率：23%)，short paperが42本 (採択率：26%)，IR4Good paperが16本 (採択率：29%)，demonstration paperが25本 ( 採択率：58%)，reproducibility paperが9本 (採択率：50%)，doctral consortium paperが12本 (採択率：75%) 採択されました．このうち，full paper，reproducibility paper，doctral consortium paperはオーラル，それ以外はポスターで発表が行われました．特に，聴衆の関心を集めていたトピックとして，会話型検索やRAGといったLLM時代を象徴する検索技術に関する研究が数多く発表されており，招待講演やワークショップもこれらの技術にフォーカスをあてたものが開催されていました．また，評価指標や公平性に関する研究も依然数多く発表されており，LLMの台頭によって萌芽した新たな問題への対処を目的とした研究が活発に議論されていた印象です．日本人の主著論文は4本採択され，いずれも国内の大学院生(北海道大学・筑波大学・東京大学)による発表でした．私は主著論文「LLM is Knowledge Graph Reasoner: LLM’s Intuition-Aware Knowledge Graph Reasoning for Cold-Start Sequential Recommendation」をfull paperトラックにて発表しました．この論文では，LLMと知識グラフを用いた推薦手法を提案しており，LLMに内在する推薦に活用可能な知識(推薦リテラシー)を強化学習ベースの知識グラフ推論に活用することで，高い推薦性能とスケーラビリティを達成可能であることを報告しました．詳細は以下のリンクを御覧ください．私が発表したセッションは，サンフランチェスコ修道院という教会の中で行われ，国内の会議ではまず味わうことのない荘厳な雰囲気に圧倒されながら発表を行いました．セッションが終わってからも，海外の企業およびアカデミア研究者から，モチベーションやfuture workについて多くの質問をいただき，関心を引くことができたという手ごたえを感じました． ECIR2026はオランダ・デルフトにて，2026年3月29日から4月2日の期間で開催されます．SIGIRやCIKM等の関連会議と比較するとヨーロッパの参加者が多く規模も小さめですが，その分コミュニティとの距離が近く，活発な議論ができる会議です．是非投稿および現地参加を検討されてみてはいかがでしょうか．リンク著者らの論文： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-88711-6_17 北海道大学大西さんらの論文： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-88714-7_25 筑波大学藤巻さんらの論文： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-88714-7_19 東京大学高柳さんらの論文： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-88720-8_3 著者紹介：櫻井慶悟（北海道大学） 2021年北海道大学工学部情報エレクトロニクス学科卒業．2023年北海道大学院情報科学院修士課程修了．現在，北海道大学院情報科学院博士後期課程在学中．日本学術振興会特別研究員 (DC1)．知識グラフに基づくハイブリッド推薦システムに関する研究に従事． ------------------------------------------------------------------------ ■２■ SDM2025 参加報告　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Igor L.R. Azevedo（東京大学） The Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM) International Conference on Data Mining 2025 (SDM2025) was held from May 1 (Thursday) to May 3 (Saturday), 2025, in Alexandria, United States. This year, the conference received 228 paper submissions, out of which 61 were accepted, resulting in a competitive acceptance rate of 26.7%. Our team had the opportunity to present our paper titled “A Look Into News Avoidance Through AWRS: An Avoidance-Aware Recommender System” during the Recommender Systems session on May 1st. This work addresses the growing phenomenon of news avoidance, a behavioral pattern often overlooked by traditional recommender systems. We proposed AWRS, a novel framework that jointly models exposure, relevance, and avoidance to better capture user preferences. By introducing a user engagement embedding that accounts for avoidance and exposure patterns, AWRS achieved strong performance across three datasets in English (MIND), Norwegian (Adressa), and Japanese (Nikkei Inc.). Our participation at SDM allowed us to share these findings and receive valuable feedback from the broader data mining community. In particular, several researchers offered suggestions on improving our avoidance modeling and discussed the potential for integrating large language models (LLMs) to further enhance user understanding and personalization - a direction we intend to explore in our future work. In addition to our presentation, SDM2025 featured a number of inspiring talks and papers. Notably, Dr. Bryan Perozzi (Google Research) delivered a talk titled “Graph Reasoning in Large Language Models”, which explored how LLMs reason over complex data structures. The presentation covered a representational hierarchy of Transformer architectures, the generation of novel temporal reasoning tasks, and new methods for enhancing in-context representations of structured data. Another highlight was the talk by Assoc. Prof. Dr. Johan Ugander (Stanford University) on misinformation diffusion in social networks, with a particular focus on Community Notes, a fact-checking initiative on X (formerly Twitter). The session discussed techniques to evaluate the effectiveness of such interventions in slowing the spread of misleading content and methods related to Bridging-Based Ranking. Overall, SDM2025 provided a rich environment for discussion and exchange, bringing together researchers from diverse backgrounds to explore the latest advancements in data mining. We are grateful for the opportunity to present our research and look forward to contributing further to the study of avoidance-aware recommender systems in future venues. 著者紹介： Igor L.R. Azevedo (The University of Tokyo) Igor L.R. Azevedo was a Research Scholar at the Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo, from 2023 to 2025, under the supervision of Professor Toyotaro Suzumura. He was awarded the MEXT Scholarship, a research grant funded by Japan’s Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology. He received his B.Eng. in Electrical Engineering from the University of Brasilia, Brazil. His research interests include recommender systems, user behavior modeling, large language models (LLMs), and deep learning applied to time series forecasting, particularly in financial markets. Toyotaro Suzumura (The University of Tokyo) Prof. Toyotaro Suzumura has been a professor at The University of Tokyo since April 2021. His research interests include graph neural networks, recommender systems, large language models, brain science, and high-performance computing. He received his Ph.D. in computer science from the Tokyo Institute of Technology in 2004. From 2004 to 2021, he was a principal research scientist at IBM Research, working in Tokyo (2004 - 2013), Dublin (2013 - 2015), and at the IBM T.J. Watson Research Center and MIT-IBM Watson AI Lab in New York (2015 - 2021). Yuichiro Yasui (Nikkei Inc.) Dr. Yuichiro Yasui is a Senior Research Scientist at Nikkei Innovation Lab, NIKKEI Inc. He received his Ph.D. in statistical science from SOKENDAI in 2023. His research interests include statistical modeling, semantic web technologies, natural language processing, mathematical optimization, and high-performance computing. Prior to joining Nikkei Innovation Lab in 2019, where he currently leads R&D projects, he held research fellow positions at universities (2012 - 2016) and worked as a data scientist at Nikkei BP (2017 - 2019). ------------------------------------------------------------------------ ■３■ ICISSP2025 参加報告　　　　　　　　　　　　　MAI, Trong Khang（北陸先端科学技術大学院大学） The 11th International Conference on Information Systems Security and Privacy (ICISSP 2025) took place in Porto, Portugal, from February 20 to 22, 2025. This event provided a platform for international researchers to gather and discuss emerging trends in cybersecurity and privacy. This year, the conference had 151 paper submissions from 35 countries, out of which 29% were accepted as full papers. Besides full paper presentations, the conference also included other types of presentations, such as short papers and posters. Additionally, ICISSP 2025 featured several engaging keynote lectures presented by renowned experts in their fields: Awais Rashid from the University of Bristol (United Kingdom), Ahmad-Reza Sadeghi from the Technical University of Darmstadt (Germany), and Wenjing Lou from Virginia Tech (United States). The next ICISSP conference will be organized in Marbella, Spain, on March 4-6, 2026. We presented two papers at the ICISSP 2025 conference. The first paper, titled "CyLLM-DAP: Cybersecurity Domain-Adaptive Pre-Training Framework for Large Language Models," focuses on creating a framework to simplify the domain adaptation process (DAP) of Large Language Models (LLMs) in the cybersecurity field. Compared to other LLM utilization techniques, such as fine-tuning and prompt engineering, DAP is often overlooked in cybersecurity due to its implementation difficulties. To address this issue, we created a framework, namely CyLLM-DAP, designed to ease the DAP process of LLMs. In the mentioned paper, we illustrate how CyLLM-DAP can be employed for data collection and processing, as well as for creating cybersecurity-specific LLMs (CyLLMs) based on advanced open-source models (Llama 3 and Mistral v0.3). The effectiveness of domain-adaptive pre-training is validated through two experiments involving text classification and Q&A tasks. Our evaluation results indicate that, compared to general base or instruction models, integrating cybersecurity knowledge into LLMs typically enhances their performance in both tasks, which is comparable to domain-adaptive pre-training in other research domains. We hope that our paper will attract greater attention from the research community towards DAP and open-source LLMs. Moreover, I was honored to receive the Best Student Paper Award for the work presented in this paper. The second paper, entitled "LLM-Based Fine-Grained ABAC Policy Generation," presents the results of a joint research project conducted between the Japan Advanced Institute of Science and Technology (JAIST) and NEC Corporation. This work introduces a methodology that utilizes LLMs to generate Attribute-Based Access Control (ABAC) policies directly from cybersecurity guidelines. This approach employs multiple LLMs within a mixture-of-agents mechanism to analyze the ABAC scenario from diverse perspectives. We integrate multi-turn interactions with RAG to create the appropriate context for LLM prompting. During the evaluation process, we assess the practicality of using LLM-generated policies in the access control decision-making process in an Industrial Control System (ICS) network. An optimization module is introduced to adjust the priority values of these policies, ultimately achieving an exceptional F1 score of 0.994. We hope this work will benefit the development of access management systems in IT networks. 著者紹介： MAI, Trong Khang（北陸先端科学技術大学院大学） Khang Mai is a third-year doctoral student at JAIST and a member of the Cybersecurity Research Lab (https://www.jaist.ac.jp/english/laboratory/ngdi/beuran.html). He is supervised by Assoc. Prof. Razvan Beuran. Most recent computer-based cybersecurity applications rely on large amounts of training data to facilitate the problem-solving capabilities of deep learning models. However, the dynamic nature of the cybersecurity field leads to a lack of training data, and the existing data quickly becomes outdated. As a result, experts must manually annotate the data and invest considerable effort in implementing and maintaining these applications. This results in high expertise costs for developing practical applications in the cybersecurity domain. Khang's research focuses on alleviating the manual expertise required to implement computer-based cybersecurity systems. In his most recent publications, he seeks to leverage recent trends in deep learning and natural language processing, including weak supervision and large language models, to address these challenges. ------------------------------------------------------------------------ ■４■ The Web Conference 2025 参加報告　　　　　　　　鈴木雅弘（日興アセットマネジメント株式会社 / 東京大学） 2025年4月28日から5月2日にかけて、オーストラリア・シドニーのICC Sydneyにて開催されたThe 2025 ACM Web Conference（通称 The Web Conferenceまたは TheWebConf）に参加しました。本会議は、Web技術とその社会的影響に関する研究を扱う国際的なトップカンファレンスであり、今年で第34回目を迎えました。 2018年以降、この会議はWorld Wide Web Conference（通称 WWW）から改称されています。今回の会議では、研究発表、チュートリアル、ワークショップ、コンペティション、基調講演など、多岐にわたるプログラムが提供され、世界中から研究者や実務者が集まりました。本会議の発表は対面形式で行われましたが、オンラインでの聴講も可能でした。前半2日間はワークショップやチュートリアルの期間で、ワークショップ26件、チュートリアル20件が、それぞれ最大20セッション並列で開催されました。後半 3日間は本会議で、口頭発表は最大11セッション、ポスター発表は最大60件が並列で行われました。本会議では、採択論文の多くがポスター発表の形式をとり、その中から選ばれた一部の論文に口頭発表の機会が与えられました。口頭発表は質疑応答を含め各15分間で行われ、質疑応答が活発だった発表については、ポスターセッションでのさらなる議論が推奨されていました。口頭発表ではグラフ理論、推薦システム、大規模言語モデル（LLM）に関連した研究が多く、ポスター発表ではこれらに加え、データセット構築や異常検知に関する研究が多く見られました。また、ソーシャルネットワーク分析、連合学習、強化学習、情報検索など幅広いテーマで発表が行われていました。Research TrackやWorkshopの他に、 Industry Track、Short Papers、Demo Track、Resource Trackなど多様な形式の研究を受け入れている点が本会議の特色の一つとして印象的でした。基調講演では6名が登壇し、それぞれ異なるテーマで講演を行いました。各講演後には、講演者に直接質問しようとする参加者による長い列ができるなど、大変な盛況ぶりでした。最後の基調講演である「Open Science: A New Paradigm for the Research Lifecycle and the Role of ACM」では、未来の研究サイクルや学術発表のあり方について提言があり、会議のテーマでもあるウェブが果たしうる役割など、個別の研究テーマを超えた俯瞰的な視点が提示されたことが特に印象的でした。 Best Paper Awardは「Behavioral Homophily in Social Media via Inverse Reinforcement Learning: A Reddit Case Study」に、Best Student Paper Awardは「Responsible Diffusion Models via Constraining Text Embeddings within Safe Regions」にそれぞれ授与されました。私はResource Trackにて、「Economy Watchers Survey provides Datasets and Tasks for Japanese Financial Domain」というタイトルの発表を、北海道大学の坂地泰紀先生との共著で行いました。本研究では、内閣府が実施している景気ウォッチャー調査のデータから大規模なデータセットを構築するとともに、金融ドメインにおける自然言語処理タスクを設計し評価を行いました。構築したデータセットは以下にて公開しています。 https://huggingface.co/datasets/retarfi/economy-watchers-survey 次回のThe Web Conference 2026は、アラブ首長国連邦のドバイで4月13日から17 日にかけて開催される予定です。著者紹介：鈴木雅弘（日興アセットマネジメント株式会社 / 東京大学） 2020年東京大学工学部システム創成学科卒業。2022年東京大学大学院工学系研究科システム創成学専攻修士課程修了。同年4月より日興アセットマネジメント株式会社インベストメント・テクノロジー運用部兼株式運用部クオンツアナリスト。2022年10月より東京大学大学院工学系研究科博士後期課程に在学中。テキストを用いた金融データの解析に関する研究開発に従事。 ========================================================================

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