• Sanjay Chawla, Takashi Washio, Shin-ichi Minato, Shusaku Tsumoto, Takashi Onoda, Seiji Yamada, and Akihiro Inokuchi, (Eds.): "New Frontiers in Applied Data Mining", PAKDD 2008 International Workshops, LNAI 5433, Springer, 2009. (全213)
  • Takashi Washio, Einoshin Suzuki, Kai Ming Ting, and Akihiro Inokuchi, (Eds.): "Advances in Knowledge Discovery and Data Mining", 12th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2008, Proceedings, LNAI 5012, Springer,Osaka, Japan, May 20-23, 2008. (全1104)
  • Ken Satoh, Akihiro Inokuchi, Katashi Nagao, and Takahiro Kawamura, (Eds.): "New Frontiers in Artificial Intelligence", JSAI 2007 Conference and Workshops, Miyazaki, Japan, June 18-22, 2007, Revised Selected Papers, LNAI 4914, Springer, 2008. (全406)
  • Takashi Washio, Ken Satoh, Hideaki Takeda, and Akihiro Inokuchi (Eds.): "New Frontiers in Artificial Intelligence, JSAI 2006 Conference and Workshops, Tokyo, June 5-9,2006, Revised Selected Papers, LNAI 4384, Springer, 2007. (全406)
  • 猪口明博: "人工知能学辞典", 13-10 相関規則, 人工知能学会編, 共立出版, pp.673-674, 2006.
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, and Hiroshi Motoda: "Advances in Mining Graphs, Trees and Sequences", Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, A General Framework for Mining Frequent Subgraphs from Labeled Graphs, IOS Press , pp. 53-82, 2005.
  • Hisashi Kashima, Koji Tsuda, and Akihiro Inokuchi: "Kernel Methods in Computational Biology, Kernel for Graphs", The MIT Press, pp.155-170, 2004.
  • 片岡哲也, 猪口明博: "アダマール符号を用いたグラフカーネルによるグラフクラス分類",情報処理学会論文誌, Vol.57, No.9, pp.1-9, 2016/09* (in press)
  • Akihiro Inokuchi, Hiroaki Ikuta, and Takashi Washio: "Efficient Graph Sequence Mining using Reverse Search", IEICE Transactions, Vol. 95-D (7), pp.1947-1958, DOI:10.1587/transinf.E95.D.1947, 2012/07/01 *
  • Akihiro Inokuchi and Takashi Washio: "FRISSMiner: Mining Frequent Graph Sequence Patterns Induced by Vertices", IEICE Transactions, Vol. E95-D (No.6), pp.1590-1602, DOI: 10.1587/transinf.E95.D.1590, 2012/06/01*
  • Akihiro Inokuchi and Takashi Washio: "GTRACE: Mining Frequent Subsequences from Graph Sequences", IEICE Transactions, Vol. 93-D (10), pp.2792-2804, 2010/10*
  • 猪口明博,武田浩一: "テキスト分析のためのOLAPシステム",情報処理学会論文誌データベース, Vol. 48 (SIG 11 (TOD34)), pp.58-68, 2007/06*
  • Akihiro Inokuchi, Koichi Takeda, Noriko Inaoka, and Fumio Wakao, "Interactive Knowledge Discovery for Clinical Decision Intelligence", IBM Systems Journal, Vol. 46, No.1, pp.115-134, 2007.*
  • 紀ノ定保臣,梅本敬夫,猪口明博, 武田浩一,稲岡則子,"マイニング技術を活用した定量的な診療プロセス分析への挑戦",医療情報学,26巻3号,pp. 191-200,(速報論文), 2006.*
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, and Hiroshi Motoda: "A General Framework for Mining Frequent Subgraphs from Labeled Graphs, Fundamenta Informaticae", Vol. 66, No.1-2, pp.53-82, 2005.*
  • 猪口明博,鷲尾隆, 元田浩: "多頻度グラフマイニング手法の一般化", 人工知能学会論文誌, Vol. 19 (5), pp.368-378, 2004. *
  • Robert L. Mack, Sougata Mukherjea, Aya Soffer, Naohiko Uramoto, Eric W. Brown, Anni Coden, James W. Cooper, Akihiro Inokuchi, Bhavani Iyer, Yosi Mass, Hirofumi Matsuzawa, and L. Venkata Subramaniam: "Text analytics for life science using the Unstructured Information Management Architecture", IBM Systems Journal, 43 (3), pp.490-515, 2004. *
  • Koichi Takeda, Hideo Watanabe, Naohiko Uramoto, Hiroshi Nomiyama, Hirofumi Matsuzawa, Tetsuya Nasukawa, Toru Nagano, Akiko Murakami, Hironori Takeuchi, Hiroshi Kanayama, Mei Kobayashi, Masaki Aono, Akihiro Inokuchi, and Michael E. Houle: "Unstructured Information Management Projects at IBM Tokyo Research Laboratory", Korea Information Processing Society Review, Vol. 11 (2), pp.4-16, 2004. *
  • 西村芳男, 鷲尾隆, 吉田哲也, 元田浩, 猪口明博,岡田孝: "AGMアルゴリズムの高速化と立体構造解析への適用", 人工知能学会論文誌, Vol. 18, No.5, pp. 257-268, 2003. *
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio and Hiroshi Motoda: "Complete Mining of Frequent Patterns from Graphs, Machine Learning, 50 (3), pp.321-354, 2003. *
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Takashi Okada and Hiroshi Motoda: "Applying the Apriori-based Graph Mining Method to Mutagenesis Data Analysis", Journal of Computer Aided Chemistry, Vol. 2, pp.87-92, 2001.*
    (2002 JCAC Best Paper Award)
  • 猪口明博,鷲尾隆,元田浩,熊沢公平,荒井英尚, "多頻度グラフパターンの完全な高速マイニング手法",人工知能学会誌,Vol. 15, No.6, pp.1052-1063, 2000.*
  • Tetsuya Kataoka and Akihiro Inokuchi: "Hadamard Code Graph Kernels for Classifying Graphs", Proc. of the 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2016),pp.24-32, Barcelo Aran Mantegna Hotel, Rome, Italy, 2016.2.24(oral)*, DOI: 10.5220/0005634700240032
  • Akihiro Inokuchi, Ayumu Yamaoka: "Mining Rules for Rewriting States in a Transition-based Dependency Parser for English", Proc. of the 24th International Conference on Computational Linguistics, COLING 2012, pp.1275-1290, 2012/12*
  • Akihiro Inokuchi, Ayumu Yamaoka, Takashi Washio, Yuji Matsumoto, Masayuki Asahara, Masakazu Iwatate, and Hideto Kazawa: "Mining Rules for Rewriting States in a Transition-based Dependency Parser", Proc. of The 12th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2012), LNCS 7458, Springer, pp.133-145, DOI:10.1007/978-3-642-32695-0_14, Kuching, Sarawak, Malaysia, 2012/09/05*
  • Nguyen Duy Vinh, Akihiro Inokuchi, and Takashi Washio: "Graph Classification based on Optimizing Graph Spectra", Proc. of International Conference on Discovery Science (DS 2010), LNAI Vol. 6332, pp.205-220, 2010/10.*
  • Akihiro Inokuchi and Takashi Washio: "GTRACE2: Improving Performance Using Labeled Union Graphs", Proc. of The 14th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2010), LNAI Vol. 6119, pp.178-188, 2010/6.*
  • Akihiro Inokuchi and Takashi Washio: "Mining Frequent Graph Sequence Patterns Induced by Vertices", Proc. of the Tenth SIAM International Conference on Data Mining (SDM 2010), pp. 466-477, 2010/4.*
  • Akihiro Inokuchi and Takashi Washio: "A Fast Method to Mine Frequent Subsequences from Graph Sequence Data", Proc. of the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2008), pp. 303-312, 2008.*
  • Hisashi Kashima, Kazutaka Yamasaki, Akihiro Inokuchi and Hiroto Saigo: "Regression with Interval Output Values", Proc. of 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 1-4, 2008.*
  • Akihiro Inokuchi and Takashi Washio: "Feasibility of Graph Sequence Mining based on Admissibility Constraints", Proc. of the Third International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS 2008), pp.1-4, 2008.*
  • Akihiro Inokuchi, and Koichi Takeda: "An Online Analytical Processing of Text Data", Proc. of the ACM Sixteenth Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), pp. 455-464, 2007.*
  • Hisashi Kashima, Kazutaka Yamasaki,Hiroto Saigo and Akihiro Inokuchi: "Regression with Intervals", Proc. of International Workshop on Data-Mining and Statistical Science (DMSS2007), pp.204-212, 2007.*
  • Akihiro Inokuchi: "Mining Generalized Substructures from a Set of Labeled Graphs", Proc. of the 4th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2004), pp.415-418, 2004.*
  • Akihiro Inokuchi and Hisashi Kashima: "Mining Significant Pairs of Patterns from Graph Structures with Class Labels", Proc. of the 3rd IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2003), pp.83-90, 2003.*
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, and Hiroshi Motoda: "Specific Biases for Mining Frequent Substructure", Proc. of the 1st International Workshop on Mining Graphs, Trees and Sequences (MGTS-2003), pp.45-54, 2003.*
  • Hisashi Kashima, Koji Tsuda, and Akihiro Inokuchi: "Marginalized Kernels between Labeled Graphs", Proc. of the Twentieth International Conference on Machine Learning (ICML 2003), pp.321-328, 2003. *
  • Hisashi Kashima and Akihiro Inokuchi: "Kernels for graph classification, Working notes of International Workshop on Active Mining", The 2002 IEEE International Conference on Data Mining, pp.31-36. 2002.*
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Yoshio Nishimura and Hiroshi Motoda: "General Framework for Mining Frequent Patterns in Structure", Working notes of International Workshop on Active Mining: The 2002 IEEE International Conference on Data Mining, pp.23-30, 2002.*
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, and Hiroshi Motoda: "An Apriori-Based Algorithm for Mining Frequent Substructures from Graph Data", Proc. of the 4th European Conference (PKDD 2000), pp.13-23, 2000. *
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Takashi Okada, Hiroshi Motoda: "Applying Algebraic Mining Method of Graph Substructures to Mutagenesis Data Analysis", Working notes of International Workshop of KDD Challenge on Real-world Data, KDD Challenge 2000, The 4th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining pp.41-46, 2000.*
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, and Motoda: "Derivation of the Topology Structure from the Massive Graph Data", Proc. of the 2nd International Conference on Discovery Science (DS 1999), pp.330-332, 1999.*
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, and Hiroshi Motoda: "Basket Analysis for Graph Structured Data", Proc. of the 3rd Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 1999), pp.420-431, 1999.*
  • 猪口明博: "グラフ系列マイニング",第2回 Latent Dynamics Workshop, 2011. (招待講演)
  • 鷲尾隆,清水昌平,河原吉伸,猪口明博: "統計的大規模因果推論の課題と非ガウス性に基づく挑戦",人工知能学会 第75回基本問題研究会,pp.333-336. (招待講演), 2009/11/13
  • 猪口明博: "グラフ構造からの頻出パターンマイニング",第8回情報論的学習理論ワークショップ,pp. 1-8,2005. (招待講演)
  • 猪口明博,鷲尾隆,岡田孝,元田浩: "グラフ構造データマイニングと分子構造からの知識発見",日本化学会2003年春季年会,1B2-39,2003. (招待講演)
  • 辻健太, 猪口明博: "系列データのパターン分割における過小時区間の回避", 2016年電子情報通信学会総合大会(IEICE2016), D-20.情報論的学習理論と機械学習,D-20-10, 九州大学(伊都キャンパス), 2016-03-15
  • 山下夏奈,猪口明博:"Allenの時区間関係を条件とする時区間データの効率的な結合演算手法", DEIM2016第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第14回日本データベース学会年次大会), ヒルトン福岡シーホーク, 2016-03-01
  • 塩月英美,猪口明博:"Star編集距離を用いたグラフ分類学習", DEIM2016第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(第14回日本データベース学会年次大会), ヒルトン福岡シーホーク, 2016-02-29
  • 猪口明博, 磯村哲: "グラフコーディングを用いたスーパーグラフ検索の効率化", 第105回人工知能学会 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS-B501), pp.26-33, 関西学院大学大阪梅田キャンパス, 2015-08-07
  • 長村佳歩, 猪口明博: "Fuzzy c-means を用いたグラフ系列のクラスタリング", 第105回人工知能学会 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS-B501), pp.18-25, 関西学院大学大阪梅田キャンパス, 2015-08-07
  • 岡田孝, 大森紀人, 堀川袷志, 猪口明博: "分類樹説明変数による副作用自発報告データベースのマイニング", 第105回人工知能学会 知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS), pp.7-12, 関西学院大学大阪梅田キャンパス, 2015.08.07
  • 片岡哲也, 猪口明博: "アダマール符号を用いたグラフの類似度計算およびその性能評価", 第104回知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS-B403), 社会システムと情報技術研究ウィーク, 2015.03.01
  • 奥井颯平, 猪口明博: "索引語の共起と出現頻度に着目した文書の索引付け", 第104回知識ベースシステム研究会 (SIG-KBS-B-403), 社会システムと情報技術研究ウィーク, 2015.03.01
  • 片岡哲也, 猪口明博: "アダマール符号に基づく化合物の類似度計算およびその性能評価" , 第3回関西4私大生命科学シンポジウム, 関西学院会館, 2014.11.30.
  • 猪口明博: "ビッグデータ活用の研究開発動向とその課題",総合政策に生かすデータサイエンス, 第16回リサーチ・コンソーシアム総会記念事業, 政策学の新たな可能性を求めて - Solution for the future -, 関西学院大学, 2014.05.23.
  • 千秋行鋭, 猪口明博: "類似頻出集合の列挙アルゴリズム", 総合政策に生かすデータサイエンス, 第16回リサーチ・コンソーシアム総会記念事業, 政策学の新たな可能性を求めて - Solution for the future -, poster, 関西学院大学, 2014.05.23
  • 前田光貴, 猪口明博: "動的オラクルを用いた日本語の係り受け解析", 第76回情報処理学会全国大会(IPSJ), 数理モデル化と問題解決(2)2L-5, 講演論文集(1)pp.1-341 - 1-342, 東京電機大, 2014.3.11.
  • 小西哲生, 猪口明博: "スペクトラルクラスタリングに基づいた動的に変化するグラフのクラスタリング", 第76回情報処理学会全国大会(IPSJ), 数理モデル化と問題解決(2)2L-2, 講演論文集(1)pp.1-335 - 1-336, 東京電機大, 2014.3.11.
  • 中尾 寛郎, 猪口 明博,鷲尾 隆,岡田 孝: "グラフスペクトルカーネルにおける算術オーバーフローの回避計算",人工知能学会第26回全国大会論文集, 26, pp.1-4, 2012, 山口県教育会館, 2012.6.12
  • 山岡 歩,猪口 明博,松本 裕治 ,鷲尾 隆: "係り受け解析における状態書き換え規則適用の学習",人工知能学会第26回全国大会,1B1-R-3-1,山口県教育会館, 2012.6.12.
  • 猪口明博, 山岡 歩, 鷲尾 隆, 松本裕治, 浅原正幸, 岩立将和, 賀沢秀人: "係り受け解析における状態書き換え規則のマイニング", 人工知能学会第2回 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会,2011.
  • 岸本 卓也,猪口 明博,河原 吉伸,鷲尾 隆: "劣モジュラ最適化に基づいたグラフ系列のクラスタリング",人工知能学会 第25回全国大会,1D1-2in,2011.
  • 山岡 歩,猪口明博, 鷲尾隆: "単一グラフ系列からの頻出パターン列挙",人工知能学会 第25回全国大会,1D1-2in,2011.
  • 生田泰章, 猪口明博, 鷲尾隆: "逆探索法によるグラフ系列マイニングの高速化", 第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム,B10-2, 2011.
  • 松田衆治,Nguyen Ha Hon,鷲尾隆,河原吉伸,清水昌平,猪口明博: "高次元確率空間における高精度期待値ベイズ推定の検討",人工知能学会 第24回全国大会,1A1-4,2010.
  • 岸本卓也,猪口明博,鷲尾隆: "飽和系列パターンマイニングを用いたグラフ系列マイニングの高速化", 人工知能学会 第24回全国大会,3A2-4,2010.
  • 猪口明博,鷲尾隆: "ラベル付き和グラフによるグラフ系列からの頻出パターンマイニングの高速化",人工知能学会 第24回全国大会,3A2-1,2010.
  • 猪口明博,鷲尾隆: "頂点により誘導される頻出グラフ系列パターンのマイニング",人工知能学会第12回データマイニングと統計数理研究会,pp. 131-141,2010/03/29-30
  • 生田泰章,猪口明博,鷲尾隆: "複雑時系列データのためのOLAPシステムの並列化手法",人工知能学会 第23回全国大会,1C1-4,2009.
  • 猪口明博,鷲尾隆: "グラフ時系列データからの頻出部分系列マイニング手法の性能評価", 人工知能学会 第23回全国大会,2C2-1,2009.
  • 猪口明博,鷲尾隆: "グラフ系列マイニングのための表現制約とアルゴリズム",人工知能学会 第7回データマイニングと統計数理研究会,pp.54-62,2008.
  • 猪口明博,鷲尾隆: "グラフ系列からの頻出変化パターンの高速列挙法",人工知能学会 第6回データマイニングと統計数理研究会,pp.27-34,2008.
  • 猪口明博,高林健登,鷲尾隆,紀ノ定保臣: "健康情報分析のためのOLAP システムの考察",日本医療情報学会第12回春季学術大会,pp.21,2008. *
  • 高林健登,猪口明博,鷲尾隆,紀ノ定保臣: "臨床プロセス解析を支援するOLAPシステムの考察",データベースとWeb情報システムに関するシンポジウム(DBWeb 2007),7A3,2007.* (情報処理学会 データベースシステム研究会 学生奨励賞)
  • 鹿島久嗣,山崎一孝,西郷浩人,猪口明博: "目的変数が範囲で与えられる回帰問題に対するEM 法",人工知能学会第5回データマイニングと統計数理研究会,pp.204-212, 2007. (人工知能学会2008年度研究会(データマイニングと統計数理研究会,SIG-DMSM)優秀賞)
  • 猪口明博,武田浩一: "テキスト分析のためのOLAPシステム",データベースとWeb情報システムに関するシンポジウム (DBWeb 2006),pp. 251-258,2006. *
  • 猪口明博,武田浩一: "テキストマイニングシステムTAKMIのRDBを利用した実装方法",電子情報通信学会 第17回 データ工学ワークショップ (DEWS 2006),5A-i3,2006. *
  • 紀ノ定保臣,梅本敬夫,猪口明博,武田浩一,稲岡則子: "マイニング技術を活用した定量的な診療プロセス分析への挑戦,"医療情報学会第10回日本医療情報学会春季学術大会,2006. *
  • 若尾文彦, 石川ベンジャミン光一,稲岡則子,猪口明博,鈴木進: "がん診療プロセス解析システムの検討",医療情報学会第25回医療情報学連合大会,2F-6-6,2005. *
  • 猪口明博: "グラフマイニングとILPシステムの出力パターンと分類器精度の比較考察",ソフトウェア科学会 第4回データマイニングワークショップ,pp.25-32,2004. *
  • 猪口明博: "グラフマイニングとILPシステムの比較考察",人工知能学会第18回全国大会,3F2-03,2004.
  • 猪口明博: "鹿島久嗣: クラスラベル付きグラフデータからの有用なパターンペア発見",人工知能学会第64回知識ベースシステム研究会,pp. 251-258,2004. (人工知能学会2003年度研究会 知識ベースシステム研究会,SIG-KBS, 優秀賞)
  • 猪口明博: "ラベルの概念階層を利用したグラフマイニング",人工知能学会第64回知識ベースシステム研究会,pp. 259-264,2004.
  • 猪口明博,鷲尾隆,元田浩: "頻出グラフマイニング手法の一般化に関する研究",データベースシステムワークショップ (DBWS2003),pp.319-326,2003.
  • 浦本直彦,松澤裕史,猪口明博,武田浩一: "ライフサイエンス分野におけるテキストマイニング技術適用の動向",情報処理学会 第130回データベースシステム研究会,第71回情報学基礎研究会,pp.25-32,2003.
  • 西村芳男,鷲尾隆,吉田哲也,元田浩,猪口明博,岡田孝: "AGMによる3次元構造と生理活性の相関解析",人工知能学会第52回基礎論研究会,第60回知識ベースシステム研究会,pp. 99-103,2003.
  • 西村芳男,鷲尾隆,吉田哲也,元田浩,猪口明博,岡田孝: "AGMによる立体構造と生理活性の相関解析",第30回構造活性相関シンポジウム,K16,2002.
  • 猪口明博,鷲尾隆,西村芳男,元田浩: "HIVデータに対するデータマイニング",人工知能学会 第57回知識ベースシステム研究会,pp.1-6, 2002.
  • 西村芳男,鷲尾隆,吉田哲也,元田浩,猪口明博: "AGMの性能評価と変異原性化学物質分子構造実データへの適用",ソフトウェア科学会 第3回データマイニングワークショップ,pp. 11-20,2002.
  • 西村芳男,鷲尾隆,吉田,元田浩,猪口明博: "Fast Apriori-based Graph Mining Algorithm (AGM) とその性能評価",人工知能学会 第4回AI若手の集い,pp.45-52,2002.
  • 猪口明博,鷲尾隆,西村芳男,元田浩: "グラフ構造データからの連結多頻度グラフ抽出手法",人工知能学会 第16回全国大会,pp.13-16,2002.
  • 西村芳男,鷲尾隆,吉田哲也,元田浩,猪口明博: "Apriori-based Graph Miningアルゴリズムの高速化",情報処理学会 第128回 知能と複雑系研究会,人工知能学会 第56回知識ベースシステム研究会,pp11-16,2002.
  • 猪口明博,鷲尾隆,元田浩: "Apriori-based Graph Mining手法の効率化",人工知能学会 第15回全国大会,pp.133-136,2001.
  • 鷲尾隆,元田浩,猪口明博: "大量のデータからの誘導部分グラフデータの検索手法",西村芳男,Ongart,人工知能学会 第15回全国大会,pp. 129-132,2001.
  • 猪口明博,鷲尾隆,元田浩: "多頻度パターン抽出方法の有機塩素化合物への適用",人工知能学会 第39回基礎論研究会,pp49-56,1999.
  • 塚田誠,猪口明博,鷲尾隆: 元田浩: "バスケット分析のための構造化データにおける数値属性離散化",人工知能学会 第38回人工知能基礎論研究会,第45回知識ベースシステム研究会,1999.
  • 鷲尾隆,塚田誠,猪口明博: 元田浩: "知識発見研究の現状と展望",人工知能学会 第13回全国大会 pp. 153-156,1999.
  • 猪口明博,鷲尾隆,元田浩: "膨大なグラフ構造データからの高速マイニング手法",人工知能学会 第13回全国大会,pp.397-400,1999.
  • 塚田誠,猪口明博,鷲尾隆,元田浩: "バスケット分析のための構造化データにおける数値属性離散化",人工知能学会 第38回知識ベースシステム研究会,pp.45-52,1999.
  • 猪口明博,鷲尾隆,元田浩,堀内匡: "数値属性データに対するバスケット分析手法",人工知能学 第12回会全国大会,pp.74-76,1998.
  • 猪口明博,鷲尾隆,元田浩,熊沢公平,荒井英尚: "バスケット分析のグラフ構造データへの拡張と通信ネットワークデータへの適用",人工知能学会 第33回基礎論研究会,pp. 55-60,1998.
  • 猪口明博: "頻出パターンマイニングのグラフ系列への適用",人工知能学会誌, 特集「系列パターンマイニングの最近の動向」,Vol. 27 (2) 2, pp.120-127,2012.*
  • 武田浩一,浦本直彦,松澤裕史,猪口明博,村上明子: "文献データベースからの生医学インフォマティクス",生態の科学,54(5), pp.443-448 2003.
  • Akihiro Inokuchi, Takashi Washio, Yoshio Nishimura and Hiroshi Motoda: "A Fast Algorithm for Mining Frequent Connected Graphs", IBM Research Report, RT0448, 2002.
  • 猪口明博: "Web探訪",人工知能学会誌,17巻,6号,pp.796-797 2002.
  • 猪口明博: "文献紹介",人工知能学会誌,16巻,6号,pp.913,2001.
  • 猪口明博,浦本直彦: 医療ガイド・システム,特願2007-520161,特許第4617357,2010/10/29.
  • Akihiro Inokuchi: Frequent pattern mining apparatus, frequent pattern mining method, and program and recording medium therefor, Application No. 10/916074, US Patent 7379937, 2008/5/27.
  • Akihiro Inokuchi and Hisashi Kashima,: Classification factor detection, Application No. 10/890419, US Patent 7337186, 2008/02/26.
  • 猪口明博,鹿島久嗣: 分類因子検出装置、分類因子検出方法、プログラム、及び記録媒体,特願2003-278138,特許第4107658,2008/04/11.
  • 猪口明博: グラフ構造データの処理方法、処理システムおよびプログラム,特願2001-154686
  • 森本康彦, 猪口明博: 情報表示システム、情報表示方法、該情報表示方法を実行させるためのプログラム、該プログラムを記録したコンピュータ可読な記憶媒体、サーバ制御方法、該サーバ制御方法を実行させるためのプログラム、該プログラムを記録したコンピュータ可読な記憶媒体および情報表示のためのグラフィカル・ユーザ・インタフェイス・システム,特願2002-260236,特許第3989339,2007/07/27.
  • 猪口明博: 多頻度パターン抽出装置、多頻度パターン抽出方法、及びそのプログラムと記録媒体,特願2003-294668,特許第4039488,2007/11/16.
  • 猪口明博,高林健登,鷲尾隆: 多次元データ分析方法、多次元データ分析装置、及びプログラム,特願2007-301025.
  • 猪口明博,鷲尾隆: 頻出変化パターン抽出装置,特願2008-044602
  • Yasuhiko Morimoto and Akihiro Inokuchi: Information display, Application No. 10/656,733 , US Patent 7173632, 2007/02/06.
  • Akihiro Inokuchi: Graph structured data processing method and system, and program therefor,Application No.10/154516, US Patent 6985890, 2006/01/10.
  • Akihiro Inokuchi and Naohiko Uramoto: Medical guide system, Application No. 11/915851.
  • Akihiro Inokuchi, Kiyoto Takabayashi, and Takashi Washio, : Multidimensional data analysis method, multidimensional data analysis apparatus, and program, Application No. 12/743585.
  • Akihiro Inokuchi and Takashi Washio : Frequent changing pattern extraction device, Application No. 12/919079