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静岡県立大学教員データベース


教員情報詳細


写真:斉藤 和巳

氏名
斉藤 和巳(SAITO Kazumi)
出生年月
1963年1月
所属・職名
経営情報学部経営情報学科 教授
経営情報イノベーション研究科 教授(兼務)
経営情報イノベーション研究科附属ICTイノベーション研究センター長
電話番号
054-264-5436
部屋番号
経営情報学部棟4306号室
Eメールアドレス
k-saito(ここに@を入れてください)u-shizuoka-ken.ac.jp
ホームページアドレス(URL)
http://pre4306.u-shizuoka-ken.ac.jp/
研究シーズ集
http://www.u-shizuoka-ken.ac.jp/file/125saito.pdf

学歴

1985年3月 慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業


学位

工学博士(東京大学・1998年)


専門分野

知能情報学、発見科学、複雑ネットワークの科学


担当科目

数学入門、経営工学I、情報数学、数理工学、アルゴリズムとデータ構造、ナレッジ工学特論、知的情報イノベーション特論、知的情報基盤特殊講義


主要研究テーマ

・複雑ネットワーク上での社会影響の推定
・複雑ネットワーク上での設備配置
・複雑ネットワークを用いた類似探索の高速化


所属学会

情報処理学会
電子情報通信学会
人工知能学会
日本神経回路学会
日本応用数理学会
日本行動計量学会
日本データベース学会
観光情報学会


主な経歴

1985年4月 日本電信電話株式会社(NTT)入社
2007年7月 静岡県立大学経営情報学部 教授


受賞歴

1997年 情報処理学会 論文賞, "コネクショニストアプローチによる数法則の発見"
1999年 人工知能学会 論文賞, "MDL原理に基づく新正則化法"
2008年 IEEE 8th International Conference on Computer & Information Technology (CIT2008), Best Paper Award, "Sequence-based SOM: Visualizing Transition of Dynamic Clusters "
2008年 電子情報通信学会 情報・システムソサイエティ活動功労賞, "和文論文誌編集委員・査読委員としての貢献"
2009年 日本ソフトウェア科学会 論文賞, "人間関係の重なりを持つコミュニティ構造の抽出"
2009年 日本応用数理学会 論文賞, "PMM型主成分分析を用いた文書ストリームの主要潜在トピック抽出"
2011年 日本データベース学会 論文賞, "ネットワーク機能コミュニティ抽出法"
2014年 The 2014 International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA’2014), Best Research Paper "Efficient Analysis of Node Influence Based on SIR Model over Huge Complex Networks"


主な社会活動

 


主要研究業績

○学術論文
1) コネクショニストアプローチによる数法則の発見, 情報処理学会論文誌, Vol.37, No.9, pp.1708-1716, 1996.
2) Partial BFGS update and calculating optimal step-length for three-layer neural networks, Neural Computation, Vol.9, No.1, pp.123-141, 1997.
3) MDL原理に基づく新正則化法, 人工知能学会誌, Vol.13, No.1, pp.123--130, 1998.
4) Second-order learning algorithm with squared penalty term, Neural Computation, Vol.12, No.3, pp.709-729, 2000.
5) Extracting Regression Rules From Neural Networks, Neural Networks, Vol.15, pp.1279-1288, 2002.
6) Extracting Communities from Complex Networks by the k-dense method, IEICE Transactions, Vol.E91-A, No.11, pp.3304--3311, 2008.
7) 遅延評価導入による局所改善クラスタリング法の高速化, 情報処理学会論文誌, 数理モデル化と応用, Vol.3, No.1, pp.62--72, 2010.
8) Efficient Discovery of Influential Nodes for SIS Models in Social Networks, Knowledge and Information Systems, An International Journal, Vol.30 Issue 3, pp. 613-635, 2012.
9) Detecting Changes in Information Diffusion Pattern over Social Network, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, Vol.4, Issue 3, Article No. 55, 2013.
10) Change Point Detection for Burst Analysis from an Observed Information Diffusion Sequence of Tweets, Journal of Intelligent Information Systems (JIIS), (Online First: DOI 10.1007/s10844-013-0283-2), 2013.

○著書
ウェブサイエンス入門 -インターネットの構造を解き明かす-, NTT出版, 東京, 2007.


教育・研究に対する考え方

教育:現象の数学的な捉え方やモデル化に重点を置くとともに、情報分野におけるシミュレーションも重視する教育
研究:理論と実践を重視した研究手法の体得に力点を置くとともに、新たな発想に基づく探求も奨励する研究


研究シーズ集に関するキーワード

ビッグデータ、ソーシャルネットワーク、情報拡散、意見形成、統計的機械学習


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