山西健司　HomePage

Last Updated: May.2012English version　　　

論文+講演リスト　　

学会＋専門活動リスト

所属

東京大学大学院情報理工学系研究科　数理情報学専攻　教授

〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1

Tel:03-8541-6895

Fax:03-5841-8599

Mail:yamanishi att mist.i.u-tokyo.ac.jp

職歴

Jan. 2009--　　

現職

Sept.1995--Dec. 2008　　

NEC中央研究所C&Cシステム研究所―NEC情報通信メディア研究本部―NECインターネットシステム研究所を経て、2002年よりNEC中央研究所主席研究員兼データマイニング技術センター長

Aug.1992--Aug.1995. 　　

NEC Research Institute, Inc.（ NJ, U.S.A.）にVisiting Scientistとして出向

Apr.1987--June 1992.　　

NEC入社　NEC中央研究所C&C情報研究所配属

学位

1992 東京大学大学院工学系研究科より博士号取得
Thesis: A Statistical Approach to Computational Learning Theory.
Advisor: 　甘利俊一教授

1987 東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻修了
Thesis: 代数幾何学的符号の研究.
Advisor: 　甘利俊一教授　　　　

1984東京大学工学部計数工学科数理工学コース卒業
Thesis: 時系列及びシステムの幾何学的研究.
Advisor: 　甘利俊一教授　

研究分野　

学習数理情報学

機械が学習するということはどういうことか？　

これを「情報量」、「データ圧縮」という視点から解き明かし、データマイニングといった現実問題の中で活かしていくことがテーマです。

私が学習理論を発展させる上での哲学は、「学習するということは、データを最も圧縮するための表現を見つけることに他ならない」というものです。

これを科学的に形式化したものがMinimum Description Length原理（MDL Principle）です。

-理論研究

情報論的学習理論/計算論的学習理論/情報理論/統計的推論/Latent Dynamicｓ

-応用研究

機械学習/データマイニング（異常検出/ネットワークマイニング）/テキストマイニング

確率的知識の学習理論の研究

確率的コンプレキシティの拡張と機械学習応用の研究　⇒ 　情報論的学習理論

データ・テキストマイニングの研究

異常検知：

ビジネス領域：セキュリティ/詐欺検出/不審行動検出/製造業における障害検知/セットワーク障害検出

技術：外れ値検出・変化点検出・異常行動検出/集合型異常検知/隠れ変数マイニング

知識構造化：

事業領域： CRM（Customer Relationship Management）/ナレッジマネジメント/CGM(Consumer Generated Medias)分析

技術：テキスト分類・トピック分析・自由記述アンケート分析

Latent Dynamicsの研究 ⇒　Latent Dynamics研究会

詳しくはこちらをご覧ください→　研究内容の詳細

表彰

2005 先端技術大賞フジサンケイビジネスアイ賞「データマイニングに基づくセキュリティインテリジェンスの研究開発」

1991 電子情報通信学会論文賞「２元Modular符号の漸近的性能について」

メンバーシップ

IEEE  Information Theory Society

ACM SIGKDD

電子情報通信学会

人工知能学会

情報理論とその応用学会

著作

　

金明哲・村上征勝・永田昌明・大津起夫・山西健司著　「言葉と心理の統計」（岩波書店　統計科学のフロンティアシリーズ10）

山西健司著　「データマイニングによる異常検知」（共立出版）

Peter D. Grünwald, In Jae Myung and Mark A. Pitt　Eds.　“Advances in Minimum Description Length”. MIT Press

山西健司著　「情報論的学習理論」（共立出版）※2010年10月25日　初版1刷発行の正誤表