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マーティン・エスター | |
|---|---|
 2019年のエスター | |
| 生まれる | 1958年11月5日 |
| 子供たち | 2 |
| 学歴 | |
| 教育 | ドルトムント工科大学修士課程修了、チューリッヒ工科大学博士課程修了 |
| 論文 | プロローグの建設計画 - ヴィッセンスバーゼン (1989) |
| 学術研究 | |
| 機関 | ミュンヘン大学 サイモンフレーザー大学 |
| 注目すべきアイデア | DBスキャン |
マーティン・エスター FRSC （1958年11月5日生まれ）は、サイモンフレーザー大学の計算科学のカナダ系ドイツ人教授です。彼の研究は、研究者のデータマイニングと機械学習に焦点を当てています。
キャリア
修士号を取得した後、エステルはスイス航空で働き、1993年にミュンヘン大学の助教授に就任しました。 [1] 3年後の1996年、エステル、ハンス・ペーター・クリーゲル、イェルク・サンダー、シャオウェイ・シューは、「ノイズのあるアプリケーションの密度ベースの空間クラスタリング」（DBSCAN ）と呼ばれるデータクラスタリングアルゴリズムを提案しました。[2]彼らの提案は、「過去10年以上のKDDカンファレンスでデータマイニング研究コミュニティに重要な影響を与えた優れた論文」に対して2014年のKDD Test of Time賞を受賞しました。[3]
数年後、エスターはバンクーバーに移り、サイモンフレーザー大学に就職した。[4] 2009年、エスターはIEEE Transactions on Knowledge and Data Engineeringの副編集者に選ばれた。[5]
2010年から2015年まで、エスターはSFUのコンピューティング科学学部の学部長を務め、その後グレッグ・モリが後任となった。[6] 2016年、アーネットマイナーはエスターをデータマイニングにおける世界で最も影響力のある学者として挙げた。当時、アーネットマイナーは、エスターが169本の論文を執筆し、21,000回以上引用され、h指数が50に達したと記録した。[7] SFUの教授として働くほか、エスターはブリティッシュコロンビア小児病院で患者の薬物受容と反応に対する遺伝的影響に関する研究も指揮している。[8]彼の研究チームは、ゲノムカナダの2017年大規模応用研究プロジェクトコンペティション「ゲノミクスと精密医療」を通じて、ゲノムカナダから990万ドルの研究助成金を受けた。[9]
研究の成果として、エスターは2019年にカナダ王立協会のフェローに選出されました。 [4]
参考文献
- ^ セバスチャン・フェルド;フロレンティーナ・ホフバウアー（2019年1月）。 「とてもデジタルな人: MARTIN ESTER」。ディジタル ヴェルト。3 (1): 10-13。土井：10.1007/s42354-019-0143-5。S2CID 59299865。
- ^ Ester, Martin; Kriegel, Hans-Peter ; Sander, Jörg; Xu, Xiaowei (1996). Simoudis, Evangelos; Han, Jiawei; Fayyad, Usama M. (eds.).ノイズのある大規模空間データベースでクラスターを発見するための密度ベースのアルゴリズム。知識発見とデータマイニングに関する第2回国際会議 ( KDD -96) の議事録。AAAI Press。pp . 226–231。CiteSeerX 10.1.1.121.9220。ISBN 1-57735-004-9。
- ^ 「2014 SIKDD TEST OF TIME AWARD WINNERS」kdd.org . 2019年10月16日閲覧。
- ^ ab 「SFU コンピューティングサイエンス教授マーティン・エスターがカナダ王立協会フェローに選出」。sfu.ca 2019年9月10日。 2019年10月15日閲覧。
- ^ Wu, Xindong (2009 年 1 月)。「EIC 社説: 新編集長と 4 人の新副編集長の紹介」IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 21 : 1–3. doi :10.1109/TKDE.2009.8。
- ^ 「グレッグ・モリ氏がコンピューティングサイエンスディレクターに就任」sfu.ca 2015年6月30日2019年10月16日閲覧。
- ^ 「SFU のコンピューター科学者マーティン・エスターは世界で最も影響力のあるデータマイニング学者です」。sfu.ca 2016年10月25日。 2019年10月16日閲覧。
- ^ 「SFUの研究者が医療におけるテクノロジーの活用方法を調査」The Peak、2018年5月24日。 2019年10月16日閲覧。
- ^ 「データサイエンスが小児がん患者の薬物有害反応の予測と予防に役立つ」sfu.ca 2018年5月7日2019年10月16日閲覧。
外部リンク
- Google 学者