计算机科学与技术学院学术报告:大数据挖掘的若干核心技术

题目:大数据挖掘的若干核心技术

报告人:张师超教授(“国家千人计划”专家)

时间:620日(星期二)10:3011:30

地点:天赐庄校区本部理工楼321

 

摘要:实现内存中挖掘大数据的主要研究方向有两种:一种是将大数据划分成可以在内存挖掘的若干子集合,全局模式是通过融合各个子集合中挖掘的局部模式产生;另一种是采用统计学的取样技术从大数据中随机抽取一些样本,通过挖掘这些样本来逼近大数据的模式。这两个研究方向都是采用近似求解的策略。本报告介绍一个处理大数据的策略,以及由此导出的系列挖掘线索和研究课题。

 

个人简介:张师超教授是国家千人计划创新人才第五批获得者,国家人事部海外高层次留学人才回国资助人选获得者(全国首批1/20人),中国科学院计算所兼职研究员。长期从事数据挖掘和大数据的研究,主要在多源数据挖掘、非频繁模式挖掘、代价敏感学习和kNN分类等方面取得了系列原创性研究成果。在Springer出版学术专著3部,国际核心期刊独著、一作或者通信作者论文80余篇,国际顶级会议论文10多篇。成果获得广泛引用,据GoogleScholar检索,引用总计5000多次,20142016年连续三年进入Elsevier发布的中国高被引学者榜单。先后主持了国家级项目共13项。获得国际会议最佳论文奖2次,入选广西八桂学者、广西高校首批跨世纪人才培养对象。历任《知识与数据工程IEEE会报》、《知识与信息系统》和《智能信息学IEEE通报》的副编辑,国际会议ADMA指导委员会委员,PRICAI等国际会议的会议主席/程序主席或者副主席9次。

 

 

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