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学术讲座:大数据挖掘下的多源异构数据融合

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学术讲座: 大数据挖掘下的多源异构数据融合

讲座时间:2017年6月28日下午3:30

讲座地点:计算机与软件学院938会议室

报告人:Philip S. Yu(俞士纶)教授


报告人简介:

Philip S. Yu(俞士纶)教授是ACM Fellow和IEEE Fellow。他现为美国伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)计算机科学系特聘教授、信息技术领域Wexler讲座教授、清华大学软件学院客座教授;加入UIC之前,曾在美国IBM Watson研究中心工作多年,创建了世界知名的数据挖掘及数据管理部门。俞教授因在大数据挖掘、融合以及匿名化方面深具影响力的研究和科学贡献,获得2016年ACM SIGKDD创新奖;因在大数据的可扩展性索引、查询、搜索、挖掘以及匿名化问题上开创性和基础性的创新贡献,获得2013年IEEE CS技术成就奖;因在数据挖掘领域开创性的贡献,获得2003年IEEEICDM研究贡献奖。俞教授先后在国际著名学术期刊及会议上发表论文1000余篇,论文被引用超过84000次,H-index(高引用指数)高达136,申请专利300余项。

俞教授现担任ACM TKDD主编、ACM CIKM会议指导委员会成员,曾担任IEEE ICDE和IEEE Data Mining会议指导委员会成员;2001至2004年担任IEEE TKDE主编;荣获2013年ICDM十年最有影响论文奖,2014年EDBT久经考验奖(Test of Time Award);获斯坦福大学博士学位。


报告摘要:

随着互联网、物联网的发展,数据量呈现爆炸式增长,人类开始进入大数据时代。解决从海量数据中快速高效地分析和挖掘出知识的难题,是学术界和商业领域必争的高地。“数据科学”旨在利用数学模型、统计方法、数据挖掘手段等从数据中发现规律与知识,已经成为大数据时代发展的主流方向,获得了社会各界的广泛关注。本次报告紧跟时代潮流,将主题定为“大数据挖掘下的多源异构数据融合”(On Fusion of Heterogeneous Data Sources for Mining Big Data),对多源异构数据融合技术的发展进行了回顾,并介绍了异构数据源信息挖掘、预测等数据科学领域的最新研究进展。

计算机与软件学院

2017年6月26日


College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University 2009-2016