信息学科学术报告(张师超 广西师范大学)

发布者:段玉玲   发布时间:2017-12-25  浏览次数:72

人:张师超教授(广西师范大学)

报告题目:KDD全过程利用缺失数据的模型与方法

报告时间:1230日(周六)上午9:30-10:30

报告地点:数理信息学院第三会议室

报告人简介:

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(全国首批1/20人),中科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、代价敏感学习、kNN分类和缺失数据填充方面取得了系列研究成果。在Springer出版学术专著3部,国际期刊独著、第一或通信作者论文80余篇,重要国际会议论文10多篇。成果的GoogleScholar引用总计5000多次,2014-2016年连续三年进入Elsevier中国高被引学者榜单。先后主持国内外国家级项目共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。现任/曾任TKDE《知识与数据工程IEEE会报》、TKDD《知识发现ACM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。

报告摘要:

  传统利用缺失数据的最佳策略是:在知识发现过程(数据预处理、数据挖掘和模式评估)中,缺失数据是在数据预处理阶段填充,在数据挖掘阶段被利用。与此不同,本报告提出在KDD过程中全程充分利用缺失数据,例如,数据预处理阶段的缺失填充中将先填充好的样本用于后续缺失样本的填充,在数据挖掘阶段有选择的利用填充的样本,在模式评估阶段考察填充的缺失样本对模式质量的影响程度。本报告介绍利用缺失数据的策略,以及由此导出的新研究课题。


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