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北理工計算機學院特邀著名學者朱興全進行學術(shù)報告


  8月3日,朱興全教授來到計算機學院為我院師生帶來了一場精彩的報告,,朱興全教授是美國佛羅里達大西洋大學計算機科學與電子工程系正教授,。他的研究領(lǐng)域包括機器學習,,大規(guī)模數(shù)據(jù)處理,,生物信息系統(tǒng),,以及計算廣告學等。他的研究先后獲得美國自然科學基金,,美國國立衛(wèi)生院,以及澳大利亞研究理事會的資助(包括澳大利亞未來學者研究基金),,并先后四次獲得國際會議優(yōu)秀論文獎,。從2000年至今,,他先后發(fā)表了230多篇科研論文(其中 IEEE 和 ACM Transactions 錄用及發(fā)表論文40余篇)。他現(xiàn)任多個國際期刊副編輯,,包括IEEE知識與數(shù)據(jù)期刊(TKDE), ACM知識挖掘期刊(TKDD),,社會網(wǎng)絡(luò)分析與挖掘國際期刊(SNAM),國際大數(shù)據(jù)期刊(Journal of Big Data),,以及國際健康與生物工程網(wǎng)絡(luò)分析期刊等(NHIB),。他先后擔任多個國際會議主席及程序委員會主席等,包括第十四屆IEEE生物信息與生物工程年會程序委員會主席(BIBE-2014),,2013年IEEE粒度計算年會程序委員會主席(GRC-2013),,第23屆IEEE國際工具與人工智能年會程序委員會主席(ICTAI-2011),以及第九屆和第十一屆國際機器學習與應(yīng)用年會程序委員會主席(ICMLA-2010)和大會主席(ICMLA-2012)等,。

  朱興全教授為我院師生介紹了題為“復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)的特征表示學習”的研究內(nèi)容,。會上,朱興全教授介紹了復(fù)雜信息網(wǎng)絡(luò)特征表達的發(fā)展歷程,,他從word2vec出發(fā)介紹了Tri-party network representation learning模型,,該模型同時考慮了“the network structure level”,“the node content level”,“the node label level”,相對于其他算法,,該模型有較好的效果,。會后,朱興全教授與我院學生進行了深入的交流,。

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