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聂飞平:大规模结构化图学习及高效聚类算法

日期:2018-10-25      来源:信息工程学院 科技处    [字体: ]

题  目:大规模结构化图学习及高效聚类算法

报告人:聂飞平教授 博士生导师

时  间:2018年10月30日14:30-16:30

地  点:兰州财经大学段家滩校区图书馆6楼小学术报告厅

内  容:

大数据聚类的主要挑战之一在于如何以极低的成本处理海量高维数据,同时提高聚类效果。很多大规模聚类方法基于稀疏采样的思想,聚类效果好坏主要取决于模型能否高效学习代表点和原始数据的关系。在结构化图学习的基础上,我们提出了一种基于结构化二部图学习的快速聚类方法。通过在原始数据和代表点间迭代地学习一个稀疏结构化二部图,可以直接得到聚类结果,避免了在传统方法中随机初始化会对最终聚类结果造成影响的问题。该方法复杂度很低,并且显著提高了大数据聚类的质量。

报告人简介: 

聂飞平,41岁,西北工业大学教授、博士生导师,博士毕业于清华大学。2015年入选中组部青年千人计划并全职回国工作。主要研究兴趣为机器学习中的理论分析和方法设计,并将所设计的方法成功应用于图像分割与标注、多媒体信息理解与检索、生物信息学等多个领域的实际问题中。已在PAMI、IJCV、Bioinformatics、ICML、NIPS、SIGKDD等顶级国际期刊和会议上发表了一系列学术论文,其中CCF A类论文150余篇(CCF A类论文是教育部学科评估的重要指标,国内超过100篇的学者屈指可数),IEEE/ACM Transactions汇刊论文80余篇,影响因子大于7的一区论文30余篇,论文已被引用11000余次,H指数为55,第一作者论文单篇最高引用近千次。常年担任相关领域的审稿专家、资深程序委员或领域主席,以及IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、Information Sciences、Information Fusion等多个SCI一区二区期刊的编委。2017年荣获吴文俊人工智能自然科学二等奖(排名第1)(被誉为“中国智能科学技术最高奖”),2018年荣获CCF自然科学一等奖(排名第2)。目前主持中组部青年千人计划项目、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金项目等国家级项目500万以上,以及华为、腾讯等互联网公司人工智能项目100万以上。

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