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20170308-04 王昌栋:多视图非线性聚类及其应用

2017-3-6 20:33| 发布者: 程一-计算所| 查看: 1617| 评论: 0

摘要: 报告嘉宾1:王昌栋(中山大学)报告时间:2017年3月8日(星期三)晚上20:00报告题目:多视图非线性聚类及其应用主持人:贾伟(中科院合肥)报告摘要:作为模式识别中最基本的分类方法之一,数据聚类在各科学领域的数 ...

报告嘉宾1:王昌栋(中山大学)

报告时间:2017年3月8日(星期三)晚上20:00

报告题目:多视图非线性聚类及其应用

主持人:贾伟(合肥工业大学)


报告摘要:作为模式识别中最基本的分类方法之一,数据聚类在各科学领域的数据分析中扮演着重要的角色。由于现实数据的复杂流形分布,非线性可分聚类是最流行且最被广泛研究的聚类问题之一。同时在大数据时代,数据收集获取手段呈现多样化,从而能够获得来自不同数据源(视图)的数据。在这个报告中,我将着重介绍近年来我们在非线性聚类、多视图聚类以及多视图非线性聚类的研究工作,理论、方法及其在诸如珠海公安局大数据处理中的应用。


参考文献:

[1] Chang-Dong Wang, Jian-Huang Lai and Philip S. Yu. Multi-View Clustering Based on Belief Propagation. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 28, No. 4, pp. 1007-1021, April, 2016.

[2] Chang-Dong Wang, Jian-Huang Lai, Ching Y. Suen and Jun-Yong Zhu. Multi-Exemplar Affinity Propagation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 35, No. 9, pp.2223-2237, Sept. 2013.


报告人简介:王昌栋,中山大学数据科学与计算机学院副教授。2013年获得中山大学工学博士学位。2011年曾获首届广州市菁英计划公派留学项目资助,作为联合培养博士生,于2011年12月至2012年11月在美国伊利诺大学-芝加哥校区留学。他的研究方向包括数据聚类、社交网络、推荐系统。他一共发表了五十多篇学术论文,包括IEEE TPAMI、IEEE TKDE、PR等国际刊物和IEEE ICDM等国际会议。主持了包括广东省自然科学基金-杰出青年基金、国家自然科学基金-青年基金、CCF-腾讯犀牛鸟科研基金等7个项目。他的ICDM2010论文荣获最佳论文提名奖;他曾获2012年微软亚洲研究院学者奖提名,2015年中国人工智能学会优秀博士学位论文奖。他是中国人工智能学会-模式识别专业委员会委员。


特别鸣谢本次Webinar主要组织者:

VOOC责任委员:杨猛(深大)

VODB协调理事:左旺孟(哈工大),邓成(西电)


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