· 智源学者

博士,1983年10月出生,清华大学计算机系长聘副教授,博士生导师。2010年于清华大学计算机系获得博士学位。研究兴趣包括社会动力学建模、大规模网络表征学习以及大数据驱动的因果推理和稳定预测。近5年在数据挖掘及人工智能领域高水平会议和期刊发表论文60余篇,曾5次获得顶级国际会议或期刊论文奖,并先后两次入选数据挖掘领域顶级国际会议KDD最佳论文专刊。目前担任IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD等国际期刊编委。曾获得国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、电子学会自然科学一等奖、CCF-IEEE CS青年科学家奖、ACM中国新星奖。入选中组部万人计划青年拔尖人才,并当选中国科协全国委员会委员。

 

代表性成果

  1. 社会感知的多媒体计算框架:针对多媒体领域中的“意图鸿沟”瓶颈难题,将社交图谱与用户行为信息融入多媒体计算,系统性提出了社会感知的多媒体计算研究框架。被多媒体领域权威期刊IEEE MM的Vision and View专栏特邀发表观点性论文,并获得该期刊最佳专栏论文奖(年度唯一)。基于该框架提出的关键模型,分别获得了ICDM15、ICME14、MMM13国际会议的最佳(学生)论文奖和ACM MM12的重大技术挑战奖,入选了ESI热点论文和ESI高被引论文,并获得国家自然科学二等奖(排名第二)和教育部自然科学一等奖(排名第二)。
  2. 结构与性质保持的网络表征学习方法:针对网络表征学习问题,提出了首个拓扑结构保持的网络深层表征学习模型,解决了有向图表征学习中的非对称传递性难题,在链接预测等领域比现有方法准确率提升2倍以上。多次在KDD、AAAI等高水平国际会议上做网络表征学习方面的Tutorial,推动并引领了该方向的发展。所提出的三个算法已经成为该领域的重要基准算法,其中SDNE模型自2016年发表以来已被引用450余次。

拟研究项目名称:因果约束的机器学习理论与方法研究

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