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        香港科技大学杨强教授应邀来访       

    8月15日,应语义计算与数据挖掘实验室邀请,香港科技大学计算机系教授、IEEE Fellow杨强博士访问计算机学院,并做了题为“Heterogeneous Transfer Learning”的学术报告。报告会得到校研究生院研究生教育创新计划的支持,是该计划今年的329个项目之一。研究生院副院长陈伟、培养评估办公室主任蒋家杰代表研究生院到会并给与指导。报告会由计算机学院执行院长陈华平主持,正在学院访问的德州大学阿灵顿分校丁宏强教授、副院长陈恩红以及学院部分教师和研究生参加了报告会。

    杨强教授首先介绍了问题提出的背景。在实际应用中,常常面临着感兴趣对象的训练数据特征非常少,但有很多其它特征空间的数据。面对这种情况,如何有效利用其它数据特征便成为一个既具挑战又有意义的问题。现有的许多学习方法不能利用这些辅助数据,因为这些算法都训练数据和测试数据必须来自同一分布和特征空间的假设。但在这一假设不成立时,就需要一种新的技术,能够帮助我们从一种特征空间转移到另外一种特征空间。报告会中,杨强教授为师生们介绍了转移学习的具体方法以及如何用这些方法提高目标领域的学习性能。杨强教授的报告语言生动、精彩纷呈,报告内容引起了在座同学的强烈兴趣。报告会后,杨强教授、Chris Ding教授又与实验室的同学做了更深入的交流。在听取同学们推荐系统、语义标注方面的工作报告后,两位教授认为这些工作有较强的创新性,鼓励同学们继续深入下去,并给出了一些好的建议。

   

    附杨强教授简历:杨强教授主要研究领域为机器学习、数据挖掘和自动规划。他于1982年毕业于北京大学,获得天体物理学学士学位。然后分别于1985年、1987年,在马里兰大学帕克学院获得计算机科学和天体物理学硕士学位,并于1989年在马里兰大学帕克学院获得计算机科学博士学位。1989至1995年,杨教授受聘于滑铁卢大学,先后担任助理教授和副教授。1995年至2001年,杨教授被另一所加拿大大学--西蒙弗雷泽大学聘为教授并担任NSERC 产业研究主席。由于他在智能学习和数据挖掘、智能规划等领域的突出贡献,杨教授当选为IEEE fellow。到目前为止,杨教授已发表了超过了200篇关于人工智能和数据挖掘方面的文章。杨教授的研究团队连续获得了2004和2005年的ACM KDDCUP国际数据挖掘竞赛冠军;他还应邀在IJCAI 2009、ACL 2009和ACML 2009等会议中进行了学术演讲。

    杨教授目前是包括IEEE Intelligent Systems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Journal of Web Intelligence and Journal of Knowledge and Information Systems在内的多个国际知名期刊的编委。他还组织筹办了多个人工智能和数据挖掘的国际会议,目前正在担任和曾经担任过的职务有:ACM KDD 2010的程序委员会联合主席、ACM IUI 2010的会议联合主席、AAAI 2005/2006的tutorial 联合主席、 ACM KDD2007的专题讨论会主席、PRICAI 2006和PAKDD 2007的程序联合主席、IEEE ICDM 2007/2009的数据挖掘竞赛主席、ICDM 2006和CIKM 2009的副主席、ICCBR 2001的会议主席和加拿大2000年AI会议的程序委员会联合主席。

  

 

 

     
     
   
   
                 
 
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