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山东大学教授,博士生导师。2013年毕业于华南理工大学计算机应用技术专业,获工学博士学位,2013年-2020年在西南大学计算机与信息科学学院工作,2014-2015年香港浸会大学计算机科学系博士后,2011年至2013年美国乔治梅森大学计算机科学系公派联合培养博士生,重庆市学术技术带头人后备人选(2018)。
中国计算机学会会员(人工智能与模式识别专委会委员、生物信息学专委会委员、大数据专委会通讯委员),中国人工智能学会会员(机器学习专委会委员,生物信息学与人工生命专委会委员),ieee/acm会员,中国生物工程学会会员。担任kdd, neurips, ijcai, aaai, icdm, sdm, wsdm, ecai和bibm等国际国内重要会议程序委员会委员(senior/program committee, area chair),和tpami, tnnls, tkde, tcbb, information fusion, pattern recognition, genome biology, bioinforamtics, bib,自动化学报,计算机学报,中国科学-信息科学等多个国内外著名期刊审稿人。
主要从事机器学习,数据挖掘及其在生物医学数据分析中的应用研究,获得重庆市科学技术奖(自然科学)三等奖(2019)(余国先,郭茂祖,王峻等)。在国内外主流会议和期刊(kdd, aaai, ijcai, tkde, tnnls, tcyb, bioinformatics, bib, tcbb,中国科学-信息科学,计算机学报等)发表论文100余篇。主持(完成)国家自然科学基金3项,重庆市自然科学基金2项。
2011.08-2013.05 美国乔治梅森大学 国家公派联合培养博士生
2007.09-2013.06 华南理工大学 硕博连读
2003.09-2007.07 西安理工大学 软件工程
2020.07-至今 山东大学 软件学院
2013.07- 2020.07西南大学 计算机与信息科学学院
2014-2015 香港浸会大学 计算机科学系
2015.08 中国机器学习会议优秀学生论文奖
2013.05 华南理工大学 笃行杯校园十大学术之星
2013.05 ijcai student travel award
2012.12 研究生国家奖学金,国家教育部 国家财政部
2012.08 student travel award, acm bcb12. nsf
2012.07 student travel award, sigkdd12,nsf
2012.04 best poster, siam conf. on data mining doctral student forum, nsf
2012.04 sdm student travel award, google
2012.03 优秀博士论文创新基金二等资助 华南理工大学
2011.07 best student paper, ieee int. conf. on machine learning and cybernetics
2011.03 优秀博士论文创新基金三等资助 华南理工大学
2010.10 腾讯优秀奖学金 深圳腾讯公司
2008.09 研究生一等奖学金 华南理工大学
2007.09 全国研究生数学建模 中国工业与应用数学学会
2007.07 优秀毕业生 西安理工大学
of southwest university, china
机器学习,数据挖掘, 生物信息学
introduction
hi, welcome to my 凯发k8官网下载客户端 homepage. i am a professor in the school of software, shandong university. in june 2013, i received my phd on computer science from the of (scut), guangzhou, china. from august 2011 to may 2013, i was a research scholar in the data mining lab of department of at (gmu), va, usa. in scut, my academic supervisor was professor hong peng (彭宏) and now is professor guoji zhang (张国基). in gmu, i am working with professor and .
i received my b.sc. of software engineering from with honors in 2007. my research interests focus on machine learning and data mining, especially semi-supervised learning in high dimensional data (for example images, web texts), multi-label learning and protein function prediction.
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