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  • 吳信東

    吳信東

    合肥工業(yè)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師、海外杰青、IEEE Fellow、AAAS Fellow。


    人物簡介

    吳信東(Xindong Wu),男,1963年9月生于安徽省安慶市 樅陽縣項鋪鎮(zhèn)。曾任美國 佛蒙特大學(xué)(University of Vermont)計算機科學(xué)系系主任和正教授,2010年11月當選為IEEE Fellow,2012年當選AAAS Fellow。

    他是國際著名的數(shù)據(jù)挖掘研究與應(yīng)用學(xué)者,受美國國防部、能源部和國家科學(xué)基金委資助,在數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用的研究方面取得了豐富的成果,對多數(shù)據(jù)源的知識發(fā)現(xiàn)、不同種類的噪音對知識發(fā)現(xiàn)精度的影響以及數(shù)據(jù)挖掘在生物、影像數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用等方面有自己的突出貢獻。

    出版過研究專著,并發(fā)表期刊和會議論文300多篇。同時,作為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最權(quán)威的國際期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》(TKDE)的現(xiàn)任主編,和兩大國際頂級會議之一IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)的創(chuàng)辦人和現(xiàn)任指導(dǎo)委員會主席,成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中領(lǐng)導(dǎo)學(xué)科發(fā)展、推動技術(shù)進步的國際學(xué)術(shù)帶頭人之一,2004年獲得了ACM SIGKDD奉獻獎。

    當前研究興趣包括數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)、基于知識的系統(tǒng)(Knowledge-Based Systems)、和萬維網(wǎng)信息探索(Web Information Exploration)。

    教育背景

    1984年8月 獲 合肥工業(yè)大學(xué)微型機應(yīng)用研究所 計算機應(yīng)用 學(xué)士學(xué)位;

    吳信東

    1987年7月 獲合肥工業(yè)大學(xué)計算機與信息系 計算機應(yīng)用 碩士學(xué)位;

    1993年7月 獲英國 愛丁堡大學(xué)(University of Edinburgh)大學(xué) 人工智能 博士學(xué)位。

    工作簡歷

    1987年7月至1991年3月, 合肥工業(yè)大學(xué)任助教。

    1993年7月至2001年8月,先后在澳大利亞的詹姆士-庫克大學(xué)(James Cook University)任講師和 莫那什大學(xué)(Monash University)任高級講師,以及美國的科州礦業(yè)學(xué)院(Colorado School of Mines)任副教授。

    2001年9月至今,在美國的 佛蒙特大學(xué)(University of Vermont)計算機科學(xué)系任正教授和系主任。

    學(xué)術(shù)兼職

    IEEE計算機學(xué)會(IEEE Computer Society)智能信息處理委員會(IEEE Computer Society Technical Committee on Intelligent Informatics)的主任(2002.4至今);

    國際頂級學(xué)報《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》的主編(2005.1~2008.12);以及8個頂級學(xué)術(shù)期刊的編委會;

    Springer出版的國際學(xué)報《知識與信息系統(tǒng)》(Knowledge and Information Systems)的創(chuàng)辦人、主編(1999.1~2004.12)和名譽主編(2005.1至今);

    國際 電氣和電子工程師協(xié)會(IEEE)“國際數(shù)據(jù)挖掘大會”(IEEE International Conference on Data Mining)的創(chuàng)辦人和指導(dǎo)委員會主席(2001年至今);

    Springer出版社《高級信息與知識處理》(Advanced Information and Knowledge Processing)系列叢書的兩名主編之一(2001.1至今);

    曾受邀、受聘在9個國際會議上作特邀或主題報告,100多個專業(yè)會議的程序委員會上擔任各種職務(wù),包括國際頂級會議ICDM-03、KDD-07的程序委員會主席(Chair)或聯(lián)合主席(Co-Chairs)。

    2012年11月29日, 美國科學(xué)促進會(AAAS,The American Association for the Advancement of Science)公布了2012年新當選的Fellows,這充分表明國際學(xué)術(shù)界對其在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域成就的高度認可和支持。新科AAAS Fellows授予儀式于2013年2月16日在美國波士頓的AAAS年會上舉行。吳信東成為安徽省第一位獲此殊榮的科學(xué)家。

    美國科學(xué)促進會成立于1848年,是全球最大的科學(xué)學(xué)會,致力于科學(xué)交流、科學(xué)與社會議題的討論,并主辦和出版國際著名期刊《Science》(全球發(fā)行量最大的期刊)。自1874年開始,該會每年以嚴謹?shù)某绦,?000萬成員中評選“在促進科學(xué)發(fā)展,或?qū)茖W(xué)及社會應(yīng)用,具有卓越成就者”,授予AAAS Fellow之殊榮。

    到目前為止,從中國大陸地區(qū)獲得AAAS Fellows的科學(xué)家僅有4位,包括化學(xué)、海洋地質(zhì)、自動化和城市環(huán)境等學(xué)科,分別來自清華大學(xué)(1位)、同濟大學(xué)(1位)、中科院自動化所(1位)和中科院城市環(huán)境研究所(1位)。

    教學(xué)成果

    截至2006年4月,指導(dǎo)畢業(yè)了4名博士和14名碩士研究生,資助并指導(dǎo)了4名博士后研究人員。

    指導(dǎo)畢業(yè)的國內(nèi)博士研究生2014年獲中國計算機學(xué)會(CCF)優(yōu)秀博士論文獎。

    曾給本科生和研究生講授的課程包括人工智能、專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、軟件工程、萬維網(wǎng)開發(fā)、操作系統(tǒng)、高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、多種程序設(shè)計語言。

    科研成果

    主持多項重大科研項目,包括美國國家自然科學(xué)基金(NSF)項目等。發(fā)表大量高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文,包括英文版《中國科學(xué)》、《科學(xué)通報》和《計算機學(xué)報》,以及國際頂級期刊和會議論文130余篇。

    曾在電子工業(yè)出版社、中國科技大學(xué)出版社、美國Ablex出版社、荷蘭ISO出版社和德國Springer出版社等出版專著和各類研究論文集共12部。

    代表性作品

    [1] Xindong Wu, Gongqing Wu, Fei Xie, Zhu Zhu, Xuegang Hu, Hao Lu, and Huiqian Li. News Filtering and Summarization on the Web. IEEE Intelligent Systems, 2010, 25(5): 68-76.

    [2] Xindong Wu, Vipin Kumar, J. Ross Quinlan, et al. Top 10 Algorithms in Data Mining. Knowledge and Information Systems, 2008, 14(1): 1-37.

    [3] Xindong Wu and Xingquan Zhu, Mining with Noise Knowledge: Error-Aware Data Mining, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A, 2008, 38(4): 917-932.

    [4] Xindong Wu, Chengqi Zhang, and Shichao Zhang. Efficient Mining of both Positive and Negative Association Rules. ACM Transactions on Information Systems, 2004, 22(3): 381-405.

    [5] Xindong Wu and Shichao Zhang. Synthesizing High-frequency Rules from Different Data Sources. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2003, 15(2): 353-367.

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