报告题目：基于同步的数据挖掘(Synchronization-based Data Mining)

报 告 人：邵俊明（电子科技大学教授，博士生导师）

报告时间：2022年5月13日（星期五）晚上7：00

报告地点：腾讯会议（417 702 169） 

主办单位：科技处，研究生处，计算机与信息学院

邵俊明：教授，博导，德国洪堡学者，国家级人才入选者。一直致力于数据挖掘与机器学习的基础理论及应用研究。迄今共发表论文100余篇，包括KDD，ACL，WWW，TKDE等CCFA及中科院一区论文28篇。其中，四篇文章分别获最佳论文奖。受邀出版英文专著一本。此外，担任Frontiers in Human Neuroscience评审编辑、VDS2021会议PC Chair，第四届模式识别与人工智能国际会议（PARI2021）Special Session主席，国际著名期刊/会议TPAMI，TKDE，KDD，IJCAI，AAAI等审稿人并获IJCAI杰出评审人。入选德国洪堡学者，CCF大数据专委通信委员。2018年获教育部霍英东教育基金，2020年获四川省科技进步二等奖、2021年获四川省科技进步一等奖。近五年主持国家重点研究计划课题，军科委基础加强重点项目课题，国家自然科学基金，军委装备部预研基金项目，四川省杰出青年基金等20余项。同时聚焦行业领域共性技术问题，与华为、电信等建立长期预研合作，三次获华为项目优秀合作奖。

报告内容简介：本次报告从一个新颖的视角介绍数据挖掘中具有革新性的可靠算法：同步。同步就是一组事件通过相互交互以共同的节奏自发地同时发生，它是自然界中普遍存在的现象。同步机制允许通过交互对象之间的简单操作来控制复杂的过程。受同步概念的启发，本次报告介绍了几种数据挖掘算法（例如，平面/层次/子空间聚类、异常值检测和可解释性）并展示了它们的预期特性。

届时欢迎广大师生积极参会、交流！