报告题目：代价敏感学习的若干方法

主讲人：张师超教授

单    位：广西师范大学              

报告时间：2018年5月10日14:30-15:30       

报告地点：信息楼301                 

邀请人：智能系统研究所  黄敏教授   

报告摘要:

代价敏感学习是数据挖掘中的一个具有实际应用价值的重要研究课题。本报告主要介绍多个代价敏感的分类，含缺失值的代价敏感决策树，代价敏感的缺失数据填充，数据异质下的代价敏感分类，代价敏感的半监督分类，以及代价敏感的KNN分类和CF-KNN分类。这些方法从不同角度提升对小类数据预测的处理能力，籍以抛砖引玉。

报告人简介:

  张师超教授是国家级人才项目获得者，国家人事部海外高层次留学人才回国资助人选获得者（全国首批1/20人）。长期从事数据挖掘和大数据的研究，在多源数据挖掘、不完全信息挖掘、代价敏感学习和kNN分类等方面取得系列原创性研究成果。在Springer出版学术专著3部，以第一或者通信作者在国际重要学术期刊发表论文80余篇，包括Trans论文20多篇、ESI高引论文3篇。据GoogleScholar检索，成果获得引用总计6000多次，2014至2017年连续四年进入Elsevier发布的中国高被引学者榜单。先后主持了国家级项目共15项，获得国际会议最佳论文奖2次。先后担任TKDD、TKDE、KAIS和IEEE Intelligent Informatics Bulletin的副编辑，国际会议ADMA指导委员会委员，PRICAI等国际会议的会议主席/程序主席或者副主席10多次。