《多源异构大数据的机器学习关键技术研究进展_徐增林_大数据论坛》pdf电子书免费下载
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作者：徐增林 页数：42 出版社：电子科技大学 大数据研究中心 计算机科学与工程学院 |
《多源异构大数据的机器学习关键技术研究进展_徐增林_大数据论坛》介绍
多源异构大数据的机器学习关
键技术研究进展
徐增林
zenglin@gmail.com
电子科技大学
大数据研究中心
计算机科学与工程学院
统计机器智能与学习实验室
统计机器智能与学习实验室(Statistical Machine Intelligence & LEarning,
SMILE)
• 网址：http://bigdatalab.weebly.com
研究目标：
• 复杂多源异构数据处理技术：分类、聚类、半监督学习、多核学习、
特征选择、多任务学习、多视角学习、集成学习、网络分析、张量分
析
• 统计机器学习理论研究: 近似算法、随机投影算法、稀疏学习等的理论
• 贝叶斯图模型研究：高斯过程、主题模型、隐变量模型
• 机器学习的优化与推断研究：最优化算法、Variational Inference、先进
采样算法、混合算法
• 机器学习大数据平台研究：在线学习、分布式学习
• 机器学习在社会网络、神经信息学、健康、安全等领域的应用
大数据挖掘与推理研究所
大数据挖掘与推理研究所(Institute of Big Data Mining and
Reasoning)@电子科大大数据研究中心
研究目标：
• 异构多源大数据处理与建模
• 实时数据处理、多源数据处理、时间空间数据分析、复杂网络数据分析、金
融大数据建模、媒体大数据建模、医学大数据建模、移动大数据建模
• 大数据智能计算与分析技术
• 分布式大数据查询技术、先进机器学习与数据挖掘理论研究、并行化机器学
习和数据挖掘算法研究、随机化算法与在线学习、社会网络分析、Web挖掘
与检索、商业智能、排名与推荐算法、深度学习算法、大数据降维技术
• 大数据分布式计算模型与系统
• 大数据分析平台Hadoop/Spark性能优化与功能增强、大数据机器学习平台研
究、面向行业应用（如医疗、教育、安全、移动数据）的大数据分析与学习
平台设计等
• 大数据知识表示与推理技术研究
• 大型本体知识库构建方法和本体映射等知识深层理解的关键处理算
法、知识的深层表示、大型知识库上逻辑推理机制和机器学习
大数据挖掘与推理研究所
电子科大大数据研究中心
大数据挖掘与推理研究所(Institute of Big Data Mining and
Reasoning)
主要人员：
• 周涛（大数据中心主任、优青、拔尖、教授）
• 申洪涛（大媒体计算中心主任，千人计划入选者）
• 徐增林（青年千人计划入选者，教授）
• 符红光（863子课题负责人）
• 邵俊明（校百人、教授）
• 邵杰（校百人、教授）
• 杨阳（校百人、教授）
• 尚明生（教授）
《多源异构大数据的机器学习关键技术研究进展_徐增林_大数据论坛》目录
大数据的发展
大数据分析面临的挑战
大数据机器学习算法与平台