时间:3月19日上午10:30
地点:主楼四区305
主题:大数据时代的数据挖掘
数据挖掘 (Data Mining)(或知识发现, Knowledge Discovery)泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在有用的信息和模式的一个工程化和系统化的过程。在大数据时代里,数据的产生和收集是基础, 数据挖掘是工具和手段,是大数据中最关键也是最基本的工作。 通常来讲,数据挖掘是理论算法与应用实践的完美结合。 一方面,数据挖掘源于实际应用的需求,挖掘的数据来自于具体应用,同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去,辅助实际决策。 另一方面,理论算法的设计和开发都会考虑实际问题的需求,然后对其进行抽象和泛化;同时好的算法需要在实际应用中得到检验。在这个报告里,我以自己科研团队的工作为基础,介绍数据挖掘在几个研究方向上(系统日志分析、恶意软件检测、文本挖掘、空间数据挖掘、推荐系统)的理论算法和应用实践。
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个人简介:
李涛,2004年7月获美国罗彻斯特大学(University of Rochester)计算机科学博士学位。2004年至今先后任美国佛罗里达国际大学(Florida International University,FIU) 计算机学院助理教授、副教授(终身教授)、正教授 (Full Professor) 、研究生主管 (Graduate Program Director) ,FIU计算与信息学院数据挖掘实验室主任,博士生导师。由于在数据挖掘及应用领域成效显著的研究工作,曾多次获得各种荣誉和奖励,2010年
IBM
大规模数据分析创新奖,并于2009年获得
佛罗里达国际大学最高学术研究奖。同时, 他还是以下数据挖掘国际权威期刊的副主编:ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (ACM TKDD); IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE);Knowledge and Information System (KAIS)。
李涛教授已毕业13名博士员工和1名博士后,指导过17名国家公派的访问学者。毕业的博士生在美国研究型大学(University of West Virginia和 Florida Atlantic University)担任教授和博士生导师及在工业界(IBM Research,Samsung Research, Microsoft,Amazon, LinkedIn, Google, Facebook)担任研发人员。他于2011年和2014年获得佛罗里达国际大学工程学院
杰出导师奖。更多信息见 http://www.cs.fiu.edu/~taoli