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金博数据挖掘实验室

简介 主要研究方向为医疗健康大数据分析、智能产品创新设计与专利挖掘等

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金博
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金博,教授,ACM、IEEE、CCF高级会员。博士毕业于大连理工大学,在美国罗格斯新泽西州立大学访问,师从国际大数据领域权威学者熊辉教授。 研究方向: 主要研究方向是深度学习、大数据挖掘、人工智能,致力于多源异构类网络化、序列化数据的分析和挖掘方法,并与医疗、教育、金融、制造等行业相结合,开展了以下三方面工作: 技术创新规律挖掘:以专利文本数据深入分析为切入点,研究挖掘技术创新发展规律方法,从专利技术挖掘、专利竞争挖掘、专利交易价值三个方面,提出基于主题分析、排序学习、矩阵分解的创新模型和算法,建立了面向企业的智能技术服务管理框架。论文发表在数据挖掘顶级会议ICDM2014和KDD2016(我校计算机学科第一篇KDD论文)。获得国家自然科学基金项目支持,相关技术通过横向项目方式应用在华为公司、小米公司(小米知识产权战略部,即智谷公司)等国内科技领军企业。 药物相互作用预测:提出了用于预测药物相互作用的人工智能模型,实现同时检测多个潜在的药物相互作用路径,与现有仅能分析已知不良反应,或对未知不良反应仅能预测有无的方法相比,提出的模型不仅可以准确地描述任务关联性,还有效地控制了在临床观测数据上协变量的混杂效应,实现发现药品未知不良反应的能力。论文发表在人工智能顶级会议AAAI2017上,并受邀参与美国医学信息学协会AMIA2017年会做专题报告。获得2项科技部重点研发计划项目及国家自然科学基金资助。 疾病智能诊断:以帕金森病等神经系统疾病作为对象,研究了神经系统对面部及声带小肌肉群的控制障碍机制,通过患者临床数据,提出处方智能评估及预测模型。论文发表在数据挖掘顶级会议KDD2018上,在此基础上开发了国内第一款使用语音识别和人脸识别技术对帕金森患者进行诊断和康复训练的智能应用,获得国家自然科学基金和下一代互联网技术创新项目资助。联合大连市帕金森诊疗联盟开展临床验证,参与大连市国际帕金森日大型义诊,取得良好的社会效益。 学术兼职: 计算机领域三大学会ACM、IEEE、CCF高级会员,连续两年在数据挖掘领域顶级会议ICDM上担任Chair职务,每年最多仅有2名来自国内专家担任相关职务。担任SCI期刊(IEEE ACCESS)、CSSCI期刊(数据分析与知识发现)编委,担任20份国际期刊审稿人,包括IEEE TKDE、JMIR,IEEE TSMC,ACM TIST等,担任17次数据挖掘和人工智能领域顶级会议程序委员,包括AAAI、IJCAI、KDD、ICDM、SDM、DASFAA等。担任中国老年医学学会、中国医院协会等行业学会专委会委员。 学术论文: 在相关领域重要国际期刊及会议上发表论文70余篇,近年来多篇论文在数据挖掘领域顶级会议(KDD、AAAI、ICDM、PAKDD等)和期刊(Information Science、JMIR)收录,承担多项国家级科研项目,担任数据挖掘领域三大顶级会议KDD、ICDM、SDM的程序委员。 科研项目: 主要研究方向为医疗健康大数据分析、智能产品创新设计与专利挖掘等。作为项目负责人承担科研项目5项,获得国家自然科学基金面上项目1项,青年基金项目1项,教育部-中国移动科研项目1项,辽宁省博士启动项目1项,高校科研项目1项,国家重点实验室开放课题项目1项,华为技术有限公司等委托的横向科研项目3项。 主持: 1. 数据驱动的慢性病并发症风险评估及联合用药推荐方法研究(61772110);国家自然科学基金面上项目;2018.1~2021.12。 2. TRIZ多冲突设计问题的工程语义网求解及专利知识挖掘方法与应用(51105052);国家自然科学基金青年科学基金项目;2012.01~2014.12。 3. 基于人工智能的学生个性化学习与质量监测研究(MCM20170507);教育部-中国移动科研基金;2018.4~2020.4。 4. 基于IPv6的帕金森患者的语言障碍诊断及康复训练系统(NGII20170711);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(中国教育和科研计算机网CERNET网络中心管理);2018.1~2018.12。 5. 慢性病风险评估及个性化医疗服务方法研究(20170520311);辽宁省博士启动基金引导计划项目;2017.9~2019.8。 核心参与: 1. 精准医学大数据的有效挖掘与关键信息技术研发(2018YFC0910500);国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项;2018.7~2020.12。 2. 疾病研究精准医学知识库构建(2016YFC0901900);国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项;2016.6~2020.12。 3.弱刚性构件型控性极端制造基础工艺集成与验证(TZ2016006-0107-02),国防基础科研科学挑战专题;2016.1~2020.12。 4. 大学生创新创业方法训练体系构建与应用示范(2015IM040200);科技部创新方法工作专项;2016.01~2017.12。 5. 大数据环境下的微观信用评价理论与方法研究(71731003);国家自然科学基金重点项目;2018.1~2023.12。 6. 健康服务管理与决策大数据融合方法与实时分析研究(91546123);国家自然科学基金重大研究计划培育项目。 7. 面向个性化学习监测与质量评估的人工智能方法研究与应用(61877008);国家自然科学基金面上项目;2019.1~2022.12。 8. 基于流形学习和时序语义网挖掘的人体运动序列分析研究(91546123);国家自然科学基金面上项目;2012-01~2015-12。 9. 大数据环境下高维数据流挖掘算法及应用研究(91546123);国家自然科学基金面上项目;2013.1~2016.12。 10. “互联网+”背景下基于医养结合协同发展的健康养老模式及路径研究(16BGL147);国家社会科学基金一般项目;2016.1~2019.12。

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主页:http://ibc.dufe.edu.cn/index.php?s=/Home/Index/detail/cid/224/id/865.html 教育背景 本科:大连理工大学,软件工程专业 硕士:大连理工大学,计算机应用技术专业 博士:纽约州立大学石溪分校,计算数学专业 科研成果或研究方向 研究方向: 股票量化交易与资产优化,数据科学与知识发现,文本挖掘 已发表论文: 1、Liang Zhang, Keli Xiao, Hengshu Zhu, Chuanren Liu, Jingyuan Yang, and Bo Jin. 2018. CADEN: A Context-Aware Deep Embedding Network for Financial Opinions Mining. In 2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). IEEE, 757-766. 2、Li Zhang, Liang Zhang, Keli Xiao and Qi Liu. 2016. Forecasting price shocks with social attention and sentiment analysis. In Proceedings of the 2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM ’16). IEEE, 559-566.

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