基本信息
浏览量:24
职业迁徙
个人简介
邵俊明,男。研究方向:数据挖掘、机器学习、脑科学 研究方向详见实验室网站: dm.uestc.edu.cn。一直致力于数据挖掘与机器学习的基础理论及应用研究,近年来在KDD, ACL, IJCAI, TKDE等数据挖掘相关领域的国际学术期刊和会议上共发表高水平学术论文80余篇。其中三篇论文分别获得2010年ICDM研讨会最佳论文奖(全球唯一)、2011年IGI Global第四届年度优秀期刊最佳论文奖、2019年DASFAA会议最佳论文奖(全球唯一)。申请国家发明专利6项。以“Summa cum laude”最高荣誉博士毕业。
研究兴趣
论文共 6 篇作者统计合作学者相似作者
按年份排序按引用量排序主题筛选期刊级别筛选合作者筛选合作机构筛选
时间
引用量
主题
期刊级别
合作者
合作机构
IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systemsno. 10 (2023): 5983-5995
引用0浏览0EIWOS引用
0
0
INFOCOMpp.1-10, (2023)
引用0浏览0EIWOS引用
0
0
INFORMATION SCIENCES (2023): 738-753
作者统计
合作学者
合作机构
D-Core
- 合作者
- 学生
- 导师
数据免责声明
页面数据均来自互联网公开来源、合作出版商和通过AI技术自动分析结果,我们不对页面数据的有效性、准确性、正确性、可靠性、完整性和及时性做出任何承诺和保证。若有疑问,可以通过电子邮件方式联系我们:report@aminer.cn