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个人简历

徐增林教授主要从事复杂多源异构数据处理技术和机器学习的技术和应用研究。目前研究方向包括:半监督学习、核学习、贝叶斯学习、特征选择与提取、多任务学习、多视角学习、主动学习、在线学习、矩阵分析、张量分析、深度学习、优化算法、可扩展学习等。

研究领域

徐增林教授主要从事复杂多源异构数据处理技术和机器学习的技术和应用研究。目前研究方向包括:半监督学习、核学习、贝叶斯学习、特征选择与提取、多任务学习、多视角学习、主动学习、在线学习、矩阵分析、张量分析、深度学习、优化算法、可扩展学习等。

学术论文

他在包括NIPS, ICML, IJCAI, AAAI, UAI, CIKM, ICDM在内的顶级会议和刊物发表论文近30篇,引用600多次,发表专著2部,书籍章节2篇,并获邀于2012年在多伦多召开的国际人工智能大会(AAAI)上做教学报告。主要应用领域包括互联网、推荐系统、社会网络分析、生物信息学、神经信息学、健康数据分析、空间安全数据分析等。徐增林现任电子科技大学大数据研究中心数据挖掘与推理研究所轮值所长,也是JMLR,IEEE TPAMI, JAIR等机器学习与人工智能领域主要期刊的不定期审稿人。

学术著作

他在包括NIPS, ICML, IJCAI, AAAI, UAI, CIKM, ICDM在内的顶级会议和刊物发表论文近30篇,引用600多次,发表专著2部,书籍章节2篇,并获邀于2012年在多伦多召开的国际人工智能大会(AAAI)上做教学报告。主要应用领域包括互联网、推荐系统、社会网络分析、生物信息学、神经信息学、健康数据分析、空间安全数据分析等。徐增林现任电子科技大学大数据研究中心数据挖掘与推理研究所轮值所长,也是JMLR,IEEE TPAMI, JAIR等机器学习与人工智能领域主要期刊的不定期审稿人。