报告人：丁世飞
报告题目：大规模复杂数据的密度峰值聚类算法研究
报告时间：2022年11月9日 15:00
报告地点：腾讯会议591-535-674
报告摘要：密度峰值聚类(Density Peaks Clustering, DPC)是一种基于密度的聚类算法，自提出以来，受到了国内外学者的广泛关注，掀起了密度聚类的研究热潮并成功应用于很多领域。本报告将从大规模复杂数据处理方面介绍我们关于密度峰值聚类算法的研究进展，其主要内容概括为：1简单阐述密度峰值聚类算法原理；2介绍我们在提高DPC算法鲁棒性方面的2项研究；3介绍我们在降低DPC算法复杂度方面的2项研究；最后对聚类研究的工作进行了展望。
讲者简介：丁世飞，男，山东省青岛市人，工学博士，博士后，现任中国矿业大学教授、博士生导师，中国科学院计算技术研究所客座研究员，计算机应用技术学科带头人，中国矿业大学-中国科学院智能信息处理联合实验室负责人。兼任中国计算机学会理事、中国人工智能学会理事，国家自然科学奖通讯与会评专家、国家科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目会评专家、国家“863计划”、“973计划”评审专家、国家级人才计划评审专家、国家自然科学基金（重点、面上、青年）评审专家，担任国际期刊《International Journal of Collaborative Intelligence》主编、《IET Image Processing》副主编，及多个国内外期刊的编委等。主要研究领域为人工智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、大数据智能分析等理论与应用研究。近五年来，在国内外重要学术期刊和重要学术会议上发表学术论文200余篇，其中SCI收录150余篇、计算机学科ESI收录100余篇、爱思唯尔ESI前1%高被引论文6篇、软件学报一篇论文入选2019年高影响力论文、同时入选领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文(F5000)。
作为主要参加人参加并完成国家“863”高技术研究发展计划项目1项、国家自然科学基金重点项目1项、面上2项。主持并完成国家“973”课题1项、国家自然科学基金面上项目4项、江苏省基础研究发展计划1项、中央高校基本业务费重点专项1项。
曾获全国优秀博士学位论文提名奖1项、山东省优秀博士学位论文奖1项、山东省高校优秀科研成果奖2项、江苏省高等学校科学技术研究成果奖3项、吴文俊人工智能科学技术奖1项、江苏省科学技术奖1项。2017年入围全球前十万科学家榜单，2017年、2021年、2022年入围全球顶尖前10万科学家榜单（全球学者库网），2021年入选全球前2%顶尖科学家榜单（斯坦福大学），2020年、2021年连续入选中国高被引学者榜单。
