YOCSEF大湾区IT创新论坛：

复杂大数据聚类分析的机遇与挑战在何处？

CCF Young Computer Scientists & Engineers Forum

Guangzhou Branch & Shenzhen Branch

CCF YOCSEF广州、CCF YOCSEF深圳

时间：2019年6月2日（周日）14:00 – 17:40

地点：广州大学城中山大学数据科学与计算机学院A201

聚类分析是无监督学习的一类重要方法，其既年长，亦新兴。谓之“年长”，聚类分析迄今已有六十多年的发展历史，其间涌现出了许多经典的聚类算法；谓之“新兴”，聚类分析现在仍是数据挖掘、计算机视觉、医学数据分析等诸多研究领域的有力工具，并在前沿发展中不断面临着新问题、寻求着新突破。

特别地，在大数据时代下，各行各业产生的海量数据为聚类分析带来了巨大的机遇，也迎来了巨大的挑战。大数据之“大”，不仅在于“大”样本，还在于“大”维度、“大”噪声、“大”变化以及“大”价值。面临数据之“大”，当前聚类分析研究何去何从，机遇与挑战在于何处？又当何所应对？这些正是此次聚类技术论坛意欲探讨的主题。

此次技术论坛具体分为先导报告与讨论争鸣等两个环节。在先导报告环节，论坛邀请了四位国内年轻学者，分别就多视图聚类、集成聚类、大规模聚类以及聚类应用等若干热点方向作专题报告。在讨论争鸣环节，论坛嘉宾和全体参会师生及企业界人士将针对大数据聚类分析的若干话题展开思辨与讨论，希望为未来聚类研究与大数据分析的发展提供新的观点与视角。

诚挚邀请高校师生、企业人士、CCF与CCF YOCSEF同仁、IT从业人员参加，期待您的光临！

主办单位：中国计算机学会（CCF）

承办单位：中山大学数据科学与计算机学院

广州图普网络科技有限公司

论坛程序

（1）   论坛签到（13:40 – 14:00）

（2）   活动介绍（14:00 – 14:10）

（3）   全体合影（14:10 – 14:15）

（4）   第一阶段：先导报告（14:15 – 15:40）

(主持人：陈小军 CCF YOCSEF深圳AC委员，深圳大学研究员)

ü 中山大学王昌栋博士（20分钟）：

多视图非线性聚类

ü 深圳大学陈小军博士（20分钟）：

Graph-based Clustering of Large-scale Data (面向大数据的图聚类方法)

ü 哈尔滨工业大学张晓峰博士（20分钟）：

基于半监督聚类结构调整的分类方法研究

ü 华南农业大学黄栋博士（20分钟）：

从集成聚类到大规模聚类：有限资源下的大规模聚类问题初探

（5）   茶歇（15:40 – 15:50）

（6）   第二阶段：讨论争鸣（15:50 – 17:30）

  (主持人：黄栋 CCF YOCSEF广州AC委员，华南农业大学副教授)

ü 议题1：在大数据时代下，无监督学习的重要性是更为显著，还是渐渐消退？

ü 议题2：深度学习大步前进，聚类分析与之携手，还是各司其职？以及各司何职？

ü 议题3：大数据聚类分析，“最”亟待解决之瓶颈是硬件、是数据、还是算法？（衍生问题：大数据分析，“最”亟待解决之瓶颈是硬件、是数据、还是算法？）

（7）   论坛总结（17:30 – 17:40）

论坛执行主席：

黄栋，副教授，华南农业大学，CCF YOCSEF广州AC委员

陈小军，研究员，深圳大学，CCF YOCSEF深圳AC委员、学术秘书

特邀嘉宾

特邀嘉宾1：王昌栋博士，中山大学数据科学与计算机学院副教授，博士生导师。他的研究方向包括数据聚类、社交网络、推荐系统、医学数据处理。他一共发表了100余篇学术论文，包括IEEE TPAMI等国际顶级刊物和KDD、AAAI、IJCAI等国际顶级会议。主持了包括广东省自然科学基金-杰出青年基金、国家重点研发计划项目-子课题、国家自然科学基金-面上项目等12个项目。他的ICDM2010论文荣获最佳论文提名奖；他曾获2012年微软亚洲研究院学者奖提名，2015年中国人工智能学会优秀博士学位论文奖，2017年广东特支计划“科技创新青年拔尖人才”，2018年度广东省科学技术奖（自然科学奖）一等奖。他是中国人工智能学会-模式识别专业委员会委员，中国计算机学会-数据库专业委员会委员，中国计算机学会-计算机视觉专业委员会委员，CCF-YOCSEF广州副主席（2018-2019），CCF广州分部副主席（2019.3-2021.3）。

特邀嘉宾2：陈小军博士，深圳大学计算机与软件学院，沃顿研究员。主要研究方向为无监督学习、特征选择、集成学习、文本分析等。相关研究成果已在包括ICDE、ICCV、AAAI、IJCAI、SIGKDD、SIGIR、TKDE、TNNLS、TOC、TMM等国内外重要学术会议及期刊上发表，共计SCI/EI检索学术论文50余篇，其中包括 CCF-A类论文近20篇，中科院1区论文近10 篇。先后主持国家自然基金青年基金、面上项目，参与国家自然科学基金重点项目、中科院战略先导专项等。参与开发了国内较早的数据挖掘软件AlphaMiner，曾被多所大学用于教学及科研活动。开发了聚类算法包（wskm），已被学术界和工业界使用。获2018年广东省自然科学二等奖，2017年深圳市自然科学二等奖。

特邀嘉宾3：张晓峰博士，哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院副教授。2008年获得香港浸会大学计算机科学系博士学位。博士毕业后先后加入香港大学电子商务技术研究所（ETI），中国银行（香港）等，并于2011年加入哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院，任副教授，目前从事数据挖掘，社交网络，人工智能等方向研究工作，主持2项国家自然科学基金面上项目，省产学研项目，深圳市基础研究计划，获2018年广东省自然科学二等奖，2017年深圳市自然科学二等奖，2016深圳孔雀人才计划C类。2017年起，任IJCAI,AAAI高级程序委员。

特邀嘉宾4：黄栋博士，华南农业大学计算机系副教授，硕士生导师，2015年博士毕业于中山大学计算机应用专业，2017-2018年在新加坡南洋理工大学从事访问学者研究工作，现为CAAI模式识别专委会委员、CCF计算机视觉专委会委员、CAA模式识别与机器智能专委会委员、CCF YOCSEF广州AC委员。主要研究方向是数据挖掘与大数据分析，具体研究内容包括：数据集成聚类、多视图聚类、大规模聚类和图像视频分析等。近几年已发表学术论文30余篇，其中二区以上SCI期刊论文10余篇，主要研究工作发表在IEEE TKDE (*3)、IEEE TCYB (*1)、IEEE TSMC-S (*1)、PR (*1)、Neurocomputing (*3)、KBS (*1)等相关领域权威期刊；先后主持包括国家自然科学基金与广东省自然科学基金在内的科研项目多项。

参会方式：CCF会员、CCF YOCSEF委员、受邀嘉宾、媒体人士、IT领域人士、高校师生等，可自行前往会场，免费参加；

会场地理位置：广州大学城中山大学数据科学与计算机学院A201报告厅

参加人员：IT领域专业人士、研究生、媒体、其他有兴趣者。

报名联系人：陈曼笙（Email：chenmsh27@mail2.sysu.edu.cn; Tel: 18819259328）

请务必填写下附参会回执，于6月1日前回复邮件

地址：广州大学城中山大学数据科学与计算机学院A201报告厅(导航见下图)

本次活动不作交通安排，参会人员需自行前往，请见谅。