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基本信息

姓名:徐悦甡

Yueshen Xu

(注:最后一个字拼音为:shen)

职位:讲师

工作单位:软件学院, 计算机学院

数据与知识工程研究中心

旧个人主页:

http://liu.cs.uic.edu/yueshenxu/

English version:

http://web.xidian.edu.cn/ysxu/en

联系方式

通信地址:西安电子科技大学新校区G-526

电子邮箱:ysxu@xidian.edu.cn ; xuyueshen@163.com

办公地点:西安电子科技大学新校区G-526

个人简介

*各位同学,请按时上交上机报告、随堂作业与课程大作业

邮箱:xdseirclass@163.com

语义网、推荐系统、文本分类、文本聚类数学建模的PPT已经上传与更新,各位同学可自行下载:http://web.xidian.edu.cn/ysxu/teach.html

 

2017.7.12. 推荐一个计算机领域国际会议与期刊投稿、截稿、开会等信息发布的平台,也包括会议与期刊等级,Conference Partner:http://www.myhuiban.com/

 

3. One paper  'Collaborative Service Selection via Ensemble Learning in Mixed Mobile  Network Environmentshas been accepted by journal Entropy (Yuyu Yin#, Yueshen Xu#*, Wenting Xu, Min Gao). Congratulations to Dr. Yin!

 

1. 恭喜Wenting的文章‘Collaborative QoS Prediction for Mobile Service with Data Filtering and SlopeOne Model’(Yuyu Yin#, Wenting Xu, Yueshen Xu#*)被Mobile Information Systems录用

 

2. ** 一篇文章被EAAI (Tackling Topic General Words in Topic Modeling. Yueshen Xu#*, Yuyu Yin and Jianwei Yin; Engineering Applications of Artificial Intelligence, IF=2.368)录用

 

2016.7-今,讲师,西安电子科技大学,数据与知识工程研究中心. 同时担任校竞赛指导组老师,指导全国/美国大学生数学建模竞赛等。西安电子科技大学数学与统计实验中心

2014-2015,联合培养博士生,导师:Prof. Bing Liu (IEEE会士,ACM会士,SIGKDD主席). 伊利诺伊大学芝加哥分校,计算机科学系. 方向:文本学习与话题模型

2013.10-2014.1,实习生. 网易杭州研究院. 云阅读组. 高级数据挖掘工程师,参与云阅读推荐系统的设计与构建

2011.9-2016.7,博士研究生, 导师:尹建伟教授。浙江大学,计算机科学与技术学院. 方向:文本学习与推荐系统. 博士论文题目:《主题建模技术在文本学习中的研究》  

2007.9-2011.7,学士学位,导师:张淑平副教授. 西安电子科技大学. 方向:文本挖掘与垂直搜索引擎

 

本人一直从事文本学习、推荐系统、自然语言理解与非参数学习等方面的研究,视模型构建、参数求解、代码实现、程序调试、论文写作为核心。在ESWA、EAAI、IJWGS、AMIS、IJSEK等国际期刊,在WISE、WAIM、IEEE SCC、ACM DEBS等国际会议上以第一或合作作者发表论文二十余篇。

担任IEEE Transactions on Services Computing、Journal of Network and Computing Application、Neurocomputing、EIS、IJWGS、IEEE Access等期刊或会议的审稿人,担任ICDCS 2017等国际会议的PC。同时,为中国计算机学会、中国人工智能学会、ACM、中国中文信息学会、KDD China等学术组织的会员。

 

博士期间以学生骨干的身份实际参与了核高基重大专项、863重大专项、现代科技支撑计划等科研项目的构建与研发。十分希望与统计机器学习、自然语言理解、推荐系统等领域的同学、老师、业内同行一起交流学习。

 

论文列表:http://web.xidian.edu.cn/ysxu/paper.html

主要研究方向

1.文本学习中的话题模型与半监督学习
2.非参数贝叶斯学习,主要关注以狄利克雷过程为代表的非参数方法及其衍生过程
3.自然语言理解,主要关注句法结构与词法结构在知识推理中的作用
4.推荐系统,主要关注文本学习在推荐系统中的研究
5.概率图模型,主要关注贝叶斯学习与模型求解

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