研究队伍

  实验室主任   饶元 博士/副教授

 

  客座教授:   李伟平 教授 北京大学

                    张卫山 教授 中国石油大学

                   James Liu   Professor  香港理工大学

             

研究生(已毕业):

                  2007届  官双喜    (中兴通讯)

                  2008届  陈丽 (华为), 党李飞 (华为)

                  2009届 车九州(腾讯),贾礼威(百度),陈鹏飞(华为),王雯雯 (IBM), 马永起(九院)

                  2010届  赵越(微软) 彭飞(腾讯) 王思(南瑞),山瑞峰(去哪儿)

                  2011届  黄文杰(读博),黄上榕(阿里),吴飞龙(留校),李昕娟(海康)  

                  2012届  梁毅 (招商银行),孙秋年( 大众点评网),杨悦(光大证券),张帅(华为),刘彦龙(深圳证券通信有限公司),殷莉莉(华为),田玛莉( thoughtworks), 韩梅 ( 阿里巴巴),  万辉( 洛阳613),   石仁杰 (中兴),  李星( 交通银行陕西省分行),  张科科( 阿里), 王东城华为), 刘大伟( 中兴) , 罗东阳(百度),曹永杰( 中航飞机股份有限公司研发中心)

 

 

          

研究领域

  

社会智能与复杂数据处理实验室(LSI&CDP)主要研究方向:

 

研究方向之一:  社会智能与网络舆情分析  (本方向同时招收博士生与硕士生)

       Web 2.0技术推动着网络自媒体时代的到来,每一个人都可以利用网络来发表个人的见解、共享、交易以及知识服务,物理世界与网络环境之间的相互映射,使得整个的社会化信息成为了每个人、每个企业以及整个社会的共享资源与财富。通过网络的数字信息可以对物理社会中的现象与行为进行计算与分析,社会计算则成为了一个重要的科学领域,但是在社会计算的基础上,如何利用社会群体信息的涌现效应与知识的聚合技术,来实现深度的信息挖掘,并为每一个网络上的用户提供个性化的智能服务将成为未来网络发展的重要方向。 主要研究工作包括:

  •  网络动态舆情的分析与预测
  •  内容与主体对象的情感识别与深度挖掘
  • 社会网络结构与链接预测 

重要信息):额外获得2020年西安交通大学资助 交叉博士培养名额1名,研究课题与主要工作方向:“面向复杂网络的公共安全事件传播、监测、预警与控制关键技术研究”,本方向属于联合培养,同时,也支持与国外知名大学合作培养,欢迎报考。详细内容:http://gs.xjtu.edu.cn/info/1146/6336.htm 

 

研究方向之二:  可量化的资产定价研究(本方向招收硕士生)

       与传统的“理性市场假说”相对应的一个现象就是市场的非理性,2013年诺贝尔奖获得者Robert Shiller 通过将群体心理学的因素纳入到交易过程中,从而提出了行为金融学的理论基础,在这一个基础上,为传统短期无法预测的市场提供了一个中长期潜在可以进行预测的新机制,即通过群体的交易心理与交易行为来为市场的动态变化提供可量化分析的新机制。该方向结合金融市场理论,深入研究机器学习、内容挖掘、自然语言处理以及社会网络等技术在金融资产组合与定价过程中的问题优化与应用。主要研究工作包括:

  •  资产组合优化策略与算法
  •  资产定价的动态预测
  •  跨领域异构数据的融合

 

研究方向之三:  知识地图与知识服务(本方向招收硕士生)

       大数据条件下,如何从海量的碎片化的数据资源中获得有价值知识内容已成为下一代搜索引擎的核心研究工作之一,内此,google公司则率先提出了Knowledge Gragh的新技术方向,即采用实体的自动识别与抽取,建立起一个实体与关系之间的知识库,从而实现知识内容的聚合服务。而本研究工作,在相关技术的研究技术的基础上,针对特定的产学研的应用领域,针对特定领域中的知识库建立、知识内容的表示方法、知识可视化等核心技术进行深入研究。主要的研究内容与工作包括: 

  • 基于专利资源的知识库与知识地图的构建
  • 基于知识服务的企业竞争分析与评估
  • 技术评估与预测

 

研究方向之四: 复杂数据的融合与处理 (本方向同时招收博士生与硕士生)

       大数据条件下,异质且多来源的海量数据融合与分析则为了当前具有重大挑战一个研究热点。特别是由于异质数据间存在着较大的特征差异,如何将不同的数据特征进行抽取、映射、融合,并实现统一的特征表示与检索,已成为下一代信息与知识系统的研究主流方向之一。而本研究工作,则是在知识图谱与知识表示研究的基础上,针对特定领域的多媒体数据(如图片、音频、视频)与文本内容之间的建立映射与数据表示融合,来实现统一的检索。主要研究工作包括:

  •  多媒体数据实体特征的识别抽取
  • 多媒体数据的文本化表示技术
  • 复杂数据的融合与统一检索

 

        本实验将聚焦学术领域前沿与社会未来趋势,欢迎具有一定数学与程序基础,并对上述研究方向有兴趣,且具有创新精神的同学报考我们实验室的硕士与博士生,我们将提供优良而进取的学习氛围、环境和条件,共同打造一个学术领域研究与产业协同发展的优质品牌。