报告时间：2022年12月06日（周二）10:00-12:00
报告地点：线上腾讯会议，会议ID（643-108-478）
报告题目：面向医疗领域的数据挖掘研究分享
报告简介：图是一种随处可见的数据结构，它可对存在交互行为的对象进行极其有效的建模。近来，在AI和机器学习的发展推动下，图数据挖掘技术已取得了快速进步。尽管成果喜人，但在公共卫生领域的研究和临床实践产生了大量相关联数据的情况下，现代图数据挖掘的原理与技术的探索仍然相当有限。在本次学术分享中，阳及助理教授将介绍其关于医疗健康领域的图数据挖掘研究的愿景与目标，并举例说明其在研究脑网络、EHR网络和移动网络方面的最新进展。 在分享结束时，阳及助理教授将讨论在这些领域上未来可能的方向，通过对图挖掘和/或健康信息学抱有兴趣的研究人员进一步的合作，相信会对这些方向今后的发展大有裨益。
报告人介绍：阳及（Carl Yang），埃默里大学计算机系助理教授。其于2014年在浙江大学竺可桢学院获得工学学士学位，于2020年在伊利诺伊大学香槟分校获得博士学位，师从Jiawei Han教授。他的研究方向包括图数据挖掘、应用机器学习、结构信息系统，以及它们在知识图谱、推荐系统、生物医药信息学、医疗健康等方面的应用。担任IEEE神经网络与学习系统汇刊（TNNLS）、IEEE大数据会刊等编委，以及KDD、CIKM等会议组委会。他已在KDD、WWW、TKDE、NeurIPS、ICML、SIGIR、ICDE等国际一流刊物发表论文90余篇，Google Scholar引用1800余次。获得ICDM 2020最佳论文奖,2022年KDD健康日最佳论文奖，2021年KDD最佳论文奖入围，UIUC 2020毕业论文结业奖学金等荣誉。
