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北方工业大学计算机科学与技术研究生导师介绍:
宋威,男,1980年生,教授,中国计算机学会高级会员。2008年1月于北京科技大学计算机应用技术专业获博士学位。2008年5月起在北方工业大学计算机系工作。现任计算机学院副院长。 中国.北京 100144 北方工业大学计算机学院 Tel:010-88802798 E-mail: songwei@ncut.edu.cn |
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个人简历
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教授课程
C语言程序设计、数据仓库与数据挖掘 |
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主要研究领域和方向
数据挖掘、推荐系统 |
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近年来主要科研项目
主持完成北京市优秀人才项目1项,横向课题3项;参与完成国家科技支撑计划项目1项,国家自然科学基金1项。 |
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近五年的荣誉和成果
1. 国家科技进步二等奖,2014年2. 中国有色金属工业科学技术一等奖,2012年 3. 北京市“高创计划”青年拔尖人才,2015年 4. 石景山区优秀青年知识分子,2013年 科研项目、学术成果 |
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近年来出版的主要教材与专著
1. Wei Song, Zihan Zhang, Jinhong Li. A high utility itemset mining algorithm based on subsume index. Knowledge and Information Systems. (Accepted)2. Wei Song, Chunhua Wang, Jinhong Li. Binary Partition for Itemsets Expansion in Mining High Utility Itemsets. Intelligent Data Analysis, 2016, 20(4): 915–931. (SCI检索) 3. Wei Song, Yu Liu, Jinhong Li. Mining high utility itemsets by dynamically pruning the tree structure. Applied Intelligence, 2014, 40(1): 29-43.(SCI检索) "Computing Reviews 19th Annual Best of Computing Notable Articles”(http://www.computingreviews.com/recommend/bestof/notableitems.cfm?bestYear=2014) 4. Wei Song, Yu Liu, Jinhong Li. BAHUI: fast and memory efficient mining of high utility itemsets based on bitmap. International Journal of Data Warehousing and Mining, 2014, 10(1): 1-15. (SCI检索) 5. Wei Song, Jinhong Li, Zhangyan Xu. Meta itemset: a new concise representation of frequent itemset. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2009, 21 (4): 259-272. (SCI检索) 6. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-BitTableFI: An improved algorithm for mining frequent itemsets. Knowledge-Based Systems, 2008, 21 (6): 507-513. (SCI检索) 7. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-MaxMiner: a new maximal frequent itemset mining algorithm. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 2008, 17(2): 303–320. (SCI检索) 8. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-CloseMiner: an improved algorithm for mining frequent closed itemset. Intelligent Data Analysis, 2008, 12(4): 321-338. (SCI检索) 9. 杨炳儒,宋威,徐章艳.基于知识发现的专家系统的新构造.中国科学E辑, 2007, 37(6): 738- 747. 10. 杨炳儒,宋威,徐章艳.基于内在认知机理的知识发现理论及其应用.自然科学进展, 2006, 16(1): 107-115. |
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在研主要项目
1. 国家自然科学基金,“基于多关系数据挖掘的跨媒体推荐关键技术研究”(61105045),负责人. 2. 北京市中青年骨干人才项目,“面向工业生产数据的分布式序列模式挖掘算法研究” (PHR201108057),负责人. 3. 横向课题,“大数据可视化技术研究”,负责人. |
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国内外学术活动
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