李永乐 数学讲师
广受学生信赖的“线代王”

预约

中国科学院大学硕士研究生导师信息:敖翔 郝钦海 中国科学院大学

2023-01-06 17:10:20 来源:天任考研  

中国科学院大学硕士研究生导师信息:敖翔 郝钦海 中国科学院大学

  考研中一般在复试期间大家会联系硕士研究生导师,因为提前联系运气好的话,导师看到你的简历后可能对你非常感兴趣,在不违背原则的前提下没准会对你的复试指点一二。那在和导师邮件沟通的过程中如果你对导师的学术著作颇有研究或者在考研前就已经瞄准某位导师,那就很有必要对于硕士研究生导师的信息提前熟悉了解,方便以后的沟通。下面天任考研频道为大家分享:“中国科学院大学硕士研究生导师信息:敖翔”文章。

  敖翔 男 硕导 中国科学院计算技术研究所

  电子邮件: aoxiang@ict.ac.cn

  通信地址: 北京市海淀区科学院南路6号

  邮政编码:

  研究领域

  面向金融有关应用的文本、行为数据挖掘

  招生信息

  招收2020级硕士研究生,欢迎有志向从事面向金融的数据挖掘应用基础研究的本科生报考。

  招生专业

  081202-计算机软件与理论

  招生方向

  数据挖掘,金融大数据分析

  教育背景

  2010-09--2015-07 中国科学院计算技术研究所 工学博士

  2006-09--2010-07 浙江大学 工学学士

  工作经历

  2018.9至今,中科院计算所,副研究员

  2015.7-2018.9,中科院计算所,助理研究员

  社会兼职

  2019-06-05-今,ICDM2019, 程序委员会委员

  2018-09-30-今,PAKDD18/19/20, 程序委员会委员

  2018-08-31-今,AAAI19/20, 程序委员会委员

  2017-12-30-今,IJCAI18/19/20, 程序委员会委员

  2015-12-30-今,IEEE TKDE/TNNLS, ACM TIST, PR, Information Systems等期刊, 审稿人

  教授课程

  人工智能基础

  网络数据挖掘

  专利与奖励

  奖励信息

  (1) 中科院青促会会员, 院级, 2019

  (2) 微软亚洲研究院铸星计划成员, 其他, 2019

  (3) CCF-腾讯犀牛鸟科研基金奖, 其他, 2019

  (4) 中国科学院计算技术研究所研究人员, 研究所(学校), 2018

  (5) 北京洪堡论坛青年学术之星, 其他, 2018

  (6) 中国科学院计算技术研究所研究人员, 研究所(学校), 2017

  专利成果

  ( 1 ) 一种并行的垂直交叉网络数据采集方法及系统, 发明, 2016, 第 1 作者, 专利号: ZL201310146080.7

  ( 2 ) 一种面向大数据的分布式主题发现方法及系统, 发明, 2017, 第 4 作者, 专利号: ZL201310526790.2

  ( 3 ) 一种大数据分类方法及系统, 发明, 2018, 第 4 作者, 专利号: ZL201310727192.1

  ( 4 ) 一种基于并行自动编码机的特征学习方法及系统, 发明, 2018, 第 4 作者, 专利号: ZL201610147007

  ( 5 ) 描述型多维度事件序列的并行频繁情节挖掘方法与系统, 发明, 2019, 第 1 作者, 专利号: ZL201610524750.8

  论文与著作

  发表论文

  (1) Field-aware calibration: a simple and empirically strong method for reliable probabilistic predictions, The Web Conference 2020 (WWW2020), 2020-04, 第 2 作者

  (2) Financial Defaulter Detection on Online Credit Payment via Multi-view Attributed Heterogeneous Information Network, The Web Conference 2020 (WWW2020), 2020-04, 通讯作者

  (3) Spatiotemporal Activity Modeling via Hierarchical Cross-Modal Embedding, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2020-04, 通讯作者

  (4) Reading Like HER: Human Reading Inspired Extractive Summarization, 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2019), 2019-11, 通讯作者

  (5) A Challenge Dataset and Effective Models for Aspect-Based Sentiment Analysis., 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2019), 2019-11, 第 4 作者

  (6) Cross-modal Image-Text Retrieval with Multitask Learning., 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2019), 2019-11, 第 3 作者

  (7) A Unified Generation-Retrieval Framework for Image Captioning., 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2019), 2019-11, 第 4 作者

  (8) Warm Up Cold-start Advertisements: Improving CTR Predictions via Learning to Learn ID Embeddings, The 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2019-07, 第 3 作者

  (9) Unsupervised Neural Aspect Extraction with Sememes, International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2019, 通讯作者

  (10) Large-scale Frequent Episode Mining from Complex Event Sequences with Hierarchies, ACM Transaction on Intelligent Systems and Technology, 2019, 第 1 作者

  (11) Grid-based DBSCAN: Indexing and Inference., Pattern Recognition, 2019, 通讯作者

  (12) SBRNE: An Improved Unified Framework for Social and Behavior Recommendations with Network Embedding., International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), 2019, 第 4 作者

  (13) Beyond Polarity: Interpretable Financial Sentiment Analysis with Hierarchical Query-driven Attention., International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2018, 通讯作者

  (14) Attention-driven Factor Model for Explainable Personalized Recommendation., International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2018, 第 4 作者

  (15) Free-rider Episode Screening via Dual Partition Model., International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), 2018, 第 1 作者

  (16) Mining Precise-positioning Episode Rules from Event Sequences., IEEE Transactions on Data Engineering, 2018, 第 1 作者

  (17) Discovering and Learning Sensational Episodes of News Events., Information Systems, 2018, 第 1 作者

  (18) Precise-positioning Episode Rules from Event Sequences., IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE, poster), 2017, 第 1 作者

  (19) Sequential Transfer Learning: Cross-domain Novelty Seeking Trait Mining for Recommendation., International World Wide Web Conference (WWW, poster track), 2017, 第 4 作者

  (20) Online Frequent Episode Mining., IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), 2015, 第 1 作者

  (21) Discovering and learning sensational episodes of news events., International World Wide Web Conference (WWW, poster track), 2014, 第 1 作者

  (22) Combining supervised and unsupervised models via unconstrained probabilistic embedding., Information Sciences, 2014, 第 1 作者

  科研活动

  科研项目

  ( 1 ) 序列大数据复杂情景模式发现算法研究, 主持, 国家级, 2017-01--2019-12

  ( 2 ) 高通量区块链智能监管研究, 主持, 市地级, 2018-05--2020-04

  ( 3 ) 基于深度强化学习的在线广告推荐, 主持, 院级, 2018-10--2019-10

  ( 4 ) 金融智慧债券风险预警, 主持, 院级, 2017-06--2018-08

  ( 5 ) 科技资源监测系统, 主持, 研究所(学校), 2017-06--2017-12

  ( 6 ) 金融欺诈识别聊天机器人, 主持, 院级, 2019-01--2020-08

  ( 7 ) 保持高阶相似性的动态图表示学习方法及应用, 主持, 国家级, 2020-01--2023-12

  ( 8 ) 基于高阶多图融合嵌入的用户金融行为分析, 主持, 院级, 2019-09--2020-08

  ( 9 ) 基于深度学习的探索-利用(Explore-Exploit)算法研究, 主持, 院级, 2019-10--2020-10

  合作情况

  项目协作单位

  阿里、腾讯、蚂蚁金服、德勤(中国)、我国金融监管部门等

  以上就是天任考研频道为大家分享的文章:“中国科学院大学硕士研究生导师信息:敖翔”。建议大家给导师发邮件题目直接写“姓名 xxx专业硕士自荐信”等,让硕士研究生导师一眼就能知道你的目的。内容主要分成两个部分:第一,要说明自己的情况。第二,要表明对老师研究方向的兴趣。

热门好课推荐

MORE

2025考研英语无忧班

时长:468课时


  • 刘晓艳

  • 张超

3000元
已报501人

2025考研数学无忧班

时长:604课时


  • 李永乐

  • 宋浩

4000元
已报198人

2025考研政治无忧班

时长:225.5课时


  • 孔昱力

2000元
已报337人

2025考研管综无忧班

时长:440h


  • 吕建刚

3980元
已报112人