黄俊


姓名:黄俊

职称:副教授

E-Mail:huangjun.cs@ahut.edu.cn

个人主页:https://jiunhwang.github.io/

谷歌学术:https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=nGO8rj8AAAAJ

主要研究方向

机器学习、数据挖掘

个人简介

黄俊,男,副教授,硕士/博士生导师,人工智能系系主任、安徽工业大学计算机科学与技术硕士学位点负责人、“大数据挖掘与智能计算”科研团队负责人。中国科学院大学博士,东京大学博士后(特任研究员)。入选安徽省高校优秀青年人才支持计划、安徽工业大学青年拔尖人才“青年学者”培养对象。

先后主持国家自然科学基金项目、安徽省高校协同创新项目、CCF-蚂蚁科研基金等纵向和横向课题10余项。获中国科学院百篇优秀博士论文奖、ACM中国新星奖(合肥分会)、安徽省科学技术进步奖三等奖。在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)、International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)、IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE)、Data Mining and Knowledge Discovery (DAMI)、IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB)、IEEE International Conference on Data Mining (ICDM)等高水平国际期刊和会议发表学术论文30余篇。

学术服务

1.安徽省计算机学会青年工作委员会副主任

2.安徽省计算机学会理事

3.CCF多媒体专委会执行委员

4.国际会议TPC:如IJCAI,ACM MM,ECML-PKDD等

5.国际期刊审稿人:TPMAI,TKDE,TCYB,TKDD,NN等

所授课程

《数据挖掘技术》,《数据结构》,《新生研讨课[智]》等

学术获奖

1.中国科学院百篇优秀博士论文奖,2018

2.高速轮轴智能制造关键技术研发及应用,安徽省科技进步奖三等奖,2020.

3.ACM中国新星奖(合肥分会),2021

科研课题

1.国家自然科学基金青年项目,基于类属特征学习的鲁棒高效多标记学习方法研究,61806005,主持

2.安徽省高校协同创新项目,多模态内窥镜成像数据的多元属性获取与知识推理,GXXT-2022-052,主持

3.CCF-蚂蚁科研基金,基于半监督学习的多源数据融合智能运维算法研究,CCF-AFSGRF20210003,主持

4.安徽省教育厅优秀青年人才支持计划重点项目,多标记学习中未知标记发现和分类方法研究,gxyqZD2022032,主持

5.安徽省高校自然科学研究重点项目,弱监督多标记学习方法研究,KJ2021A0373,主持

6.安徽省高校自然科学研究重点项目,面向互联网大数据的多标记学习方法研究,KJ2018A0050,主持

代表性论著:

1.JunHuang, Yang Yang, Hang Yu, Jianguo Li, Xiao Zheng, Twin Graph-based Anomaly Detection via Attentive Multi-Modal Learning for Microservice System, the 38th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE2023), 2023. (CCFA)

2.Jun Huang, Linchuan Xu, Jing Wang, Lei Feng*, Kenji Yamanishi, Discovering Latent Class Labels for Multi-Label Learning, in International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), pp. 3058-3064, Yokohama, Japan, 2020. (CCFA)

3.Jun Huang, Guorong Li, Qingming Huang and Xindong Wu, Learning label Specific Features and Dependent Class Labels for Multi-Label Classification, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2016, 28(12):3309-3323. (CCFA)

4.Jun Huang, Linchuan Xu, Kun Qian, Jing Wang, Kenji Yamanishi, Multi-Label Learning with Missing and Completely Unobserved Labels, Data Mining and Knowledge Discovery, 35:1061–1086,2021. (CCFB)

5.Jun Huang, Feng Qin, Xiao Zheng, Zekai Cheng, Zhixiang Yuan, Weigang Zhang, and Qingming Huang, Improving Multi-Label Classification with Missing Labels by Learning Label-Specific Features. Information Sciences, 2019, 492:124-146. (CCFB)

6.Jun Huang, Guorong Li, Qingming Huang and Xindong Wu, Joint Feature Selection and Classification for Multi-Label Learning, IEEE Transactions on Cybernetics, 2018, 48(3):876-889. (CCFB)

代表性专利:

1.国家发明专利,一种多标签图像深度学习分类方法及装置,ZL202011022191.3,授权日期:2023年5月26

2.国家发明专利,基于Spark的高维序列数据相似性查询方法及系统,ZL201910963344.5,授权日期:2022年2月22日