基本信息
何清男 博导中国科学院计算技术研究所
电子邮件： heqing@ict.ac.cn
通信地址： 北京市海淀区科学院南路六号中科院计算技术研究所智能信息处理重点实验室
邮政编码： 100190


研究领域

机器学习、大数据挖掘等人工智能领域



招生信息
招生专业081202-计算机软件与理论
081203-计算机应用技术
083500-软件工程

招生方向机器学习、数据挖掘、人工智能
计算机技术
软件工程


教育背景1997-09--2000-07北京师范大学博士

学历1997年8月-2000年7月 北京师范大学 模糊数学与人工智能专业 博士毕业，获博士学位

学位北京师范大学 1997 博士
郑州大学 1985硕士
河北师范大学 1981学士

出国学习工作2001年11月俄罗斯圣彼得堡信息与自动化研究所合作交流,执行中俄政府间科技合作项目
2003年10月澳大利亚UniSA高级访问，执行中澳国际特别基金合作项目
2004年10月澳大利亚UTS, 中国科学院高级访问计划.

工作经历
2000年8月北京师范大学博士毕业后，进入中国科学院计算技术研究所做博士后工作，出站后留所工作，现任中国科学院计算技术研究所研究员、博士生导师，中国科学院智能信息处理重点实验室机器学习与数据挖掘课题组负责人。兼任中国人工智能学会副秘书长，常务理事，机器学习专业委员会常务理事, 分布智能与知识工程专业委员会秘书长，中国电子学会云计算专家委员会和大数据专家委员会委员。
主要研究领域：机器学习与数据挖掘，基于云计算的大数据挖掘。主要学术贡献：提出了基于超曲面的覆盖学习算法；提出极小样本集抽样方法与相关理论；提出了基于进化规划的基于摄动的模糊聚类改进算法，解决了模糊聚类失真问题；证明了模糊集扩展原理在范畴论意义下的合理性；提出概念语义空间用于知识管理；提出基于极限学习机的分类、聚类、回归、异常发现算法。在国内外重要刊物和会议上发表近百篇学术论文，40多篇文章发表在SCI国际期刊，被EI收录66篇。
在云计算和大数据挖掘应用方面，2008年底，何清带领他的中科院计算所机器学习与数据挖掘团队，受中国移动研究院委托开发完成了基于云计算的并行数据挖掘平台，用于TB级实际数据的挖掘，实现了高性能、低成本的数据挖掘，通过这次创新，使我国获得了自主知识产权的基于云计算的数据挖掘技术。受大会邀请在第二、三、六届中国云计算大会上作了技术报告。何清先后主持完成多个有关数据挖掘的国家自然科学基金项目和863项目，承担完成或参加完成的多项国家自然科学基金项目被评为优或特优。承担完成了两项863项目获得好评。提出了一系列有效的数据挖掘算法和多个并行机器学习算法。组织开发实现了四十多个并行机器学习算法，所开发的多个数据挖掘软件获得了软件著作权，并实际应用到电信、电力、信息安全、环保、保险行业的数十家企业，为企业带来了可观的经济效益和社会效益。2015年大数据挖掘算法与云服务科研成果获得吴文俊人工智能创新奖。



工作简历2008-10~现在,中国科学院计算技术研究所,研究员
2007-06~现在,中国科学院计算技术研究所,博士生导师
2006-05~现在,中国科学院研究生院,教授
2002-10~2007-09,中国科学院计算技术研究所,硕士生导师
2002-08~2008-09,中国科学院计算技术研究所,副研究员
2000-08~2002-07,中国科学院计算技术研究所,博士后

社会兼职2018-05-12-今,中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会, 副主任委员
2014-04-25-今,中国电子学会大数据专家委员会, 委员
2012-05-31-今,中国通信学会大数据专家委员会, 委员
2009-06-01-今,中国电子学会云计算专家委员会, 委员
2003-08-01-今,中国人工智能学会, 副秘书长


教授课程认知计算
人工智能基础
云计算与大数据管理系列讲座
模糊数学及计算机应用


专利与软著



发明专利




（ 1 ） 一种采用决策树的数据分类方法和系统, 发明, 2011, 第 2 作者, 专利号: 1.7
（ 2 ） 一种确定数据样本类别的方法及其系统 , 发明, 2010, 第 1 作者, 专利号: 4.6
（ 3 ） 一种关联规则挖掘方法及其系统 , 发明, 2010, 第 1 作者, 专利号: 6.5
（ 4 ） 一种数据挖掘系统中数据聚类的方法、系统及装置, 发明, 2011, 第 1 作者, 专利号: 6.1
（ 5 ） 数据关联规则挖掘实现方法与系统, 发明, 2011, 第 1 作者, 专利号: 5.2
（ 6 ） 聚类实现方法及系统 , 发明, 2011, 第 1 作者, 专利号: 4.8
（ 7 ） 聚类实现方法及系统, 发明, 2011, 第 1 作者, 专利号: 6.7
（ 8 ） 一种基于MapReduce的分布式垂直交叉网络爬虫系统, 发明, 2013, 第 2 作者, 专利号: 0.7
（ 9 ） 一种用于大数据的基于超曲面的分类方法及系统, 发明, 2013, 第 1 作者, 专利号: 6.2，
（ 10 ） 一种面向大数据的分布式主题发现方法及系统, 发明, 2013, 第 2 作者, 专利号: 0.2
（ 11 ） 描述型多维度复杂事件序列的并行频繁情节挖掘方法与系统, 发明, 2017, 第 5 作者, 专利号: 0.8
（ 12 ） 基于Spark的高效并行自动编码机及系统, 发明, 2016, 第 5 作者, 专利号: 20**
（ 13 ） 一种用于大数据的并行半定义分类方法与系统, 发明, 2016, 第 5 作者, 专利号: 8.0
（１４）一种多标记学习方法，发明，２０１８，第 5 作者，申请号：4.4


软件著作权




1.Web挖掘云服务平台[简称WMCS]V1.0，中国2013SR027808
2.基于云计算的Web 挖掘系统[简称CWMS]V1.0，中国2012SR119823
3.数据挖掘云服务平台[简称COMS]V1.0，中国 2010SR060647
4.并行分布式数据挖掘软件系统[简称PDMiner]V1.0，中国 2010SR005800
5.迁移学习系统[简称TLS] V1.0，中国 2015SR195765
6.城市人口全生命周期数据挖掘系统[简称UWDMS]V1.0，中国 2015SR071535
7.基于几何超曲面的分类系统[简称HSC]V1.0，中国 2008SR02159
8.Web 智能信息处理软件[简称GHunt] V2.0，中国 2008SR35473
9.Web 智能信息处理软件[简称GHunt] V1.0，中国 2004SR07403
10.多策略数据挖掘平台[简称MSMiner] V1.0，中国 2003SR6886
11.潜在离网用户预测系统POSUPS V1.0，中国 2018SR045680









奖励信息（1） 吴文俊人工智能科学技术创新奖——大数据挖掘算法与云服务, 二等奖, 省级, 2015
（2） 北京市科学技术奖——主体网格智能平台, 三等奖, 省级, 2006


合作情况
项目协作单位美国Rutgers, the State University of New Jersey
俄罗斯圣彼得堡信息与自动化研究所
澳大利亚悉尼技术大学
中国移动通信有限公司研究院

指导学生已指导学生
赵秀荣硕士研究生081202-计算机软件与理论
谭庆博士研究生081202-计算机软件与理论
庄福振博士研究生081202-计算机软件与理论
赵卫中博士研究生081202-计算机软件与理论
李金成硕士研究生081202-计算机软件与理论
马旭东硕士研究生081202-计算机软件与理论
李宁博士研究生081202-计算机软件与理论
尚田丰博士研究生081202-计算机软件与理论
罗文娟博士研究生081202-计算机软件与理论
李婷婷硕士研究生081203-计算机应用技术
王群硕士研究生081202-计算机软件与理论
董智硕士研究生081202-计算机软件与理论
马云龙硕士研究生430112-计算机技术
韩硕硕士研究生081202-计算机软件与理论
余文超硕士研究生081203-计算机应用技术
杜长营博士研究生081202-计算机软件与理论
金鑫博士研究生081202-计算机软件与理论
王浩成博士研究生081202-计算机软件与理论
敖翔博士研究生081202-计算机软件与理论
周干斌博士研究生081202-计算机软件与理论
吴新宇硕士研究生081202-计算机软件与理论
程晓虎硕士研究生081202-计算机软件与理论
左罗硕士研究生081202-计算机软件与理论
黄明硕士研究生081202-计算机软件与理论
闫肃硕士研究生081202-计算机软件与理论
罗丹硕士研究生085212-软件工程
周英敏硕士研究生081202-计算机软件与理论
现指导学生
何佳博士研究生081202-计算机软件与理论
张钊博士研究生081202-计算机软件与理论
陈敬伍硕士研究生081202-计算机软件与理论
潘斐阳博士研究生081202-计算机软件与理论
奚冬博硕士研究生081202-计算机软件与理论
柳阳博士研究生081202-计算机软件与理论
李硕凯博士研究生081202-计算机软件与理论
罗玲硕士研究生081202-计算机软件与理论

科研活动





课题组现在研项目


1、 国家自然能科学基金重大项目：NSFC-广东省大数据科学研究中心项目: 基于超算的大数据分析处理基础算法与编程支撑环境，课题2: 大数据分析核心算法及其理论分析，批准号：U**, 执行期：2019.1.1-2023.12.31
2、 国家自然科学基金重点项目U**,项目名称：基于开放知识网络的特定目标隐含线索发现研究,起止时间：2019.1.1-2023.12.31
3、 国家自然科学基金面上项目：深度与宽度自适应的深度极端学习机模型研究, No.**，2016年01月至2019年12月，负责人
4. 国家自然科学基金一年期滚动项目NO.**，项目名称：一年期滚动项目——证券管理决策大数据挖掘云服务平台研究，2019.1.1-2019.1.231
5、 国家自然科学基金面上项目：“基于深度学习的推荐算法”No. **, 项目起止年月：2018年1 月至2021 年12 月
6、 国家自然科学基金青年科学基金项目“序列大数据复杂情景模式发现算法研究”，No. **，2017.1-2019.12
7、 国家自然科学基金面上项目：深度与宽度自适应的深度极端学习机模型研究, No.**， 2016年01月至 2019年 12月
8、 国家重点研发计划项目：大数据分析的基础理论和技术方法(2018YFB**)课题（2018YFB**）：多源不确定数据挖掘方法与技术，2018年 月至2021年4月
9、 国家重点研发计划项目（2017YFB**）：“大数据驱动的自然语言理解、问答和翻译”的课题五，No. 2017YFB**，分课题“基于大数据的面向开放域的智能问答技术”, 2017年10月至2021年09月


主持或参加完成的科研项目：
国家自然科学基金大数据重大计划培育项目：“证券管理决策大数据挖掘云服务平台研究” No. **，2016年1月至2018年12月，负责人，圆满完成，顺利结题。
国家自然科学基金面上项目“领域适应性问题相关学习算法与理论研究”，No. **,2012.1-2015.12,负责人，圆满完成，顺利结题。
国家自然科学基金重点项目“WEB搜索与挖掘的新理论与方法”，No. **,2010.1-2013.12,合作方负责人,结题被评为优。
国家自然科学基金面上项目：分布式计算环境下的并行数据挖掘算法与理论研究，2010.1～2012.12，负责人，圆满完成，顺利结题。
国家自然科学基金面上项目“基于超曲面的覆盖分类算法与理论研究” No. **，2007.1-2009.12负责人，被评为优
国家自然科学基金“概念语义空间及其应用”No.**，负责人：何清，2001.1-2002.12，被评为优
国家“八六三”高技术研究发展计划项目“开放环境下海量web数据提取、集成、分析和管理系统平台与应用”所属课题“海量web数据内容管理、分析挖掘技 术与大型示范应用” No.2012AA011003, 2012.1-2014.12。子课题负责人，结题获得好评。
国家“八六三”高技术研究发展计划“基于感知机理的智能信息处理技术”No：2006AA01Z128,负责人，2006.9-2008.12，结题获得好评。
国家“八六三”高技术研究发展计划“自主计算的理论和技术研究”No：2003AA115220,负责人，2003.7-2005.10，结题获得好评。
973项目课题“非结构化信息(图像)的内容理解与语义表征”No. 2007CB311004，2007.7-2012.7，骨干，项目结题被评为优。











发表和录用论文情况


一、会议论文




[1]Dongbo Xi, Fuzhen Zhuang*, Yanchi Liu, Jingjing Gu, Hui Xiong, Qing He: Modelling of Bi-directional Spatio-Temporal Dependence and Users' Dynamic Preferences for Missing POI Check-in Identification. AAAI 2019.
[2]Feiyang Pan, Qingpeng Cai, An-Xiang Zeng, Chun-Xiang Pan, Qing Da, Hualin He, Qing He, Pingzhong Tang. Policy Optimization with Model-based Explorations. AAAI 2019.
[3]Feiyang Pan, Shuokai Li, Xiang Ao, Pingzhong Tang, Qing He. Warm Up Cold-start Advertisements : Improving CTR Predictions via Learning to Learn ID Embeddings. To appear in the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2019).
[4]Pan feiyang, Cai, Qi,Tang, Pingzhong, Zhuang, Fuzhen., He, Qing. Policy gradients for contextual recommendations,WWW2019
[5]Ying Sun, Fuzhen Zhuang, Hengshu Zhu, Xin Song, Qing He, Hui Xiong. A Structure-Aware Convolutional Neural Network Approach, KDD2019
[6]Ling Luo, Xiang Ao,Yan Song,Jinyao Li,Xiaopeng Yang,Qing He,Dong Yu, Unsupervised Neural Aspect Extraction with Sememes,IJCAI2019
[7]Ying Sun, Hengshu Zhu, Fuzhen Zhuang, Jingjing Gu and Qing He Exploring the Urban Region-of-Interest through the Analysis of Online Map Search Queries，KDD2018
[8]Ganbin Zhou, Ping Luo, Rongyu Cao, Yijun Xiao, Fen Lin, Bo Chen, Qing He. Tree-Structured Neural Machine for Linguistics-Aware Sentence Generation，The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18) ，February 2–7, 2018，New Orleans, Lousiana, USA
[9]Ganbin Zhou, Ping Luo, Yijun Xiao, Fen Lin, Bo Chen, Qing He. Elastic Responding Machine for Dialog Generation with Mechanism Dynamically Selecting，The Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-18) ，February 2–7, 2018，New Orleans, Lousiana, USA
[10]Jingwu Chen, Fuzhen Zhuang, Xin Hong, Xiang Ao, Xing Xie and Qing He: Attention-driven Factor Model for Explainable Personalized Recommendation. SIGIR 2018
[11]Xiang Ao, Yang Liu, Zhen Huang, Luo Zuo, Qing He. Free-rider Episode Screening via Dual Partition Model. The 23rd International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), 2018.
[12]Ling Luo, Xiang Ao, Feiyang Pan, Tong Zhao, Ningzi Yu, Qing He. Beyond Polarity: Interpretable Financial Sentiment Analysis with Hierarchical Query-driven Attention. The 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2018.
[13]Jia He, Changying Du, Changde Du, Fuzhen Zhuang, Qing He, Guoping Long.Nonlinear Maximum Margin Multi-view Learning with Adaptive Kernel,IJCAI17
[14]Ganbin Zhou, Ping Luo, Rongyu Cao, Fen Lin, Bo Chen, Qing He. Mechanism-Aware Neural Machine for Dialogue Response Generation，AAAI2017
[15]Xiang Ao, Ping Luo, Jin Wang, Fuzhen Zhuang, Qing He. Mining Precise-positioning Episode Rules from Event Sequences，ICDE2017
[16]Fuzhen Zhuang, Jing Zheng, Chuan Shi and Qing He.Transfer Collaborative Filtering from Multiple Sources via Consensus Regularization,WSDM2017
[17]Qing He, Yunlong Ma, Qun Wang, Fuzheng Zhuang, Zhongzhi Shi. Parallel Outlier Detection Using KD-Tree Based on MapReduce, IEEE CloudCom 2011,Washington, DC, USA, 4-9 July, 2011
[18]Qing He, Zhongzhi Shi, Lian Ren.The Classification Method Based on Hyper Surface，2002 International Joint Conference on Neural Networks，2002.5:1499-1503, Honolulu, Hawaii,USA, May 12-17, 2002
[19]Qing He, Xiurong Zhao, Sulan Zhang. Multi-modal services for web information collection based on multi-agent techniques, Lecture Notes in Computer Science, v 4088 LNAI, Agent Computing and Multi-Agent Systems: 9th Pacific Rim International Workshop on Multi-Agents, PRIMA 2006, p 129-137, Guilin, China, in August 2006
[20]Jia He, Changying Du, Fuzhen Zhuang,Yin Xin, Qing He*, Guoping Long. Online Bayesian Max-margin Subspace Multi-view Learning, IJCAI-16，July 9–15, 2016, New York
[21]Ping Luo, Ganbin Zhou, Qing He*. Browsing Regularities in Hedonic Content Systems: the More the Merrier? IJCAI-16，July 9–15, 2016, New York
[22]Xiang Ao, Ping Luo, Chengkai Li, Fuzhen Zhuang, Qing He*. Online Frequent Episode Mining, ICDE 2015 : International Conference on Data Engineering (ICDE15), Seoul, Korea, April 13-17, 2015
[23]Changying Du, Shandian Zhe, Fuzhen Zhuang, Alan Qi, Qing He*, Zhongzhi Shi. Bayesian Maximum Margin Principal Component Analysis, Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-15)，Austin, Texas, USA, January 25–30, 2015,
[24]Xinyu Wu, Ping Luo, Qing He*, Tianshu Feng. Festival, Date and Limit Line: Predicting Vehicle Accident Rate in Beijing, SDM15, British Columbia, Canada, April 30-May 2
[25]Xiang Ao, Ping Luo, Chengkai Li, Fuzhen Zhuang, Qing He*, Zhongzhi Shi.Discovering and learning sensational episodes of news events. The 23rd international conference on World Wide Web, WWW2014, Seoul, Korea, April 7-11,
[26]Wenjuan Luo, Fuzhen Zhuang, Xiaohu Cheng, Qing He*, Zhongzhi Shi. Ratable Aspects over Sentiments: Predicting Ratings for Unrated Reviews, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2014), Shenzhen, China,December 14-17, 2014
[27]Xin Jin, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong, Changying Du, Ping Luo and Qing He*. Multi-task Multi-view Learning for Heterogeneous Tasks, CIKM’14, November 03–07, 2014, Shanghai, China
[28]Fuzhen Zhuang, Xiaohu Cheng, Sinno Jialin Pan, Wenchao Yu, Qing He*, Zhongzhi Shi. Transfer Learning with Multiple Sources via Consensus Regularized Autoencoders, The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML14/PKDD14), Nancy, France, September 15th to 19th, 2014.
[29]Changying Du, Jia He, Fuzhen Zhuang, Yuan Qi, Qing He*. Nonparametric Bayesian Multi-Task Large-margin Classification, 21st European Conference on Artificial intelligence (ECAI14), Prague, Czech, 18-22 Aug. 2014.
[30]Shuo Han, Fuzhen Zhuang, Qing He*, Zhongzhi Shi. Balanced Seed Selection for Budgeted Influence Maximization in Social Networks, PAKDD 2014: Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , 2014-05-13, Tainan, Taiwan, China
[31]Xiang Ao, Ping Luo, Chengkai Li, Fuzhen Zhuang, Qing He*, Zhongzhi Shi. Discovering and learning sensational episodes of news events. The 23rd international conference on World Wide Web, WWW2014, Seoul, Korea,April 7-11
[32]Wenjuan Luo, Fuzhen Zhuang, Xiaohu Cheng, Qing He*, Zhongzhi Shi. Ratable Aspects over Sentiments: Predicting Ratings for Unrated Reviews, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2014), Shenzhen, China / December 14-17, 2014
[33]Xin Jin, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong, Changying Du, Ping Luo and Qing He*. Multi-task Multi-view Learning for Heterogeneous Tasks, CIKM’14, Shanghai, China, November 03–07, 2014
[34]Shuo Han, Fuzhen Zhuang, Qing He*, Zhongzhi Shi. Balanced Seed Selection for Budgeted Influence Maximization in Social Networks, PAKDD 2014 : Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, Tainan, Taiwan, China,2014-05-13
[35]Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Changying Du, Qing He*, Zhongzhi Shi. Triplex Transfer Learning: Exploiting both Shared and Distinct Concepts for Text Classification, WSDM’13, Rome, Italy, February 4–8, 2013
[36]Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Peifeng Yin, Qing He*, Zhongzhi Shi. Concept Learning for Cross-domain Text Classification: a General Probabilistic Framework, 23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2013). Beijing, China, August 3-9, 2013
[37]Tianfeng Shang, Qing He*, Fuzhen Zhuang and Zhongzhi Shi. A New Similarity Measure Based on Preference Sequence for Collaborative Filtering. Web Technologies and Applications. 15th Asia-Pacific Web Conference, APWeb 2013,Sydney, NSW, Australia, 4-6 April 2013
[38]Tianfeng Shang, Qing He*, Fuzhen Zhuang, Zhongzhi Shi. Extreme Learning Machine Combining Matrix Factorization for Collaborative Filtering. IEEE The 2013 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2013, Dallas, TX, USA, August 4-9, 2013.
[39]Xin Jin, Fuzhen Zhuang, Shuhui Wang, Qing He*, and Zhongzhi Shi. Shared Structure Learning for Multiple Tasks with Multiple Views, ECML/PKDD13, Prague, September 23-27, 2013
[40]Wenchao Yu, Guangxiang Zeng, Ping Luo, Fuzhen Zhuang,Qing He*, and Zhongzhi Shi. Embedding with Autoencoder Regularization, ECML/PKDD13, Prague,September 23-27, 2013
[41]Changying Du, Fuzhen Zhuang, Qing He* and Zhongzhi Shi. Multi-Task Semi-Supervised Semantic Feature Learning for Classification, ICDM2012，pp. 191-200, Brussels, Belgium, 2012 (12/10-12/13)
[42]Wenjuan Luo Fuzhen Zhuang, Qing He*, and Zhongzhi Shi. Quad-tuple PLSA: Incorporating Entity and Its Rating in Aspect Identification, The 16th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), PAKDD 2012, pp. 392–404, Kuala Lumpur, Malaysia, 29 May - 1 June,2012
[43]Xudong Ma, Ping Luo, FuzhenZhuang, Qing He*, Zhongzhi Shi and ZhiyongShen. Combining Supervised and Unsupervised Models via Unconstrained Probabilistic Embedding, Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 11，pp.1396-1401C,Barcelona in July 2011
[44]Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Hui Xiong, Qing He*. Yuhong Xiong. Exploiting Associations between Word Clusters and Document Classes for Cross-domain Text Categorization, 2010 SIAM International Conference on Data Mining (SDM'2010), pp.13-24, Columbus, Ohio, April 19, 2010(EI,被大会推荐的十二篇最佳论文提名之一)
[45]Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Zhiyong Shen, Qing He*, Yuhong Xiong, and Zhongzhi Shi. D-LDA: A Topic Modeling Approach without Constraint Generation for Semi-Defined Classification, accepted as a regular paper at the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2010) to be held in Sydney Australia, December 14-17，2010, pp.709-718, (EI )
[46]Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Zhiyong Shen, Qing He*, Yuhong Xiong, Zhongzhi Shi1, Hui Xiong. Collaborative Dual-PLSA: Mining Distinction and Commonality across Multiple Domains for Classification, The 19th ACM International Conference on Information and Knowledge Management( CIKM’10), October 26-30, 2010, Toronto, Canada. (获得八篇最佳论文提名之一, 并获得Student Travel Awards)
[47]Qing Tan, Qing He*, Zhongzhi Shi. Nonparametric Curve Extraction Based on Ant Colony System, Proceedings of the Twenty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-10), pp.599-604, Atlanta, USA, July 10-15, 2010
[48]Weizhong Zhao, Huifang Ma, Qing He.Parallel k-means clustering based on mapreduce, Cloud Computing, 2009
[49]Ping Luo, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong, Yuhong Xiong, Qing He*. Transfer Learning from Multiple Source Domains via Consensus Regularization, full paper in CIKM 2008 , Napa Valley, California October 26-30, 2008 (EI)
[50]Qiuge Liu, Qing He*, Zhongzhi Shi. Extreme Support Vector Machine Classify, Lecture Notes in Computer Science, v 5012 LNAI, Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 12th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2008, Proceedings, 2008, p 222-233,Osaka,Japan,May 20-23,2008(EI)
[51]Luo, Ping; Lu, Kevin; He, Qing*; Shi, Zhongzhi. A heterogeneous computing system for data mining workflows, Lecture Notes in Computer Science, v 4042 LNCS, Flexible and Efficient Information Handling - 23rd British National Conference on Databases, BNCOD 23, Proceedings, 2006, p 177-189, Belfast, Northern Ireland, UK, July 18-20, 2006
[52]Zheng, Zheng; He, Qing*; Shi, Zhongzhi. Granule sets based bilevel decision model, Lecture Notes in Computer Science, v 4062, Rough Sets and Knowledge Technology - First International Conference, RSKT 2006, Proceedings, 2006, p 530-537, Chongqing, China, July 24-26, 2006
[53]Zhao, Xiu-Rong; He, Qing*; Shi, Zhong-Zhi. HyperSurface Classifiers ensemble for high dimensional data sets, Lecture Notes in Computer Science, v 3971, Advances in Neural Networks - ISNN 2006: Third International Symposium on Neural Networks, p 1299-1304, Chengdu, China, May 28 - June 1, 2006
[54]Ping Luo, Qing He*, Rui Huang, Fen Lin, Zhongzhi Shi. Execution Engine of Meta-learning System for KDD in Multi-agent Environment. Lecture Notes in Computer Science. Springer-Verlag, Volume 3505 / 2005, 149-160. AIS-ADM 2005, St. Petersburg, Russia, June 6-8, 2005
[55]Ping Luo, Su Yan, Zhiqiang Liu, Zhiyong Shen, Shengwen Yang, Qing He. From Online Behaviors to Offline Retailing, the ACM KDD 2016 Conference as a full presentation（CCF A）

二、期刊论文

[1]Zhao Zhang, Fuzhen Zhuang, Xuebing Li, Zhengyu Niu, Jia He, Qing He, Hui Xiong: Knowledge Triple Mining via Multi-Task Learning. Information Systems, Information Systems 80 (2019) 64–75
[2]Xiang Ao, Haoran Shi, Jin Wang, Luo Zuo, Hongwei Li, Qing He. Large-scale Frequent Episode Mining from Complex Event Sequences with Hierarchies. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (ACM TIST).
[3]Thapana Boonchooa, Xiang Ao*, Yang Liu, Weizhong Zhao, Fuzhen Zhuang, Qing He. Grid-based DBSCAN : Indexing and Inference. Pattern Recognition (PR), 90 : 271-284, 2019
[4]Zhou Ganbin Luo Ping He Qing. Predicting Compositional Time Series via Autoregressive Dirichlet Estimation, SCIENCE CHINA Information Sciences (accepted)
[5]Xiang Ao, Ping Luo, Jin Wang, Fuzhen Zhuang and Qing He. Mining Precise-positioning Episode Rules from Event Sequences, acceped by IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING
[6]Fuzhen Zhuang, Xuebing Li, Xin Jin, Dapeng Zhang, Lirong Qiu, Qing He: Semantic Feature Learning for Heterogeneous Multi-task Classification via Non-negative Matrix Factorization. IEEE Transactions on Cybernetics, 2017.
[7]Xuebing Li, Ying Sun, Fuzhen Zhuang, Jia He, Zhao Zhang, Shijun Zhu, Qing He: Potential Off-grid User Prediction System Based on Spark. ZTE Communications, 2018. (Accepted)
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毕业学生与在研学生情况












何清获得2007年所长奖教金，他所指导的学生多人获得科学院和计算所奖励，学生毕业后就业情况很好。
已毕业学生
赵秀荣是2004级硕士研究生，于2007年获得计算机软件与理论专业硕士学位。在学期间，她发表SCI、EI收录论文5篇，获得中国科学院刘永龄奖学金(全院50人)，2007年毕业后到国家外汇管理局在北京工作。
刘秋阁是2005级硕士研究生，2008年获得计算机软件与理论专业硕士学位。在学期间，他在PAKDD08发表长文一篇（长文占录用文章的12%），并获得赴日本参会奖励（共10名），2008年毕业后到腾讯研究院在北京工作。
赵卫中是2007级博士研究生，2010年获得计算机软件与理论专业博士学位。在学期间，他发表国外SCI期刊和计算机学报等EI收录论文6篇，获得2009年北纬通讯奖学金，2010年优秀毕业生称号，2010年毕业后去湘潭大学工作，2012年去美国工作。
李金成是2007级硕士研究生，2010年获得计算机软件与理论方向硕士学位。他在学期间发表三篇论文被EI收录，获得2010年所长优秀奖，现在深圳证券所工作。
庄福振是2006级硕博研究生 2011年获得计算机软件与理论专业博士学位。在学期间他在IEEETKDE，InformationScience，Chinese Science Bulletin, CIKM2010，SDM2010、ICDM2010等期刊和会议发表论文，2008年获得度夏培肃奖，2011年获得中国科学院院长奖学金优秀奖，2013年获得中国人工智能学会优秀博士论文奖。在学期间赴香港科技大学学习2个月，并获得国家留学基金资助前往明尼苏达大学学习半年。2011年7月留在计算所工作，2013年任副研究员。
马旭东是2008级硕士研究生, 2011年获得计算机软件与理论专业硕士学位。在学期间，他获得2010年腾迅优秀奖，在2011年在人工智能顶级国际会议IJCAI2011上发表论文一篇，毕业后前往Google工作，现在美国Google总部工作。
李婷婷是2009级硕士研究生, 2011年获得计算机软件与理论专业硕士学位。在学期间，她发表两篇EI收录论文，2011年毕业后到中国银行在北京工作。
谭庆是2008级博士研究生, 2012年获得计算机软件与理论专业博士学位。在学期间，他在AAAI10和IJCMA等国际会议和期刊上发表论文4篇, 获得2010年北纬通信博士生奖，2012年2月毕业后到阿里云在北京工作。
王 群是2009级硕士研究生，2012年获得计算机软件与理论专业硕士学位，发表EI收录论文2篇，2010年获得北纬通信硕士生奖，2012年毕业到人民网工作，现在高德公司在北京工作。
罗文娟是2008级计算机软件与理论专业硕博研究生, 她在SCI国际期刊KBS和AIRS2010、PAKDD2012等会议上发表论文4篇，2013年毕业后到人人网在北京工作。
董智是2010级计算机软件与理论专业硕博连读研究生，已发表EI收录文章2篇，2013年毕业后到新华网，在北京工作。
马云龙是计算机应用技术专业2010级硕士研究生，已发表EI收录文章1篇，2011年获得北纬通信硕士生奖，2013年毕业后到中国科学院信息工程研究所，在北京工作。
李宁是2009级计算机软件与理论专业博士研究生，已在IJNDC，SNPD2012等期刊和会议发表EI收录的论文4篇，国内核心论文2篇，现在中科院信工所工作。
尚田丰是2010级计算机软件与理论专业博士研究生，已在SCI国际期刊NeuroComputing发表论文1篇，并已在APWeb13、IJCNN13上发表论文，2012年获得北纬通信博士生奖。现在新加坡管理大学做博士后。
韩硕是2011级计算机软件与理论专业硕士研究生，在Physica A和PAKDD14上发表论文两篇，2013年获得北纬通讯奖学金。现在北京亚马逊公司工作。
余文超是2011级计算机软件与理论专业硕士研究生，在ECMLPKDD13、NeuroComputing上发表录用论文3篇，2013年获得计算所所长优秀奖，现在美国那卡罗莱纳大学读博士。
杜长营是2009级计算机软件与理论专业硕博连读研究生，2015年博士毕业。他已在NeuroComputing发表SCI收录论文, 并在ICDM12上发表长文一篇，获得2010年所长优秀奖，现在中国科学院软件所工作。
金鑫是2011级计算机软件与理论专业博士研究生，已在SCI国际期刊NeuroComputing、AMC发表论文2篇，并在ECMLPKDD13发表论文（oral+poster），2013年获得所长优秀奖，2015年博士毕业，现在华为公司北京工作。
敖翔是2010级硕博连读研究生，2012年9月转博，在Information Sciences、WWW14等期刊和会议上发表论文3篇，申请专利1项，2013年获得腾讯奖学金特等奖，获得2014年国家奖学金，2015年博士毕业，现留所工作。
吴新宇是2012级计算机软件与理论硕士研究生，申请了专利两项，2013年获得了计算所技术创新大赛奖项，获得中国科学院计算技术研究所硕士所长奖学金，现在IBM北京工作。
程晓虎是2012级计算机软件与理论专业硕士研究生，IJCAI15、FSKD14发表论文一篇，获得中国科学院计算技术研究所斯伦贝谢硕士生奖学金，现在腾讯北京工作。
王浩成是2012级计算机软件与理论专业博士研究生，在Fuzzy Sets and Systems、IDA、SNPD2014、ELM2015上发表论文。 获得2015年度所长优秀奖博士生奖，现在北京市公安局工作。
闫肃是2013级计算机软件与理论专业硕士研究生，在KDD16合作发表论文一篇，现在腾讯工作。
罗丹是2013级计算机软件与理论专业硕士研究生，在ICDM2015合作发表论文一篇，现在微软工作。
黄明是2014级计算机软件与理论专业硕士研究生，申请专利一项，在Machine Learning期刊发表论文一篇，现在百度工作。
左罗是2014级计算机软件与理论专业硕士研究生，申请专利一项，在DASFA18合作发表论文一篇，现在中国人民银行工作。
周干斌2013级计算机软件与理论专业直博研究生， 在IJCAI16, AAAI17、AAAII、SCIENCE CHINA发表论文五篇，现在腾讯工作。
周英敏2014级计算机软件与理论专业硕士研究生，在WWW17发表论文一篇，现在苏州微软研究院工作。
现指导学生
　 何佳 直博研究生 2014年入学，在IJCAI16,IJCAI17等会议和期刊上发表论文5篇，国家奖学金博士生奖，第四范式博士生奖，毕业后到华为北京研究所工作。
张 钊博士研究生2015年入学，申请专利一项.发表EMNLP2018、CIKM2018、Information System论文共三篇，获得所级企业冠名奖学金。
陈敬伍 硕士研究生 2016年入学，合作获得IJCAI17年数据挖掘大赛最具潜力奖。在SIGIR18论文一篇，获得国家奖学金硕士生奖，毕业后到头条工作。
潘斐阳 直博研究生2016年入学，IJCAI-17数据挖掘大赛第一赛季第1名、特别奖、最具潜力奖，IJCAI-18数据挖掘大赛第一赛季第1名，Kaggle 世界排名 63/83522，Kaggle Recuit challenge 第1名，Kaggle TalkingData fraud click detection 第2名。在AAAI2019、WWW2019，SIGIR发表论文四篇，2018年获得所级企业冠名奖。
泰 潘 博士留学生2016年入学，在国际期刊PR上发表论文一篇。
奚冬博硕士研究生 2017年入学，在AAAI2019发表论文一篇
柳 阳 博士研究生 2017年入学，在DASFA合作发表论文一篇
李硕凯 直博研究生 2018年入学
罗 玲 硕士研究生 2018年入学，分别在IJCAI18、IJCAI19发表长文两篇。