姓名： 文益民
正高级 男 计算机与信息安全学院 邮箱:ymwen2004@aliyun.com





研究领域机器学习与数据挖掘(Machine Learning and Data Mining)、推荐系统(Recommender System)、计算机视觉(Computer Vision)、大数据分析(Big Data Analysis);人工智能安全;媒体分析;
个人简介

文益民（DBLP、RG），博士，教授，博士生导师，湖南桃江人，1969年10月生，为湖南省新世纪121人才工程第三层次人选、湖南省青年骨干教师、IEEE会员、中国计算机学会和中国人工智能学会高级会员、中国计算机学会教育专委会委员和人工智能与模式识别专委会委员、中国计算机学会大数据专家委会通讯委员、中国人工智能学会机器学习专委会、模式识别专委会和智能服务专委会委员、中国高教学会会员、广西区本科高校管理科学与工程类专业教学指导委员会委员、广西区第四批企业科技特派员。
2012年2月到4月在美国亚利桑那州立大学数据挖掘与机器学习实验室访问；2009年9月湖南大学控制科学与工程博士后流动站出站；2007年6月毕业于上海交通大学计算机科学与工程系，获计算机软件与理论博士学位；2000年3月毕业于北京航空航天大学理学院获一般力学与基础硕士学位。面向机器学习与数据挖掘的理论与算法、模式识别、大数据分析等领域，主要开展数据流学习、迁移学习、图像检测与识别、推荐系统、基于位置的服务及教育大数据挖掘的研究与应用。主讲“数据系统原理”、“数据仓库与数据挖掘”等课程。指导研究生多次获得学校优秀硕士学位论文和国家奖学金。
欢迎有志向、肯吃苦、喜欢算法设计，数学基础好的同学加入我们的研究团队攻读硕士、博士学位！
教育背景

工作经历

主要荣誉

1 2019年12月获广西高等教育自治区级教学成果奖特等奖
2 2019年12月获广西高等教育自治区级教学成果奖二等奖
3 2018年11月获广西第十五次社会科学优秀成果奖（著作类）三等奖
4 2017年6月获广西高等教育自治区级教学成果奖二等奖
5 2014年9月获国家级教学成果奖二等奖
6 2010年11月获湖南省科技进步一等奖
7 2009年11月获中国机械工业科学技术奖二等奖
8 2010年10月获湖南省高等教育省级教学成果奖一等奖
9 2009年3月获湖南省高等教育省级教学成果奖三等奖
10 2009年3月获湖南省高等教育省级教学成果奖二等奖
11 2002年10月获湖南省第三届职业教育教研教改成果奖二等奖
学术活动

担任中国大数据学术会议（CCFBIGDATA）、中国数据挖掘会议（CCDM）、中国机器学习会议(CCML)、中国计算机学会人工智能会议（CCFAI）、第37届AAAI会议、第八届神经网络国际研讨会（ISNN2011）和第18届国际神经信息处理大会（ICONIP2011）等学术会议程序委员会委员。
教学信息

部分论文(*通讯作者)

1. Yimin Wen^＃, Haiyang Yi, Zhihang Fan, Zhu Xu, Yun Xue, and Yujian Li. Gallery-Sensitive Single Sample Face Recognition Based on Domain Adaptation[J]. Neurocomputing,DOI：10.1016/j.neucom.2020.06.136
2. Yimin Wen^＃,Shuai Liu. Semi-supervised classification of data streams by BIRCH ensemble and local structure mapping[J]. Journal of Computer Science and Technology,2020,35(2):295-304. DOI:10.1007/s11390-020-9999-y
3. Yimin Wen^＃, Ye Tian, Boxi Wen, et al. Consideration of the Local Correlation of Learning Behaviors to Predict Dropouts from MOOCs[J]. Tsinghua Science and Technology, 2020,25(3):336-347. DOI (identifier): 10.26599/TST.2019.**.
4. Yimin Wen^＃, Yixiu Qin, Keke Qin, et al. Online Transfer Learning with Multiple Decision Trees[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics. 2019,10(10): 2941–2962. https://doi.org/10.1007/s13042-019-00998-3
5. 文益民^＃，唐诗淇，冯超，高凯. 基于在线迁移学习的重现概念漂移数据流分类[J].计算机研究与发展,2016,53(8)：1781-1791Wen Yimin, Tang Shiqi, Feng Chao,Gao Kai. Online Transfer Learning for Mining Recurring Concept in Data Stream Classification. Journal of Computer Research and Development, 2016, 53(8): 1781-1791(in Chinese)
6. 唐诗淇,文益民^＃,秦一休. 一种基于局部分类精度的多源在线迁移学习算法[J].软件学报,2017,28(11): 2940-2960 Tang SQ, Wen YM, Qin YX. Online transfer learning from multiple sources based on local classification accuracy. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2017,28(11):2940?2960 (in Chinese).
7. Zhi Xu^＃, Guoyong Cai,Yimin Wen, etal. Image set-based classi？cation using collaborative exemplars representation[J]. Signal,Image and Video Processing, 2018,12(4): 607-615
8. Yun Xue, Bin Zou#,Yimin Wen, Yulong Tu. Hyperspectral inversion of chromium content in soil by support vector machine combined with lab and field spectrum [J]. Sustainability, 2020, 12(11):1-16 doi:10.3390/su**
9. Guoyong Cai#, Guangrui Lyu, Yuming Lin, Yimin Wen, Multi-level Deep Correlative Networks for Multi-modal Sentiment Analysis[J]. Chinese Journal of Electronics, 2020,29(6):1025-1038 DOI: 10.1049/cje.2020.09.003
10. Pingshan Liu^＃, Yaqing Fan, Xiaoyi Xiong,Yimin Wenand Dianjie Lu, MOPSO-based Data Scheduling Scheme for P2P Streaming Systems, KSII Transactions on Internet and Information Systems[J],2019,13(10):5013-5034, DOI: 10.3837/tiis.2019.10.011
11. Yimin Wen#, Qi Zhou, Yun Xue, and Chao Feng. Transfer learning for semi-supervised classification of non-stationary data streams[C]//The proc of the 27th International Conference on Neural Information Processing, Bangkok, Thailand, Communications in Computer and Information Science 1333, Springer, 2020：468-477
12. Changjie Liu,Yimin Wen^＃, and Yun Xue. Semi-supervised classification of data streams based on adaptive density peak clustering[C]//The proc of the 27th International Conference on Neural Information Processing, Bangkok, Thailand, Lecture Notes in Computer Science 12533, Springer2020：639-650
13. Haiyang Yi, Zhi Xu^＃,Yimin Wen^＃, Zhigang Fan. Multi-source Domain Adaptation for Face Recognition[C]//The proc of the 24th International Conference on Pattern Recognition（ICPR）, Beijing, China, 2018:1349-1354
14. Jiping Wei, Qianjin Wei^＃,Yimin Wen. Attribute Reduction Based on Improved Information Gain Rate and Ant Colony Optimization[C]//Proceedings of the 22th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（PAKDD）, Melbourne, Australia: Spring Verlag, Lecture notes in artificial intelligence, vol. 10939, 2018: 139-150
15. Keke Qin,Yimin Wen^＃. Semi-Supervised Classification of Concept Drift Data Stream based on Local Component Replacement[C]//The proc of the 1st CCF International Conference on Artificial Intelligence（ICAI）, 2018， In: Zhou ZH., Yang Q., Gao Y., Zheng Y. (eds) Artificial Intelligence. ICAI 2018. Communications in Computer and Information Science, vol 888. Springer, Singapore
16. Tian Y,Wen YM^＃, Yi XH, Yang X，Miao YQ. Predicting Learning Effect by Learner’s Behavior in MOOCs[C]// The 18th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning（IDEAL）, Guilin: LNCS, 10585， 2017: 524-533
17. Zhongwei Shi,Yimin Wen^＃, Yun Xue, Guoyong Cai. Efficient class incremental learning of multi-label classification for evolving data streams[C]// The 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Beijin: IEEE Press, 2014,2093-2099
18. Zhongwei Shi,Yimin Wen^＃, Chao Feng, Hai Zhao. Drift Detection for Multi-label Data Streams Based on Label Grouping and Entropy[C]// IEEE International Conference on Data Mining - Workshops (ICDMW14),Shenzhen:IEEE Press, 2014,724-731
19. Shaoliang Shi,Yimin Wen^＃,Yunpeng Li, Wu Xie. Adding the Sentiment Attribute of Nodes to Improve Link Prediction in Social Network[C]//The 12th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD 2015), Zhangjiajie：IEEE Press, 2015,1297-1303
20. Y F Shi,Y M Wen^＃,Z G Fan, etal. Predicting the Next Scenic Spot a User will Browse on a Tourism Website Based on Markov Prediction Model [C]// Proceedings of the 25^thInternational Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), Washington DC: IEEE Press,2013, 195-200
21. Y M Wen^＃, B L Lv. Incremental learning of support vector machines by classifier combining[C]//Proceedings of the 11th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（PAKDD）, Nanjing: Spring Verlag, Lecture notes in artificial intelligence, 4426, 2007: 904-911
22. Y M Wen^＃, B L Lv, H Zhao. Equal clustering makes min-max modular support vector machine more efficient[C]//Proceedings of the 12th International Conference on Neural Information Processing（ICONIP）, Taipei: IEEE Press, 2005: 77-82
23. Y M Wen^＃, B L Lv. A hierarchical and parallel method for training support vector machines[C]//Proceedings of the second International Symposium on Neural Networks（ISNN）, Chongqing: Spring Verlag, Lecture notes in computer science, 3496, 2005: 881-886
24. Y M Wen^＃, B L Lv. A cascade method for reducing training time and the number of support vectors[C]//Proceedings of the first International Symposium on Neural Networks（ISNN）, Dalian: Spring Verlag, Lecture notes in computer science, 3173, 2004: 480-486
学术著作

参与编辑第18届智能数据工程与自动学习国际会议论文集；
主编普通高等教育“十一五”国家级规划教材 《数据结构与程序设计》， 《数据结构与算法》（第二版）；
译著有《社会计算:社区发现和社会媒体挖掘 》、《深入浅出人工智能》和《R语言并行编程实战》，
著作有《利益相关者视域下的校企合作研究》1部；

科研项目

1 2019—2022，国家自然科学基金项目——数据流半监督分类中的半监督迁移学习研究 （NSFC—Research on semi-supervised transfer learning for semi-supervised classification of data stream）
2 2013—2018，国家自然科学基金项目——基于多任务学习的复杂概念漂移数据流分类研究（NSFC—Research on classifying complex concept-drifting data streams based on multi-task learning）
3 2018—2020，教育部新工科研究与实践项目——基于大数据技术的新经济对工科人才需求的调研分析（文件编号：教高厅函〔2018〕17号 教育部办公厅关于公布首批“新工科”研究与实践项目的通知）
4 2018—2019，教育部人文社会科学研究专项任务项目（工程科技人才培养研究）——基于Web挖掘的工程硕士培养及政策支持研究
5 2011—2013，教育部人文社会科学研究规划基金项目（教育学类）——利益相关者理论视域下校企合作评价指标体系研究
专利及知识产权

获国家发明专利2项、计算机软件著作权16项；开发旅游线路推荐平台。
联系信息 ymwen@guet.edu.cn


常用链接 终身学习 http://lifelongml.org/
中国人工智能系列白皮书？ http://caai.cn/index.php?s=/Home/Article/index/id/53.html
美国人工智能协会院士杨强：中国有弯道超车的机会 http://robot.ofweek.com/2017-03/ART-**-8.html
腾讯AI"绝艺"已悄悄晋升围棋十段？ http://newseed.pedaily.cn/201703/20**72.shtml
挑战深度学习 《深度森林：探索深度神经网络以外的方法》http://www.ccf.org.cn/c/2017-03-06/584610.shtml什么是机器学习? http://blog.csdn.net/earl211/article/details/**部
分机器学习与数据挖掘的资源：
SKLearn https://scikit-learn.org/stable/
机器学习（斯坦福大学）http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html
Massive online analysis https://moa.cms.waikato.ac.nz/
机器学习研究常用数据集UCI http://archive.ics.uci.edu/ml/
数据流学习数据集？ http://mlkd.csd.auth.gr/concept_drift.html
数据挖掘中的聚类分析 http://www.mooc.cn/course/3841.html
数据挖掘 http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:TsinghuaX+**X+__/about
人工智能 http://www.xuetangx.com/courses/UC_BerkeleyX/CS188.1x/_/about
数据挖掘：理论与算法 http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:TsinghuaX+**X+2016_T2/about
数据科学与机器学习要领 http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:Microsoft+DAT203x+1T2016/about
大数据平台核心技术 http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:TsinghuaX+**X+sp/about
概率论与数理统计  http://www.xuetangx.com/courses/course-v1:TsinghuaX+AP000003X+sp/about
台湾大学林智仁教授，LibSVM开发者 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/
南京大学周志华教授？ http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/
Weka 3: Data Mining Software in Java http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 在线教育的资源：
混合式学习 http://www.xuetangx.com/courses/edX/BlendedX/_/about
翻转课堂教学法？ http://www.icourse163.org/course/pku-21016#/info
教你如何做MOOC？ http://www.icourse163.org/course/pku-72001#/info
教师如何做研究？ http://www.icourse163.org/course/pku-269001#/info