科创中国
领域驱动的网络大数据分析理论与方法研究
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2022-09-15 14:40:35
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：重庆市永川区| 周舟 | 2022-11-05 16:40:57
本项目围绕大规模信息网络、动态疾病传播网络和多元异构网络开展了网络大数据分析理论与方法研究，解决了信息获取、疾病防控和复杂系统认知三个领域中亟待解决的挑战性问题，该成果可以用于疾病防控，社会治理和智能制造等领域，已获得国家专利3项，获得2021年吉林省自然科学奖一等奖。
1、社会化协同过滤算法原理和实验结果：确定性社会化谢勇过滤算法的图模型；不确定性社会化协同过滤算法的模型图；相比现有算法，冷启动推荐误差大幅降低；相比现有算法，冷启动推荐精度大副提升。
2、基于网络大数据分析的动态接触网络构建原理与实验结果：融合异构数据的动态解除网络推断架构；基于张量反卷积的动态解除网络逆向推断过程；准确模拟了延迟开心对2009年香港H1N1传播趋势的影响。
3、多元结构发现方法的原理和应用：基于合成复杂网络的多元结构发现过程；发现了世界贸易网络中存在的多元结构。
1.发现了社交网络中用户行为和信任传播之间的相互影响机制，提出了基于信任的社会化协同过滤算法，有效解决了推荐领域长期面临的稀疏性和冷启动问题;发现超链接来源多样性是区分权威和垃圾网页的重要特征，提出网页排名新方法，有效解决了搜索引擎优化问题。
2.发现人口接触模式的时空演化规律，提出大规模人口动态接触网络反演方法，解决了在成本和隐私约束下准确建立千万级人口接触网络这一公共卫生领域的难题;发现社会经济因素对疟疾传播的影响机制，提出基于异构传播网络的主动监控方法，解决了资源严重受限条件下的传染病主动监控难题。
3.发现多元结构存在的普遍性，突破了对复杂网络结构的传统认识，提出多元结构发现理论与方法，有效解决了复杂系统认知领域面临的自动结构发现难题，引领了多元结构发现这一新的研究领域。
不得不承认，对于学生，我们知道得太少”——这是卡耐基·梅隆大学（Carnegie Mellon University）教育学院研究介绍中的一句自白，也同样是美国十大教育类年会中出镜率最高的核心议题。这种对于学生认识的匮乏，在21世纪之前长达数百甚至上千年的教育史中并没有产生什么消极的效应，但却在信息技术革命后的近十年来成为教育发展的致命痼疾。
“过去，对于学生来说，到学校上学学习知识具有无可辩驳的重要性，而那是因为当时人们能够接触知识的渠道太少，离开学校就无法获取成体系的知识”斯坦福大学教授Arnetha Ball在AERA（美国教育研究会）大会主旨发言中说道，“但是，互联网的普及将学校的地位从神坛上拉了下来。”Ball的担心不无道理。根据Kids Count Census Data Online发布的数据，2012年全美在家上学（Home-Schooling）的5-17岁学生已达到197万人，相对逐年价下降的出生人口，这一人口比重十分可观。
与此同时，应运而生的则是内容越来越精致的网上课堂，而创立于2009年并迅速风靡全球的可汗学院（Khan Academy）正是其中的杰出代表。从知名学府的公开课到可汗学院，这种网络学习模式受到热捧恰恰证明了：人们对于学习的热情并没有过去，但是人们已经极端希望与传统的学院式授课模式告别。一成不变，甚至“目中无人”的传统集体教学模式在适应越来越多元化、也越来越追求个性化的学生群体时显得捉襟见肘。
可汗学院模式不但支持学生自主选择感兴趣的内容，还可以快速跳转到自己适合的难度，从而提高了学习的效率。学习者没有学习的压力，时长、时机、场合、回顾遍数都可以由自己控制。
可以想象，如果可汗学院的模式进一步发展，与计算机自适应（CAT）的评估系统相联系，让使用者可以通过自我评估实现对学习进度的掌握以及学习资料的精准获取，那么它将形成互联网产品的“闭环”，其优势与力量将是颠覆性的。
吉林大学计算机科学与技术学院，杨博教授团队
所在学科专业： 计算机软件与理论
所研究方向： 知识发现与知识工程，网络分析理论与应用，推荐系统，多智能体系统
讲授课程： 数据结构，知识工程，不确定性处理
教育经历： 2000/09－2003/07，吉林大学，计算机科学与技术学院，计算机应用技术专业,博士学位
1997/09－2000/07，吉林大学，计算机科学系，计算机软件与理论专业,硕士学位
1993/09－1997/07，吉林大学，计算机科学系，计算机软件专业,学士学位
工作经历： 现任吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室主任。
科研项目： 承担自然科学基金、国家863等科研项目和国家精品课程等教学项目20余项。
学术论文： 在TPAMI、TKDE、JAAMAS、DKE、IJCAI, AAAI、ICDM、《计算机学报》、《软件学报》等期刊和会议发表论文90余篇。
着作教材： . 刘大有，杨博，朱允刚，孙成敏，不确定性知识处理的基本理论与方法，科学出版社, 2016
. 刘大有，虞强源，杨博，王生生，姜丽. 《数据结构（第2版）》, 教育部面向21世纪课程教材, 普通高等教育十一五国家级规划教材，高等教育出版社, 2010.9
. 刘大有, 杨博, 姜丽, 刘亚波, 孙成敏.《数据结构学习指导与习题解析》, 教育部面向21世纪课程教材, 高等教育出版社, 2004.6.
查询近5年来的学术著作，共有355,000篇之多；而如果输入“big data”与“education”两个关键词，模糊匹配下约出现17,600条结果，而精确匹配下则不足10篇。可见，教育领域的大 数据挖掘，仍然是一片未开垦，未有先来者制定规则的处女地。而在传统数据领域，一次PISA考试就能在全世界各地产生300篇以上的博士论文，全世界教育与心理计量方向每年约培养硕士与博士5000人，教育与心理统计分析相关的SSCI核心期刊多达489种，为IES、ETS等机构提供数据分析的专业机构有160余家，从业者4000多人，而像WWC这样的行业标准已经形成——传统的教育数据领域气象格局已成，很难撼动其已有的方法论与评价体系。
教授转让
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