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依據(jù)《云南省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)辦法》（云南省人民政府頒布的第224號令）以及《云南省科技廳發(fā)布的關(guān)于云南省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)具體實(shí)施辦法的通知》（編號云科規(guī)〔2022〕12號），同時(shí)參照《云南省科技廳關(guān)于2025年度云南省科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)提名工作的具體要求》，我校正對參與提名的一個(gè)項(xiàng)目——“復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)的融合與分析”的相關(guān)信息進(jìn)行公開，公示期限為五個(gè)工作日，即從2025年4月22日起至2024年4月27日止。

公示期間，若任何單位或個(gè)人對公示項(xiàng)目持有不同意見，請以書面方式提出（務(wù)必注明通信地址及聯(lián)系方式）向我校科技部門進(jìn)行反饋。若單位提出異議，需在異議文件上加蓋單位公章；若個(gè)人提出，則需在文件上親筆簽名并注明真實(shí)姓名及聯(lián)系方式。

聯(lián)系人：郭老師

聯(lián)系電話： -65918678

附件：項(xiàng)目公示信息

云南民族大學(xué)

2025年4月22日

《復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)的融合與分析》項(xiàng)目公示信息

一、 項(xiàng)目名稱：復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)的融合與分析

二、 提名者：云南大學(xué)

提名等級：云南省自然科學(xué)二等獎(jiǎng)

三、 項(xiàng)目簡介

傳感技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步，使得物理和社會傳感所搜集的各類繁雜多樣的數(shù)據(jù)量迅猛增加，這為社會觀察與服務(wù)的提升提供了前所未有的機(jī)遇。通過融合與分析這些復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)，我們能夠揭示其中蘊(yùn)含的關(guān)鍵模式，從而有力地促進(jìn)了國家及云南省在醫(yī)療、金融、交通等關(guān)系到國計(jì)民生的關(guān)鍵領(lǐng)域的快速發(fā)展，其影響深遠(yuǎn)而重要。然而，由于復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)來源廣泛、知識隱藏且增長迅猛，如何高效整合這些多源異質(zhì)數(shù)據(jù)，挖掘其內(nèi)在規(guī)律，這不僅是實(shí)現(xiàn)復(fù)雜與智能應(yīng)用的核心科學(xué)難題，而且也是目前人工智能研究領(lǐng)域的焦點(diǎn)問題。

在獲得國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目和云南省科技計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目的大力支持下，針對復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)來源的廣泛性、知識深藏不露、增長迅猛等特性所帶來的諸多挑戰(zhàn)，諸如特征差異顯著、價(jià)值難以挖掘、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析效率低下等問題，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)致力于研究多源數(shù)據(jù)融合、智能解析與應(yīng)用、智能計(jì)算優(yōu)化等方面的理論、算法和技術(shù)。由此，我們成功形成了具有顯著自主創(chuàng)新優(yōu)勢的研究成果。以下為主要科學(xué)發(fā)現(xiàn)：

1. 提出了多源智融的異質(zhì)數(shù)據(jù)協(xié)同融合新方法。依托無監(jiān)督學(xué)習(xí)、圖嵌入技術(shù)和深度學(xué)習(xí)理論，我們創(chuàng)新性地提出了基于屬性自表達(dá)的多級融合策略和基于結(jié)構(gòu)自表達(dá)的近鄰感知融合方法，這一新方法有效推動了不同視角、不同類別、不同關(guān)聯(lián)以及不同分布區(qū)域間的信息交互、語義映射和關(guān)系推斷，成功解決了由復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)來源多樣性引發(fā)的特性差異難題，從而為深入挖掘和分析隱藏模式打下了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)（參見代表性論文1、2、4、6、7）。

2. 提出了析以智用的異質(zhì)數(shù)據(jù)模式分析新模型。通過對樣本內(nèi)部與樣本之間、視圖內(nèi)部與視圖之間、元路徑內(nèi)部與元路徑之間、特征內(nèi)部與特征之間的相互聯(lián)系進(jìn)行深入分析，探討了復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)中的聚類形態(tài)、社群形態(tài)以及空間位置形態(tài)，揭示了數(shù)據(jù)的深層結(jié)構(gòu)、交互機(jī)制、分布特征，為個(gè)性化推薦、團(tuán)隊(duì)構(gòu)建、資源優(yōu)化等實(shí)際應(yīng)用提供了有力支撐，并有效解決了由復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)知識隱藏性所引起的價(jià)值難以挖掘的問題（參見代表性論文8）。

3. 提出了優(yōu)化智算的異質(zhì)數(shù)據(jù)智能計(jì)算新算法。提出了無監(jiān)督的GCN訓(xùn)練方法，并設(shè)計(jì)了基于聚類嵌入層的優(yōu)化算法，同時(shí)引入了剪枝或近似策略以及用戶反饋機(jī)制。此外，還開發(fā)了基于列計(jì)算并行和極大空間團(tuán)-哈希表的挖掘算法。這些方法旨在從海量異質(zhì)數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)快速聚類、子圖搜索和同位模式的識別，有效應(yīng)對復(fù)雜異質(zhì)數(shù)據(jù)快速增長帶來的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析效率低下的問題，從而為分析方法的實(shí)際應(yīng)用提供了有力保障（參見代表性論文3、5）。

項(xiàng)目成果在國內(nèi)外知名期刊和會議上發(fā)表了36篇論文，包括TKDE、TNNLS、INFFUS、計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)、軟件學(xué)報(bào)、計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展等，同時(shí)出版了一部專著網(wǎng)校頭條，并獲得了3項(xiàng)發(fā)明專利的授權(quán)。該學(xué)者發(fā)表的8篇具有代表性的論文在SCI數(shù)據(jù)庫中被引用101次，在CPCI-S數(shù)據(jù)庫中被引用23次云南民族大學(xué)官網(wǎng)，在CNKI數(shù)據(jù)庫中被引用49次，在Scopus數(shù)據(jù)庫中被引用140次，其累計(jì)影響因子達(dá)到了57.651。其中，單篇論文在SCI數(shù)據(jù)庫中的最高引用次數(shù)為35次，最高影響因子為14.8。研究成果受到了包括IEEE/ACM Fellow和歐洲科學(xué)院院士在內(nèi)的眾多國內(nèi)外知名學(xué)者的認(rèn)可與引用，相關(guān)引文已發(fā)表在TKDE、TIP、KDD、ICDE、CVPR、ICCV等數(shù)據(jù)挖掘、人工智能以及計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的頂尖期刊和會議上。項(xiàng)目組成員中，有1位成功躋身云南省中青年學(xué)術(shù)和技術(shù)帶頭人后備人才行列，另有1位被納入云南省“興滇英才支持計(jì)劃”青年人才名單。該項(xiàng)目的研究內(nèi)容展現(xiàn)出了系統(tǒng)性與完整性，其研究成果在引領(lǐng)性和創(chuàng)新性方面均有顯著表現(xiàn)。查新報(bào)告明確指出，在所檢文獻(xiàn)及限定時(shí)限內(nèi)，國內(nèi)外均未發(fā)現(xiàn)與本項(xiàng)目所述技術(shù)相類似的文獻(xiàn)，充分證明了本項(xiàng)目的新穎性。

四、 代表性論文專著目錄

杜國旺，周麗華*，呂凱文，吳浩，徐志民。基于多級表示和對抗正則化的多視角子空間聚類，IEEE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與學(xué)習(xí)系統(tǒng)雜志，2023年，第34卷第12期，頁碼10279至10293。

杜國旺，周麗華*，李中雪，王麗珍，呂凱文。基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)的鄰域感知深度多視角聚類，信息融合，2023年，第93卷（2023）：330-343。

楊培中，王麗珍*，王曉璇，周麗華。考慮耦合關(guān)系的空間共現(xiàn)模式挖掘新方法：SCP-CR，發(fā)表于《IEEE知識數(shù)據(jù)工程雜志》，2022年，第34卷第12期云南民族大學(xué)官網(wǎng)，頁碼5979至5992。

周麗華，杜國旺，呂凱文，王麗珍。基于網(wǎng)絡(luò)的稀疏和多流形正則化的多視角聚類多重非負(fù)矩陣分解，專家系統(tǒng)與應(yīng)用，2021年，第174卷（2021）：114783。

Vanha Tran，Lizhen Wang（通訊作者），Hongmei Chen，Qing Xiao共同發(fā)表了一篇論文。該論文題為《MCHT：一種基于最大團(tuán)和哈希表的頻繁共定位模式挖掘算法》。該研究發(fā)表在2021年的《Expert Systems with Applications》期刊上，卷號為175，頁碼為114830。

杜國旺，周麗華*，楊宇迪，呂凱文，王麗珍。基于深度多視角自動編碼器的多視圖聚類研究，數(shù)據(jù)科學(xué)與工程，2021年，第6卷第3期，頁碼323至338。

杜國旺，周麗華*，呂凱文，丁海燕。基于深度學(xué)習(xí)的多視角非負(fù)矩陣分解在聚類分析中的應(yīng)用，智能數(shù)據(jù)分析，2021年，第25卷（2021）：第339-357頁。

王家龍、楊杰、周麗華（*）、王麗珍、王睿康共同撰寫的論文，題目為《異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜條件社區(qū)搜索》，發(fā)表于《軟件學(xué)報(bào)》2023年第34卷第10期，頁碼為4830至4850。

五、 主要完成人基本情況

序號

姓名

工作單位（完成單位）

職稱

職務(wù)

周麗華

云南大學(xué)（云南大學(xué)）

教授

杜國王

云南大學(xué)（云南大學(xué)）

博士后

王麗珍

云南大學(xué)（云南大學(xué)、滇池學(xué)院）

教授

楊培忠

云南大學(xué)（云南大學(xué)）

副教授

陳紅梅

云南大學(xué)（云南大學(xué)）

副教授

王家龍

云南民族大學(xué)（云南大學(xué)）

講師