近年来，我校机器学习与数据挖掘团队积极开展有组织科研，加强团队攻关，借力国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金专项项目、福建省自然科学基金重点项目资助，在IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data、IEEE Transactions on Fuzzy Systems等CCF A类期刊、SCI一区期刊、机器学习与数据挖掘领域各类顶级期刊和重要期刊发表（含录用）数篇论文，在层次化结构数据学习领域取得重要进展。这些成果的发表（含录用）可有效用于分析传染病毒的预测与关联学习、中小学课业大数据分析等应用领域。
利用数据类别间层次结构关系进行分类学习任务广泛存在于疾病归类、图像标注、文本分类等领域。然而，分层分类学习面临着特征维度高、类别长尾分布和子类标注不充分、属性与决策间关联可解释差等挑战。近年来，我校计算机学院机器学习与数据挖掘团队针对上述挑战深入展开研究，解决了该领域多个问题，发表（含录用）了《Hierarchical feature selection based on label distribution learning》《MULFE: Multi-label learning via label-specific feature space ensemble》《Aspectralfeatureselectionapproach withkernelizedfuzzyroughsets》等多篇论文，在学界产生积极影响。
论文 |
作者 |
发表期刊 |
Hierarchical feature selection based on label distribution learning |
Yaojin Lin（通讯作者）, Haoyang Liu, Hong Zhao, Qinghua Hu, Xingquan Zhu, Xindong Wu |
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering |
MULFE: Multi-label learning via label-specific feature space ensemble |
Yaojin Lin（通讯作者）, Qinghua Hu, Jinghua Liu, Xingquan Zhu, Xindong Wu |
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data |
A spectral feature selection approach with kernelized fuzzy rough sets |
Jinkun Chen, Yaojin Lin（通讯作者）, Jusheng Mi, Shaozi Li, Weiping Ding |
IEEE Transactions on Fuzzy Systems |
基于标签关联性的分层分类共有与固有特征选择 |
林耀进（通讯作者）,白盛兴,赵红,李绍滋,胡清华 |
软件学报 |
由粗到细的分层特征选择 |
刘浩阳,林耀进（通讯作者）,刘景华,吴镒潾,毛煜,李绍滋 |
电子学报 |
Hierarchical classification of data with long-tailed distributions via global and local granulation |
Hong Zhao（通讯作者）, Shunxin Guo, Yaojin Lin |
Information Sciences |
（文：黄慧）
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