陈叶旺Chen Yewang

硕士生导师

性别:男

学历:博士研究生

学位:理学博士学位

入职时间:2009-08-11

办公地点:机电实验大楼 A409

电子邮箱:

在职信息:在岗

个人简介

陈叶旺, , 软件工程, 20097月获博士学位, 复旦大学, 计算机软件与理论.现为华侨大学计算机科学与技术学院, 人工智能系, 副教授, IEEE Senior Member, CCF 高级会员,  ACM Member.

 

主要业绩: (1) 开发(快速)聚类算法6, 快速kNN算法2; (2)主持科研项目:1项国家科技型中小企业技术创新基金、2项国家重点实验室研究项目、1项校级研究生教育教学改革研究项目、2项福建省自然科学面上基金项目、1项福建省自然科学青年基金项目、1项厦门市科技计划项目、1项泉州市高层次人才计划项目、1项中央高校基本科研业务费、1项校人才引进计划、6项横向课题. (3)参与国家自然科学基金项目5, 省重点科技项目1, 泉州市重点项目1. (4)发表论文30余篇, 中科院1top 2, 27篇其中top 3, 中文权威 (CCF A)2, 顶级国际学术会议 2, ESI高被引3. (5)4项已获授权发明专利, 在申报5项发明专利. (6)获得2016年厦门市科技进步奖三等奖1, 泉州市科技进步奖三等奖1. (7)福建省高层次人才(C)、厦门市高层次人才(C)、泉州市高层次人才(第三层次).

 

联系方式:ywchen@hqu.edu.cn, 15259245945

 

研究方向: 机器学习、语义检索、数据挖掘、优化理论.目前主要研究兴趣为大数据聚类算法、快速邻近点搜索.

 

研究生招生:数学、计算机相关专业,对机器学习有浓厚兴趣,愿意吃苦耐劳,熟悉CUDAMapReduceSPARK并行计算工具、深度学习相关工具者优先. (组内经费充足,能为参与科研工作的学生提供所需各类设备,并按月发放劳务补贴)

 

Github Homepagehttps://github.com/XFastDataLab?tab=repositories

 

教育经历:

(1)     1997.9-2001.7       华侨大学       管理信息系            工学学士

(2)     2003.9-2006.7       华侨大学       计算机应用技术       工学硕士

(3)     2006.3-2009.7       复旦大学       计算机软件与理论      理学博士

 

学术经历:

(1)     2009.9-至今      华侨大学, 计算机科学与技术学院, 硕士生导师.

(2)     2016.5-2017-5   加拿大Concordia, 信息工程技术学院, 访问学者.

 

研究生毕业论文指导

(1)     华侨大学校级优秀硕士论文, 颜明(2022)

(2)     福建省优秀工程硕士论文, 周李达(2019-2020)

(3)     华侨大学校级优秀硕士论文, 周李达(2019)

(4)     华侨大学校级优秀硕士论文, 汤盛宇 (2018)

 

研究生获奖

(1)     研究生曹海露、靳学斌、颜明获华为杯全国研究生数模竞赛三等奖” (2021)

(2)     研究生颜明、胡小亮获华为杯全国研究生数模竞赛二等奖” (2020)

(3)     研究生胡小亮获华为杯全国研究生数模竞赛二等奖” (2019)

(4)     研究生程凯获得福建省十三届计算机软件设计大赛二等奖,“面向网约车的AI辅助劳驾及深度预警系统2019

(5)     研究生胡小亮获福建省研究生数模竞赛一等奖” (2019)

(6)     指导本科生《大规模图像分割标与检索系统》获中国大学生计算机设计大赛福建省级赛二等奖. (2019)

(7)     研究生周李达获研究生国家奖学金 (2018-2019)

(8)     研究生汤盛宇获研究生国家奖学金 (2017-2018)

(9)     研究生汤盛宇获华为杯全国研究生数学建模竞赛三等奖(2016)

 

往届毕业生

(1)     2012,   , 美亚柏科

(2)     2014, 赖德河 (第二导师), 阿里巴巴

(3)     2014, 汤盛宇, 百度

(4)     2016, 周李达, 早稻田大学

(5)     2017, 申莲莲, 四川九通智路科技有限公司

(6)     2018, 胡小亮, 南京理工大学(攻读博士)

(7)     2019级,颜明,厦门大学(攻读博士)

 

期刊/会议审稿: IEEE Trans on Multimedia, IEEE TSMC, IEEE TCYB, IEEE TIP, IEEE Trans on Big Data, PR, KBS, Soft Computing, ACM MM, ICDM, AAAI.

 

主教课程: 高等代数, 计算方法, 机器学习, 最优化

 

主持在研项目:

(1)   面向不均衡食品安全数据的聚类分析研究, 北京市食品安全大数据技术重点实验室, (BTBD-2022KF01), 2022.5.1-2024.4.30.

(2)   健身客户行为分析与异常识别. 厦门融核卓越信息科技有限公司, 2022.6-2023.6.

(3)   科盛叉车箱体智能识别算法开发.福建科盛智能物流装备有限公司, 2021.10-2022.5.

(4)   基于多技术融合的快速并行聚类分析研究. 福建省自然科学基金 (面上项目, 2021J01317), 2021.10-2024.09.

(5)   基于快速局域近邻搜索的大规模并行聚类算法关键技术研究.江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题, (KJS2047), 2021/04-2023-03.

(6)   在线CAD几何引擎核心算法和CAD相关智能算法开发.厦门卡伦特科技有限公司, 2020/12-2024/12.

 

参与在研项目:

(1)   基于非参数概率混合模型的方向数据聚类算法研究, 国家自然科学基金面上项目 (61876068), 2019/01-2022/12, 62, 排名第3.

(2)   不完整人体运动捕获数据中的姿态与行为识别技术研究, 国家青年自然科学基金 (61202298).

(3)   高维多模态演化算法研究与应用, 福建省自然科学基金 (面上项目, 2018J01091), 排名第2.

(4)   基于大数据分布式挖掘的B2C智能电子商务系统, 福建省引导型项目, ( 2017H0020), 排名第3.

(5)   互联网舆情分析关键技术研究及其应用系统开发, 福建省科技重大项目 (2010N5008).

(6)   基于多标注源弱监督学习的视觉目标跟踪算法研究. 国家青年自然科学基金 (61202299).

(7)   不完整人体运动捕获数据中的姿态与行为识别技术研究, 国家青年自然科学基金 (61202298).

(8)   基于分层贝叶斯非参数模型的聚类方法. 国家青年自然科学基金 (61502183).

(9)   异构无线传感器网络测试平台及性能评价系统的研发, 福建省科技计划重点项目 (2014H0030).

(10)异构无线传感器网络测试平台及数据管理系统的研发, 福建省泉州市科技计划重点项目 ( 2014Z102).

 

结题主持项目:

(1)   基于快速聚类的食品安全异构数据语义分析与分类研究.北京市食品安全大数据技术重点实验室, (BTBD-2020KF06), 2020/05-2022/04.

(2)   基于AI人工智能深度学习的人脸识别系统研发与应用. 横项, 2019/07- 2020/12.

(3)   面向大规模数据快速并行聚类分析的关键技术研究. 江苏省计算机信息处理技术重点实验室开放课题, (KJS1839), 2019/01-2020-12.

(4)   基于深度学习的多模态电话诈骗防范技术研究与应用. 横项, 2019/03- 2020/12.

(5)   面向辅助驾驶系统的快速聚类算法研究与应用.泉州市科技计划项目. (2018C114R), 2018.

(6)   面向大规模数据并行聚类算法关键技术研究, 北京市食品安全大数据技术重点实验室, (BTBD-2019KF06), 2019/05-2020/04.

(7)   基于密度核心的聚类算法研究与应用,福建省面上自然科学基金 (2016J0101), 2016. 主持.

(8)   模式识别与机器学习案例库.华侨大学校级研究生教育教学改革研究项目 (16YJG13), 2016. 主持.

(9)   面向高维大规模数据聚类研究. 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室 (201700002), 2017. 主持 (优秀结题项目)

(10)  C1-DBSCAN-高维大规模数据聚类研究, 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 (A1722), 2017. 主持.

(11)  基于百度百科的中文短文本语义挖掘关键技术研究, 福建省自然科学基金, (2012J05117), 2012, 主持.

(12)  手机动漫播放平台, 厦门市科技计划, 15, 2013 (3502Z20133029) , 主持.

(13)  手机动漫播放器 (横向), 2013, 主持.

(14)  基于ZigBeeIC卡第三方接入通讯系统, 国家科技型中小企业技术创新基金, 80, 2011 (11C26213504877) ,主持.

(15)  面向海量知识资源描述、挖掘与检索技术研究, 华侨大学科研启动费, 2009 ,主持.

(16)  基于百度百科和领域本体的网络图像语义标注技术研究.中央高校基本科研业务费. (JB-ZR1217), 2012,主持.

 

已授权发明专利:

(1)   陈叶旺.一种基于百度百科的文本语义主题抽取方法 (201210068103.2 ) .

(2)   陈叶旺.一种基于百度百科的网络文本语义的分类方法 (201210066606.6).

(3)   陈叶旺, 汤盛宇.采用新型密度聚类进行人脸识别的方法 (201510987710.2).

(4)   陈叶旺, 周李达, 谢晓东, 汤盛宇.一种基于密度热度的电离层雷达数据的聚类方法. ( 2016103955329).

 

在审发明专利:

(1)   胡小亮, 陈叶旺.采用快速密度峰值聚类进行人脸识别的方法 (201910042010.2).

(2)   陈叶旺,颜明. 面向户外电子广告屏的反动口号检测与过滤 (实审).

 

获奖情况:

(1)   2022年度华侨大学优秀研究生指导教师.

(2)   手机动漫播放关键技术应用与研究”, 陈叶旺, 王成, 邹培利, 汤盛宇, 杜吉祥, 钟必能, 柳欣, 李海波. 2016 年度厦门市科技进步三等奖.

(3)    “基于部件表观模型和局部背景估计的鲁棒目标跟踪”, 钟必能, 陈雁, 沈映菊, 陈叶旺. 2016年泉州市自然科学优秀学术论文一等奖.

(4)   面向闽南优势农业的信息资源挖掘与集成服务平台研发”, 李海波、陈维斌、缑锦、陈叶旺、叶剑虹.2014 年度泉州市科学进步三等奖.

 

近年学术论文(以下论文分区信息按中科院2020年基础版划分)

[1]     陈叶旺, 曹海露, 陈谊, 康召, 雷震, and 杜吉祥, "面向大规模数据的DBSCAN加速算法研究进展," 计算机研究与发展, vol. 60, pp. 1-14, 2023. (录用, EI, 国内权威学术期刊, CCF A)

[2]     G. Xv, C. Lin, H. Li, J. Su, W. Ye, and Y. Chen, "Neutralizing Popularity Bias in Recommendation Models," in Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2022, pp. 2623-2628. (CCF A)

[3]     M. Yan, Y. Chen*, Y. Chen, G. Zeng, X. Hu, and J. Du, "A lightweight weakly supervised learning segmentation algorithm for imbalanced image based on rotation density peaks," Knowledge-Based Systems, vol. 244, p. 108513, 2022. ( SCI, IF 8.038, 中科院2 , 通讯作者,基于旋转密度峰值聚类算法,提出了一种轻量级,针对不均衡图像数据的快速分割算法)

[4]     M. Yan, Y. Chen*, X. Hu, D. Cheng, Y. Chen, and J. Du, "Intrusion detection based on improved density peak clustering for imbalanced data on sensor-cloud systems," Journal of Systems Architecture, vol. 118, p. 102212, 2021. (SCI, IF 3.77, CCF B, 通讯作者,基于旋转密度峰值聚类算法,提出一种网络入侵数据检测算法)

[5]     Y. Chen, L. Zhou, S. Pei, Z. Yu, Y. Chen, X. Liu, et al., "KNN-BLOCK DBSCAN: Fast clustering for large-scale data," IEEE transactions on systems, man, and cybernetics: systems, vol. 51, pp. 3939-3953, 2021. (SCI, IF 13.45, 中科院1 , top期刊)  [ESI高被引]

Source code: https://github.com/XFastDataLab/KNN-BLOCK-DBSCAN

[6]     Y. Chen, L. Zhou, N. Bouguila, C. Wang, Y. Chen, and J. Du, "BLOCK-DBSCAN: Fast clustering for large scale data," Pattern Recognition, vol. 109, p. 107624, 2021. (SCI, IF 7.74, 中科院2 ,提出动态球状批块化技术加速DBSCAN) [ESI高被引]

Source code: https://github.com/XFastDataLab/BLOCK-DBSCAN

[7]     Y. Chen, "DBSCAN Is Semi-Spectral Clustering," in 2020 6th International Conference on Big Data and Information Analytics (BigDIA), 2020, pp. 257-264. (阐述DBSCAN 与谱聚类关系) [best paper award]

[8]     X. Hu, M. Yan, Y. Chen*, L. Yang, and J. Du, "Rotation-DPeak: Improving density peaks selection for imbalanced data," in CCF Conference on Big Data, 2020, pp. 45-58. (通讯作者.提出一种针对密度不均衡数据的聚类算法)

[9]     W. Fan, L. Yang, N. Bouguila, and Y. Chen*, "Sequentially spherical data modeling with hidden Markov models and its application to fMRI data analysis," Knowledge-Based Systems, vol. 206, p. 106341, 2020. (SCI, IF 5.92,通讯作者, 基于序列球形数据的HMM建模以及关于fMRI数据的分析应用)

[10]  H. Li, Y. J. Wu, and Y. Chen, "Time is money: Dynamic-model-based time series data-mining for correlation analysis of commodity sales," Journal of Computational and Applied Mathematics, vol. 370, p. 112659, 2020. (SCI, IF 2.0 应用数学Top期刊)

[11]  陈叶旺, 申莲莲, 钟才明, 王田, 陈谊, and 杜吉祥, "密度峰值聚类算法综述," 计算机研究与发展, vol. 57, p. 378, 2020. (国内权威学术期刊, CCF A, 提出了密度峰值聚类算法可能是mean shift的一个特殊变种的猜想) [入选《计算机研究与发展》2020高被引TOP 10]

[12]  Y. Chen, X. Hu, W. Fan, L. Shen, Z. Zhang, X. Liu, et al., "Fast density peak clustering for large scale data based on kNN," Knowledge-Based Systems, vol. 187, p. 104824, 2020. (SCI, IF 5.92, 提出利用cover tree加速密度峰值聚类算法) [ESI高被引]

Source code: https://github.com/XFastDataLab/FastDPeak

[13]  Y. Chen, L. Zhou, Y. Tang, J. P. Singh, N. Bouguila, C. Wang, et al., "Fast neighbor search by using revised kd tree," Information Sciences, vol. 472, pp. 145-162, 2019. (SCI, IF 5.91,  中科院2 , top期刊, 提出一种改进的k-d树搜索算法)

[14]  Y. Chen, L. Zhou, N. Bouguila, B. Zhong, F. Wu, Z. Lei, et al., "Semi-Convex Hull Tree: Fast Nearest Neighbor Queries for Large Scale Data on GPUs," in 2018 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2018, pp. 911-916. (数据挖掘顶级学术会议, 提出半凸包树)

[15]  Y. Chen, S. Tang, N. Bouguila, C. Wang, J. Du, and H. Li, "A Fast Clustering Algorithm based on pruning unnecessary distance computations in DBSCAN for High-Dimensional Data," Pattern Recognition, vol. 83, pp. 375-387, 2018. (SCI IF 7.196, top期刊, 提出一种改进的DBSCAN快速算法)

[16]  Y. Chen, S. Tang, S. Pei, C. Wang, J. Du, and N. Xiong, "DHeat: A Density Heat-Based Algorithm for Clustering With Effective Radius," IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 48, pp. 649-660, 2018. (SCI, IF 9.309, top期刊)

[17]  Y. Chen, S. Tang, L. Zhou, C. Wang, J. Du, T. Wang, et al., "Decentralized clustering by finding loose and distributed density cores," Information Sciences, vol. 433, pp. 510-526, 2018. (SCI, IF 5.91, 中科院2 , top期刊, 提出一种基于密度核心的聚类算法)

[18]  Y. Chen, J. P. Singh, L. Zhou, and N. Bouguila, "Frs: Fast range search by pruning unnecessary distance computations based on kd tree," in 2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), 2017, pp. 1160-1165. (SCI, IF 5.91, top期刊)

[19]  D. Lai, Y. Chen*, X. Luo, J. Du, and T. Wang, "Age estimation with dynamic age range," Multimedia Tools and Applications, vol. 76, pp. 6551-6573, 2017.

[20]  Y. Chen, Q. Zhou, W. Luo, and J.-X. Du, "Classification of Chinese texts based on recognition of semantic topics," Cognitive Computation, vol. 8, pp. 114-124, 2016.

[21]  Y. Chen, J.-L. Wang, Y.-Q. Cai, and J.-X. Du, "A method for Chinese text classification based on apparent semantics and latent aspects," Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, vol. 6, pp. 473-480, 2015.

[22]  Y. Chen and Q. Lin, "Optical quantum router with cross-phase modulation," Science China Information Sciences, vol. 57, pp. 1-11, 2014. (中国科学信息辑,权威期刊)

[23]  Y. Chen, D.-H. Lai, H. Qi, J.-L. Wang, and J.-X. Du, "A new method to estimate ages of facial image for large database," Multimedia Tools and Applications, vol. 75, pp. 2877-2895, 2016.