段磊
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- 姓名:段磊
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学术头衔:
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学科领域:
计算机应用
- 研究兴趣:
段磊,男,博士,讲师。ACM会员、CCF会员。2003年7月获四川大学计算机科学与技术专业学士学位。2007年至2008年作为“国家建设高水平大学公派研究生项目”联合培养博士研究生赴美国Wright State大学学习。2008年12月获四川大学计算机应用技术专业博士学位,荣获“四川大学优秀博士毕业生”称号,其后留校任教。2009年、2010年获评“四川大学青年骨干教师”。 作为项目负责人主持了教育部博士点基金项目(新教师类 20100181120029)、四川大学青年教师科研启动基金项目(2009SCU11030)、四川省青年软件创新工程基金项目(2005AA0807),卫生公益性行业科研专项经费项目“传染病时空聚集性探测关键技术研究与应用”(200802133)子课题:传染病时空聚集性探测集成系统开发的工作。近几年发表数据挖掘方面的论文逾40篇。其中,第一作者13篇,EI收录12篇,SCI收录1篇。2010年担任WAIM 2010组委会主席。
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2011
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段磊, 唐常杰, 杨宁, 左劼, 王悦, 郑皎凌, 徐开阔
计算机学报,-0001,():
-1年11月30日
干预规则挖掘是近年从干预实践中提出的新型数据挖掘任务,旨在利用数据挖掘技术探测干预事件,发现最佳干预时机和力度,提供促进事物向期待状态转化的决策支持。文中以四年的研究实践为背景,介绍干预规则挖掘的研究沿革和现状,给出了干预规则挖掘的任务分类。从三个角度,即干预效果预测、干预方法发现和未知干预探测三方面,介绍干预规则挖掘的研究问题,困难和成果。展望了干预规则挖掘未来研究方向。
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【会议论文】Distance Guided Classification with Gene Expression Programming
段磊, Lei Duan, Changjie Tang, Tianqing Zhang, Dagang Wei, Huan Zhang
.:,-0001:
-1年11月30日
Gene Expression Programming (GEP) aims at discovering essential rules hidden in observed data and expressing them mathematically. GEP has been proved to be a powerful tool for constructing efficient classifiers. Traditional GEP-classifiers ignore the distribution of samples, and hence decrease the efficiency and accuracy. The contributions of this paper include: (1) proposing two strategies of generating classification threshold dynamically, (2) designing a new approach called Distance Guided Evolution Algorithm (DGEA) to improve the efficiency of GEP, and (3) demonstrating the effectiveness of generating classification threshold dynamically and DGEA by extensive experiments. The results show that the new methods decrease the number of evolutional generations by 83% to 90%, and increase the accuracy by 20% compared with the traditional approach.
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