黄哲学,1993年获瑞典皇家理工学院博士学位,现为深圳大学特聘教授,深圳大学大数据技术与应用研究所所长,大数据系统计算技术国家工程实验室副主任。首批广东省领军人才、深圳孔雀计划高层次人才。
作为大数据处理和分析、数据挖掘与机器学习算法及应用领域的知名学者,黄哲学教授发表了一系列著名的算法,如k-modes、k-prototypes、k-means type聚类算法,在很多领域得到广泛应用,被纳入国内外教科书和专著,并进入软件产品。发表学术论文200多篇,主要论文被引用超万次,单篇独立作者论文引用近3000次,入选斯坦福大学2020年全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力排行榜”。
黄哲学教授目前的主要研究方向为大数据近似计算、大数据多样本分析理论与方法、大数据复杂度度量及样本容量估计理论与方法、Non-MapReduce分布式大数据计算框架、随机样本划分大数据分析平台软件。
在国务院印发的《新一代人工智能发展规划》(以下简称《规划》)◆中,对作为新一代人工智能基础理论体系重要组成部分的“大数据智能”的战略目标和重点任务进行了明确地规定和详细地部署。为迎合人工智能发展进入新阶段的战略需求,以黄哲学教授作为带头人的光明实验室大数据智能处理与分析团队将围绕提高计算扩展性这一主旨,以跨域存储大数据为着力点,开展大数据智能计算、近似计算、和绿色计算等方面的研究工作,力求到2025年在大数据智能基础理论和核心技术上实现重大突破,完成《规划》“三步走”战略目标的第二阶段目标。
研究方向
大数据智能计算、近似计算、绿色计算、大数据处理和分析、数据挖掘与机器学习算法及应用等。
已开展研究工作:
1.大数据多样本统计理论研究
2.跨域大数据计算平台建设
3.社交网络大数据计算
◆ 研究内容:
▷ 大数据智能计算:以深圳海关和深圳大学签署的战略合作备忘录为指导,以深圳海关海量的进出口数据为计算对象,构建“深圳海关智慧大脑”;
▷ 大数据近似计算:设计Non-MapReduce式的新型大数据计算框架,实现“局部-全局”式的、能够高效处理跨域大数据计算任务的新平台;
▷ 大数据绿色计算:在保证计算质量的前提下,探索大数据低碳计算新技术,力求用最低的硬件资源消耗完成对最大规模数据的计算任务。
◆ 突出成果:
▷ 理论成果:多样本分析理论和方法、随机样本划分数据模型;
▷ 技术成果:大数据LoGo计算范式、端到端智能特征压缩技术;
▷ 应用成果:华为手机智能检测系统、四川电信大数据平台、国家统计局房地产生产指数预测模型、深圳海关跨镜追踪系统、视频大数据结构化系统。
◆ 获得荣誉、奖项:
▷ “大数据随机样本划分模型及相关分析计算技术”获得2020年《数据采集与处理》期刊优秀论文;
▷ “用于大数据分析的数据切分和抽样方法”获得2020~2021年《Big Data Mining and Analytics》期刊优秀论文;
▷ 自主创新的“随机样本划分高性能大数据分析平台”在第十二届中国深圳创新创业大赛上获得电子信息行业组优秀奖,全国仅7项;
▷ “新一代高效能大数据计算平台”获得2021年广东高校科技成果转化路演大赛“高教主赛道-电子信息”三等奖,广东省共6项;
▷ 第三届全国人工智能大赛,赛道二:AI+视觉特征编码二等奖,奖金30万元。