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Articulo de referencia

Jiliang Tang

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Jiliang Tang es un científico informático de origen chino y profesor titular de Informática e Ingeniería en la Universidad Estatal de Michigan , donde dirige el Laboratorio de Ciencia e Ingeniería de Datos (DSE). Su especialidad en investigación es la minería de datos y el aprendizaje automático .

Educación y carrera

Obtuvo su licenciatura en ingeniería de software (2008) y su maestría en ciencias de la computación (2010) en el Instituto Tecnológico de Beijing , Beijing , China. Su doctorado es de la Universidad Estatal de Arizona (2015), bajo la dirección de Huan Liu . Después de obtener su doctorado, trabajó como científico investigador en Yahoo Labs (2015-16) antes de unirse a la Universidad Estatal de Michigan como profesor asistente (2016). [ 1 ] Su investigación ha sido publicada principalmente en colaboración con Huan Liu. Ha recibido más de trece mil citas documentadas por Google Scholar , [ 2 ] y ha sido cubierta por los medios de comunicación. [ 3 ] [ 4 ]

Premios

Ha recibido el premio ACM SIGKDD Rising Star Award 2020, que "tiene como objetivo celebrar los primeros logros de las mentes más brillantes de las comunidades SIGKDD", [ 5 ] el premio NSF Career Award , [ 6 ] y el premio Distinguished Withrow Research Award de la Universidad Estatal de Michigan. [ 7 ]

Publicaciones seleccionadas

Libros

  • Jiliang Tang, Huan Liu. Confianza en las redes sociales (Biblioteca digital Synthesis de ingeniería e informática; Conferencias Synthesis sobre seguridad de la información, privacidad y confianza, n.° 13). Morgan & Claypool, 2015. ISBN 9781627054058

Artículos de revistas revisados ​​por pares

  • Shu K, Sliva A, Wang S, Tang J, Liu H. Detección de noticias falsas en redes sociales: una perspectiva de minería de datos. Boletín de exploraciones de ACM SIGKDD. 1 de septiembre de 2017;19(1):22-36.Icono de acceso abierto
  • Tang J, Alelyani S, Liu H. Selección de características para la clasificación: una revisión. Clasificación de datos: algoritmos y aplicaciones. 2014:37.
  • Li J, Cheng K, Wang S, Morstatter F, Trevino RP, Tang J, Liu H. Selección de características: una perspectiva de datos. ACM Computing Surveys (CSUR). 6 de diciembre de 2017;50(6):1-45.
  • Chang S, Han W, Tang J, Qi GJ, Aggarwal CC, Huang TS. Incrustación de redes heterogéneas mediante arquitecturas profundas. En Actas de la 21.ª Conferencia Internacional ACM SIGKDD sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos, 10 de agosto de 2015 (págs.  119-128).
  • Gao H, Tang J, Hu X, Liu H. Exploración de los efectos temporales para la recomendación de ubicaciones en redes sociales basadas en la ubicación. En Actas de la 7.ª conferencia ACM sobre sistemas de recomendación, 12 de octubre de 2013 (págs.  93-100).
  • Hu X, Tang J, Gao H, Liu H. Análisis de sentimientos no supervisado con señales emocionales. En Actas de la 22.ª conferencia internacional sobre la World Wide Web 2013, 13 de mayo (págs.  607–618).

Referencias

  1. ^ "Jiliang Tang" (PDF) . Universidad Estatal de Michigan . Consultado el 22 de diciembre de 2020 .
  2. ↑ Publicaciones de Jiliang Tang indexadas por Google Académico
  3. ↑ "5 proyectos de aprendizaje automático que ya no puedes pasar por alto" .
  4. ↑ "Es posible aplicar ingeniería inversa a los chatbots de IA para que suelten tonterías, obscenidades o información sensible" .
  5. ↑ "Premio ACM SIGKDD a la Estrella Emergente" (Comunicado de prensa).
  6. ↑ "Resumen del premio NSF n.° 1845081" .
  7. ↑ "Becarios Withrow de las Universidades Estatales de Michigan 2020" .
  • Página web de la Universidad Estatal de Michigan