时间：3月19日上午10:30
地点：主楼四区305
主题：大数据时代的数据挖掘
数据挖掘 （data mining）（或知识发现， knowledge discovery）泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在有用的信息和模式的一个工程化和系统化的过程。在大数据时代里，数据的产生和收集是基础， 数据挖掘是工具和手段，是大数据中最关键也是最基本的工作。 通常来讲，数据挖掘是理论算法与应用实践的完美结合。 一方面，数据挖掘源于实际应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。 另一方面，理论算法的设计和开发都会考虑实际问题的需求，然后对其进行抽象和泛化；同时好的算法需要在实际应用中得到检验。在这个报告里，我以自己科研团队的工作为基础，介绍数据挖掘在几个研究方向上（系统日志分析、恶意软件检测、文本挖掘、空间数据挖掘、推荐系统）的理论算法和应用实践。
个人简介:
李涛，2004年7月获美国罗彻斯特大学（university of rochester）计算机科学博士学位。2004年至今先后任美国佛罗里达国际大学（florida international university，fiu) 计算机学院助理教授、副教授（终身教授）、正教授 (full professor) 、研究生主管 (graduate program director) ，fiu计算与信息学院数据挖掘实验室主任，博士生导师。由于在数据挖掘及应用领域成效显著的研究工作，曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括2006年美国国家自然科学基金委颁发的
杰出青年教授奖，2010年
ibm
大规模数据分析创新奖，并于2009年获得
佛罗里达国际大学最高学术研究奖。同时， 他还是以下数据挖掘国际权威期刊的副主编：acm transactions on knowledge discovery from data （acm tkdd）； ieee transactions on knowledge and data engineering （ieee tkde）；knowledge and information system （kais）。
李涛教授已毕业13名博士学生和1名博士后，指导过17名国家公派的访问学者。毕业的博士生在美国研究型大学（university of west virginia和 florida atlantic university）担任教授和博士生导师及在工业界（ibm research，samsung research, microsoft，amazon， linkedin， google， facebook）担任研发人员。他于2011年和2014年获得佛罗里达国际大学工程学院
杰出导师奖。更多信息见 http://www.cs.fiu.edu/~taoli
