莊福振，男，1983年7月出生，副研究員。2002年9月至2006年7月重慶大學計算機學院本科，獲得計算機科學與技術學士學位，被評為重慶市優秀大學畢業生；2006年9月至2011年7月在中國科學院計算技術研究所碩博連讀，獲得計算機軟體與理論專業博士學位，被評為中國科學院研究生院優秀畢業生並獲得中國科學院院長獎學金優秀獎；2011年7月留所工作，任助理研究員；2012年度被評為計算所優秀研究人員；2013年10月被聘為中國科學院計算技術研究所副研究員。2013年8月中國人工智慧學會機器學習專委會委員。
基本介紹
- 中文名：莊福振
- 國籍：中國
- 出生日期：1983年7月
- 性別：男
- 職稱：副研究員
基本信息,人物簡歷,研究方向,代表論著,期刊論文,個人專利,承擔項目,
基本信息
職稱：副研究員
學科類別:計算機套用
所屬部門:智慧型信息處理重點實驗室
專家類別:副高
人物簡歷
主要從事機器學習、數據挖掘方面的研究，特別是在遷移學習研究以及並行數據挖掘方面，已經做出了一系列研究成果。已經在IEEE TKDE，IEEE TSMC-Part B，IJCAI，ACM CIKM，ACM WSDM等本領域頂級、重要國際期刊和國際會議上發表錄用論文40餘篇，其中遷移學習的工作獲得SAIM SDM2010以及ACM CIKM2010的最佳論文提名獎。擔任IEEE TKDE，IEEE TSMC-Part B，Information Sciences等國際期刊，計算機學報、軟體學報、自動化學報等國內學報的審稿人。獲得專利1項，申請2項，獲得軟體著作權5項。
作為項目負責人，主持國家自然科學青年基金項目1項；作為計算所方負責人，參與國家863計畫項目1項；作為科研骨幹，參與973子課題和多項國家自然科學基金項目。作為項目負責人，完成1項企業橫向項目；作為骨幹，參與完成多項企業橫向項目。
研究方向
機器學習，數據挖掘，遷移學習，並行大數據挖掘
代表論著
[1] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Zhiyong Shen, Qing He, Yuhong Xiong, Zhongzhi Shi, Hui Xiong: Mining Distinction and Commonality across Multiple Domains Using Generative Model for Text Classification. IEEE Trans. Knowl. Data Eng
[2] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Hui Xiong, Yuhong Xiong, Qing He, Zhongzhi Shi: Cross-Domain Learning from Multiple Sources: A Consensus Regularization Perspective. IEEE Trans. Knowl. Data Eng
[3] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Changying Du, Qing He, Zhongzhi Shi: Triplex transfer learning: exploiting both shared and distinct concepts for text classification. IEEE TSMC-Part B
[4] Fuzhen Zhuang, George Karypis, Xia Ning, Qing He, Zhongzhi Shi: Multi-view learning via probabilistic latent semantic analysis. Inf
[5] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Qing He, Zhongzhi Shi: Inductive Transfer Learning for Unlabeled Target-domain via Hybrid Regularization. Chinese Science Bulletin, Springer
[6] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Hui Xiong, Qing He, Yuhong Xiong, Zhongzhi Shi: Exploiting associations between word clusters and document classes for cross-domain text categorization. Statistical Analysis and Data Mining
[7] Wenjuan Luo, Fuzhen Zhuang, Qing He, Zhongzhi Shi: Exploiting relevance, coverage, and novelty for query-focused multi-document summarization. Knowl.-Based Syst
[8] Qing He, Tianfeng Shang, Fuzhen Zhuang, Zhongzhi Shi: Parallel extreme learning machine for regression based on MapReduce
[9] Xin Jin, Yongquan Liang, Dongping Tian, Fuzhen Zhuang: Particle swarm optimization using dimension selection methods. Applied Mathematics and Computation
[10] Qing He , Changying Du , Qun Wang , Fuzhen Zhuang , Zhongzhi Shi : A parallel incremental extreme SVM classifier.
期刊論文
[1] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Peifeng Yin, Qing He, Zhongzhi Shi: Concept Learning for Cross-Domain Text Classification: A General Probabilistic Framework
[2] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Changying Du, Qing He, Zhongzhi Shi: Triplex transfer learning: exploiting both shared and distinct concepts for text classification
[3] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Zhiyong Shen, Qing He, Yuhong Xiong, Zhongzhi Shi: D-LDA: A Topic Modeling Approach without Constraint Generation for Semi-defined Classification.
[4] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Zhiyong Shen, Qing He, Yuhong Xiong, Zhongzhi Shi, Hui Xiong: Collaborative Dual-PLSA: mining distinction and commonality across multiple domains for text classification
[5] Fuzhen Zhuang, Ping Luo, Hui Xiong, Qing He, Yuhong Xiong, Zhongzhi Shi: Exploiting Associations between Word Clusters and Document Classes for Cross-Domain Text Categorization
[6] Xin Jin, Fuzhen Zhuang, Shuhui Wang, Qing He, Zhongzhi Shi: Shared Structure Learning for Multiple Tasks with Multiple Views. ECML/PKDD
[7] Changying Du, Fuzhen Zhuang, Qing He, Zhongzhi Shi: Multi-task Semi-supervised Semantic Feature Learning for Classification
[8] Wenjuan Luo, Fuzhen Zhuang, Qing He, Zhongzhi Shi: Quad-tuple PLSA: Incorporating Entity and Its Rating in Aspect Identification
[9] Xudong Ma, Ping Luo, Fuzhen Zhuang, Qing He, Zhongzhi Shi, Zhiyong Shen: Combining Supervised and Unsupervised Models via Unconstrained Probabilistic Embedding
[10] Ping Luo, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong, Yuhong Xiong, Qing He: Transfer learning from multiple source domains via consensus regularization.
個人專利
莊福振、何清，一種採用決策樹的數據分類方法和系統，中國, 中華人民中華人民共和國國家知識產權局
敖翔、何清、莊福振. 一種基於MapReduce的分散式垂直交叉網路爬蟲系統,申請專利
何清，吳新宇，莊福振，敖翔，尚田豐，馬雲龍，李寧，羅文娟，韓碩，金鑫，杜長營，董智，余文超，王群.Web數據挖掘雲服務平台
何清、馬旭東、譚慶、莊福振、趙衛中、李金成、羅文娟、李婷婷、李寧、王群、杜長營，軟體著作權.數據挖掘雲服務平台
承擔項目
[1] 國家自然科學青年基金項目“基於生成模型的遷移學習算法研究及其套用”
[2] 國家863項目課題“城市人口全生命周期公共服務支撐技術研究與系統開發”
[3] 國家863項目課題“海量Web數據模式發現與結構化內容提取”
[4] 國家自然科學重點基金項目“WEB 搜尋與挖掘的新理論與方法”
[5] 國家自然科學面上基金項目“領域適應性問題相關學習算法與理論研究”
