余伟 (武汉大学计算机学院 计算机科学系 数据科学研究所 )

 余伟
  • 姓名:   余伟
  • 主页:  
  • 性别:  
  • 职称:  讲师 ()
  • 学历学位:  博士
  • 电话:  
  • 办公地点:  
  • E-mail:  yuwei@whu.edu.cn
  • 领域:  Web搜索与挖掘,并行分布计算,大数据挖掘管理与分析,模式识别,人工智能,数据管理,数据库,数据挖掘与分析,信息检索,云计算与大数据处理,知识工程,智能计算
  • 招生信息:  2019年度招收硕士3名,招收方向:软件工程。 招收博士2名,招收方向:...请选择...。

长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


研究方向:海量多源异质数据融合下的知识管理

u多源异质数据融合

  对Web上不同类型的多数据源进行融合,  建立了统一数据表示模型和分析框架。

u数据可用性理论框架与数据质量度量体系

  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

u复杂数据关联网络的融合和转换

  构造用户间多重社交关系、内容多维关联关系的复杂时态网络,实现无缺失的知识图谱体系。

u工业级推荐系统研发

  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


研究方向:海量多源异质数据融合下的知识管理

u多源异质数据融合

  对Web上不同类型的多数据源进行融合,  建立了统一数据表示模型和分析框架。

u数据可用性理论框架与数据质量度量体系

  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

u复杂数据关联网络的融合和转换

  构造用户间多重社交关系、内容多维关联关系的复杂时态网络,实现无缺失的知识图谱体系。

u工业级推荐系统研发

  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


研究方向:海量多源异质数据融合下的知识管理

u多源异质数据融合

  对Web上不同类型的多数据源进行融合,  建立了统一数据表示模型和分析框架。

u数据可用性理论框架与数据质量度量体系

  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

u复杂数据关联网络的融合和转换

  构造用户间多重社交关系、内容多维关联关系的复杂时态网络,实现无缺失的知识图谱体系。

u工业级推荐系统研发

  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


研究方向:海量多源异质数据融合下的知识管理

u多源异质数据融合

  对Web上不同类型的多数据源进行融合,  建立了统一数据表示模型和分析框架。

u数据可用性理论框架与数据质量度量体系

  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

u复杂数据关联网络的融合和转换

  构造用户间多重社交关系、内容多维关联关系的复杂时态网络,实现无缺失的知识图谱体系。

u工业级推荐系统研发

  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


研究方向:海量多源异质数据融合下的知识管理

u多源异质数据融合

  对Web上不同类型的多数据源进行融合,  建立了统一数据表示模型和分析框架。

u数据可用性理论框架与数据质量度量体系

  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

u复杂数据关联网络的融合和转换

  构造用户间多重社交关系、内容多维关联关系的复杂时态网络,实现无缺失的知识图谱体系。

u工业级推荐系统研发

  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


研究方向:海量多源异质数据融合下的知识管理

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  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

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  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


研究方向:海量多源异质数据融合下的知识管理

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  对Web上不同类型的多数据源进行融合,  建立了统一数据表示模型和分析框架。

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  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

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  构造用户间多重社交关系、内容多维关联关系的复杂时态网络,实现无缺失的知识图谱体系。

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  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


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  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

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  构造用户间多重社交关系、内容多维关联关系的复杂时态网络,实现无缺失的知识图谱体系。

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  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



长期以来从事云计算平台和大数据分析管理等方面的理论研究和应用开发。主要成果有异构数据存储处理平台、大数据可视化分析平台、推荐系统、深度学习系统、用户画像系统等,积累了丰富的平台技术、开发经验和理论方法。服务客户包括税务、审计、工商、教育、消防、综治、公安、中科院、中船重工等众多政府部门和企事业单位,形成了自动报税系统、审计大数据平台、企业信息资源库、在线教育系统、智慧消防系统、网格化平台、水下模拟作战系统等产品。


研究方向:海量多源异质数据融合下的知识管理

u多源异质数据融合

  对Web上不同类型的多数据源进行融合,  建立了统一数据表示模型和分析框架。

u数据可用性理论框架与数据质量度量体系

  建立了Web数据可用性理论模型,实现跨源数据的不一致、缺失、错误等自动发现和修复,形成全维度的Web数据源质量度量体系,实现快速的质量评价和缺陷分析。

u复杂数据关联网络的融合和转换

  构造用户间多重社交关系、内容多维关联关系的复杂时态网络,实现无缺失的知识图谱体系。

u工业级推荐系统研发

  建立多维网络的知识传递概率网络图,实现多维度的信息推荐。再此基础上实现推荐系统的产业化,开发的代表性项目“改图网”,获得过全球创业技术挑战赛冠军。



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