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教师信息个人照片
姓    名李培培性    别      女

出生年月1982.01.31最终学位    博士
毕业学校合肥工业大学
从事专业计算机科学与技术职    务 
所属院系bet5365官方网站

所属科室

(研究所)

计算机软件与理论研究所

职     称

  副教授

 (硕导)

联系方式
办公电话13956043016
E-mailpeipeili@hfut.edu.cn
通讯地址

安徽省合肥市蜀山区丹霞路485号(合肥工业大学翡翠湖校区)bet5365官方网站

邮  编230601
简    历

1、受教育经历

·2008/09-2012/12,合肥工业大学,计算机应用专业,工学博士

·2005/09-2008/06,合肥工业大学,软件与理论专业,工学硕士

·2001/09-2005/06,合肥工业大学,计算机科学与技术专业,工学学士

2、研究工作经历

·2016年12月-至今,bet5365官方网站,副研究员/副教授

·2015年5月-2016年11月,bet5365官方网站,讲师

·20131-20154月,合肥工业大学软件工程博士后站,博士后

·20118-201212月,微软亚洲研究院,实习生

·20084-20094月,新加坡管理大学,助理研究员

研究方向

本人的研究方向:数据挖掘与智能计算,主要研究兴趣包括:数据流分类、概念漂移检测方法、不完全标记数据流的分类算法与模型、多标签数据流分类、半监督学习

承担课题:

·        主持人:李培培,国家面上基金项目“面向短文本数据流的多标记分类方法研究”(No. 61976077(项目经费:61万)(2020.1-2023.12)

·        主持人:李培培,重点研发计划项目课题三“碎片化知识拓扑融合”No. 2016YFB1000903)子课题(项目经费:342万)(2016.7-2020.12)

·         主持人:李培培,国家青年基金“多标记文本数据流分类方法研究”(No. 61503112(项目经费:22万)(2016.1-2018.12)

·        主持人:李培培,55批中国博士后科学基金面上资助二等资助“面向短文本数据流分类的关键问题研究”(No. 2014M551801)(项目经费:5万)(2014.5-2015.5)

·        主持人:李培培,安徽省青年基金“基于实体语义上下文特征扩展的短文本数据流分类方法研究”(No. 1708085QF142(项目经费:8万)(2017.7-2019.6)

·         校级博士专项课题“多标记文本的数据流分类方法研究”(No. JZ2015HGBZ0461(项目经费:2万)(2015.110.1-2017.9.30)

参与课题:

·         国家自然科学基金面上项目“多源数据流的半监督分类方法研究”(No. 62076085)   

   (项目经费:61) ( 2021.1-2024.12)

·         国家自然科学基金面上项目“面向多源高维数据流的在线特征选择与分类方法研

   究”(No. 61673152)(项目经费:61) ( 2017.1-2020.12)

·         国家自然科学基金面上项目“基于协同训练策略的不完全标记数据流分类问题研究”(No. 61273292)(项目经费:80) ( 2013.1-2016.12)

·         国家自然科学基金面上项目“基于特征发现的数据流概念漂移问题研究”(No. 60975034)(项目经费:32) ( 2010.1-2012.12)

·         教育部博士点博导基金“基于特征扩展的Web 短文本数据流分类方法研究”(No. 20130111110011)(项目经费:12) ( 2014.1-2016.12)

·         安徽省科技重大专项项目“基于云平台的税务数据挖掘系统研究”(No.1704a0902029(项目经费:60) ( 2016.8-2018.8)

教学工作

[1]      2015-2016第二学期,医学信息专业15级, 《数据结构》;

[2]      2016-2017第二学期, 信息安全专业16级,《数据结构》、《程序设计与算法训练》;

[3]      2016-2017第一学期,计算机与信安专业13级,《数据挖掘》;

[4]      2017-2018第一学期,计算机与信安专业14级,《数据挖掘》;

[5]      2017-2020, 全校公选, 《Python程序设计》;

[6]      2019-2020第二学期, 计算机科学技术19-1班,《数据结构》;

[7]      2019-2020第二学期,2020-2021第一学期, 计算机创新班18级,计算机191-3班,《Python语言与系统设计》

获奖情况

指导学生项目与获奖情况:

[1]      指导的2016级研究生何路获得2018年度国家奖学金

[2]      指导国家级大创项目2项、校级2

[3]      指导学生参加2017-2020年安徽省大数据技术与应用大赛获三等奖

[4]      指导学生参加2017年合肥工业大学第三届“互联网+”创新创业大赛优胜奖

个人获奖情况:

[1]      获得合肥工业大学2019年“课程思政”说课比赛获三等奖

[2]      获得2017年度校青年教师讲课比赛三等奖

[3]      2009年度安徽省优秀硕士论文.

主要论著

国际期刊论文:

[1]   Peng Zhou, Peipei Li, Shu Zhao, and X. Wu. Feature Interaction for Streaming Feature Selection. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), in press, 2020.

[2]     Xiulin Zheng, Peipei Li*, Zhe Chu, Haixiang Zhang, and Xuegang Hu. A Survey on Multi-label Data Stream Classification. IEEE ACCESS, 8: 1249-1275, 2020.

[3]     Peipei Li*, Lu He, Haiyan Wang, Xuegang Hu, Yuhong Zhang*, Lei Li, Learning from Short Text Streams with Topic Drifts, IEEE Transactions on Cybernetics, 48(9): 2697-2711, Sept. 2018.

[4]      Peipei Li*, Haixun Wang, Hongsong Li, Employing Semantic Context for Sparse Information Extraction Assessment, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data,12(5): 54:1-36, July 2018.

[5]     Peng Zhou, Xuegang Hu, Peipei Li*, Online Feature Selection for Class Imbalance Data. Knowledge-based Systems,136: 187-199,2017.

[6]     Yuhong Zhang, Guang Chu, Peipei Li*, Xuegang Hu.Three-layer Concept Drifting Detection in Text Data Streams. Neurocomputing, 260: 393-403, 2017.

[7]     Peipei Li*, HaixunWang, Kenny Q. Zhu,Zhongyuan Wang, Xuegang Hu, A Large Probabilistic Semantic Network based Approach to Compute Term Similarity. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 27(10): 2604-2617, 2015.

[8]     Peipei Li, , Xuegang Hu, and Hao Wang*. An Incremental Decision Tree for Mining Multi-label Data. Applied Artificial Intelligence,29(10):992-1014, 2015.

[9]     Peipei Li*, Xuegang Hu, and Hao Wang. Learning Concept-Drifting Data Streams with Random Ensemble Decision Trees. NeuroComputing, 166(6): 68-83, 2015.

[10] Peipei Li*and Xuegang Hu.Learning from Concept Drifting Data Streams with Unlabeled Data. NeuroComputing, 92(1): 145-155, 2012.

[11]    Peipei Li*and Xuegang Hu. Mining Recurring Concept Drifts with Limited Labeled Streaming Data. ACM Transactions on Intelligent Systemsand Technology, 3(2): 29:1-32,2012.

[12]  Peipei Li*,  Xuegang Hu,Qianhui Liang and Yunjun Gao. A Random Decision Tree Ensemble for Mining Concept Drifts from Noisy Data Streams. Applied Artificial Intelligence, 24(7): 680-710, 2010.

会议论文:

[13]  Peipei Li*, Lu He, Xuegang Hu, Yuhong Zhang, Lei Li. Concept based Short Text Stream Classification with Topic Drifting Detection. In: Proceedings of International Conference on Data Mining (ICDM'16), pp. 1009-1014, 2016. 

[14]  Xugang Hu, Junhong He, Peipei Li*,  Drifting Detection and Model Selection based Ensemble Classification for Data Streams with Unlabeled Data. In: Proceedings of Artificial Intelligence Science and Technology (AIST’16),pp: 83- 90, 2017.

[15]    Peipei Li*, Hunxun Wang, Hongsong Li,  Assessing Sparse Information Extraction using Semantic Contexts. In: Proceedings of 22nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM’13), pp.1709-1714, 2013.

[16]    Peipei Li*, Hunxun Wang, Kenny Q. Zhu, Zhongyuan Wang. Computing Term Similarity by Large Probabilistic isA Knowledge. In:Proceedings of CIKM’13,pp. 1401-1410, 2013.

[17]    Peipei Li*, Qianhui Liang, Xuegang Hu, Yuhong Zhang. Random Ensemble Decision Trees for Concept Drifting Data Streams. In:Proceedings of PAKDD’11, May 24-27, pp. 313-325, Shenzhen China, 2011.

[18]  Peipei Li*and Xuegang Hu. Learning from Concept Drifting Data Streams with Unlabeled Data.  In:Proceedings of AAAI10-SA10, July 11-15, pp. 1945-1946, Atlanta, GA, United States, 2010.

[19]   Peipei Li* and Xuegang Hu. Mining Recurring Concept Drifts with Limited Labeled Streaming Data. In: Proceeding of 2nd Asian Conference Machine Learning, Nov. 8-10, pp. 251-262, Tokyo, 2010.

[20]  Peipei Li*, Xuegang Hu, Q.-H. Liang, and Y.-J. Gao.Concept Drifting Detection on Noisy Streaming Data in Random Ensemble Decision Trees. In:Proceedings of the 6th International Conference on Machine Learning and Data Mining, pp. 236-250, 2009.

[21]  Peipei Li*, Qianhui Liang and Xuegang Hu. Parameter Estimation in Semi-Random Decision Tree Ensembling on Streaming Data. In: Proceedings of PAKDD’09,pp. 376-388, 2009.

[22]   Qianhui Liang, Peipei Li*, P. C.K. Hung. Clustering Web Services for Automatic Categorization. In: Proceedings of International Conference on Services Computing, pp. 380-387, 2009.

[23]  Peipei Li*, Xuegang Hu. Mining Concept-drifting Data Streams with Multiple Semi-random Decision Trees. In: Proceedings of 4th International Conference on Advanced Data Mining and Applications, pp. 733-740, 2008.

国内期刊:

[24]     王海燕, 胡学钢, 李培培*. 基于向量表示和标签传播的半监督短文本数据流分类算法. 模式

    识别人工智能,31(7): 1-9, 2018.7.

[25]     胡学钢,王海平,郭丹,李培培*.图算法求解带有限长空位和one-off约束的模式匹配问题.

    式识别与人 工智能, 29(5):400-409,2016.

[26]      朱群, 张玉红*, 胡学钢, 李培培. 一种基于双层窗口的概念漂移数据流分类算法. 自动化学

    报, 37(9): 1077-1084, 2011. (EI检索号: 20114314458584)

[27]      梅灿华, 张玉红*, 胡学钢, 李培培. 一种基于最大熵模型的加权归纳迁移学习方法. 计算机

    研究与发, 48(9): 1722-1728, 2011.

[28]     Xuegang Hu, Peipei Li*,  Gongqing Wu. A Semi-Random Multiple Decision-Tree Algorithm 

           for Mining Data Streams. J. Comput. Sci. Technol. 22(5): 711-724, 2007.

 

软著:
[1] 李培培、柳佳浩、张子瑞. 基于数据挖掘技术的国内考研信息搜索平台“Re-  

      SearchersV1.0(登记号为2018SR503271)

[2] 胡学钢、李培培等. 数据流分类算法实验工具包软件 ETDSV1.0(登记号为2010SR062895

 

专著:

[1]     胡学钢、李培培*、张玉红.数据流分类, 清华大学出版社, 603千字, ISBN 978-7-302-40599-3, 2016.01.01.

专利:

[1]     李培培, 胡学钢,胡阳. 一种基于深度学习网络的短文本数据流分类方法,专利申请号201911251229.1,专利申请日:20191209.

[2]     张玉红,杨帅,胡学钢,李培培. 基于双重自动编码器的半监督跨领域文本分类方法, 申请号:201910378359.5,专利申请日:201958日;

[3]     李培培, 胡阳, 胡学钢. 一种基于word2vec的分布式短文本数据流快速增量分类方法专利申请号: CN201910169255.3, 专利申请日: 2019306.

[4]     胡学钢,王海燕,李培培. 一种基于短文本扩展和概念漂移检测的短文本数据流分类方法,专利申请号201710994366.9,专利申请日:20171023. 授权公告日: 20190806, 授权公告号: 2019072300176440.

[5]     吕俊伟,胡学钢,李培培, 邵玉涵, 廖建兴. 一种基于RBF神经网络的煤与瓦斯突出预测方法. 国家发明专利,专利号:ZL201710631202.X,专利申请日:20170728日,授权公告日:20200522.

[6]     李培培, 李磊, 张玉红, 胡学钢, 何路等. 一种基于类与特征分布的多标签数据流中概念漂移检测方法, 国家发明专利,专利号:ZL201710151295.6,专利申请日: 2017314, 授权公告日:  20190614,授权公告号: CN106934035 B.

[7]     李磊,张芳,李培培等. 基于区块链的信誉信息的防篡改方法.国家发明专利,专利号:ZL201710020031.7,专利申请日:20170111日,授权公告日:20200626.

[8]     胡学钢, 王博岩, 李培培. 自适应多标签预测方法. 国家发明专利,专利号:ZL201510501816.7,专利申请日:20150814日,授权公告日:20180518.