肖基毅
肖基毅,男,1962年10月生,中共党员,教授,硕士生导师,1983年7月毕业于吉林大学计算专业,国防科技大学和日本横滨清华综合研究所访问学者。1983年7月至今,在南华大学计算机学院从事教学及科研工作,主讲数据挖掘、数据结构等课程。目前研究方向为社交网络与大数据应用技术、数据挖掘、数据库应用等。主持并完成省、部级科研项目三项;主要参加国家自然科学基金项目一项、国家社会科学基金项目一项、省级科研项目五项、横向科研项目四项。获省国防科工委科技进步一等奖一项、省科技进步四等奖一项、省哲学社会科学优秀成果三等奖一项。指导学生在全国大学生数学建模竞赛中获全国二等奖一项和省一等奖一项。在省级及以上学术期刊发表论文36篇,其中被EI、ISTP收录5篇,出版教材1部。Email: xiaojiyi2002@yahoo.com.cn
主要论文:
1.基于用户特征的微博转发预测研究,南华大学学报自然科学版,2016年12月,第4期。
2.离群点分析在高校能耗监控系统中的应用。南华大学学报自然科学版,2014年6月,第2期。
3.基于HMM和小波神经网络混合模型的Web信息抽取。微计算机信息,2012年,第5期。
4.基于 HMM/BP 混合模型的文本信息抽取研究。计算 机 技 术 与 发 展。2011年 5月,第5期。
5.基于长距离依赖条件随机域的文本信息抽取。计算机应用与软件,2011年 5月,第5期。
6.Web 服务合成技术在网格数据挖掘中的应用研究。计算机技术与发展,2009 年1 月, 第1 期。
7.基于物元和QoS 约束的数据挖掘服务选择。计 算 机 工 程,2009 年12 月,第24 期。
8.Design and Implementation of a Service-Oriented Distributed Data Mining,江西师范大学学报(自然科学版), 2008年2期
9. 混合遗传算法和隐马尔可夫模型的Web信息抽取,计算机工程与应用, 2008年18期
10.石油网格数据挖掘新技术研究,西南石油大学学报(自然科学版), 2008年3期
11.A Hybrid approach for Web Information Extraction,2008 International Conference on Machine learning and Cybernetics, 2008年7月
12.基于混合条件模型的Web信息抽取,郑州大学学报(理学版), 2008年3期
13.Optimization of Hidden Markov Model by a Genetic Algorithm for Web Information Extraction,2007 International Conference on Intelligent System and Knowledge Engineering, 2007年10月
14.Research on Web Mining Technologies Used in E-Commerce,2005 International Conference of management Science and Applications,2005年6月
15.网格信息资源共建共享研究,情报杂志,2005年10期
16.频繁项集挖掘算法研究,情报杂志,2005年11期
17.计算机支持的协同教学系统研究,微机发展,2003年10期
18.高等学校计算机科学与技术专业毕业设计(论文)指导,教材,国防科技大学出版社,ISBN: 7-81099-013-6/TP.1,2003年11月
主要项目:
1.独立学院办学特色的研究与实践,湘教通〔2011〕315号
2.数据挖掘在“用户上网行为分析”中的应用分析,湘教通〔2011〕272号
3.Web文本挖掘新技术研究,湖南省教育厅课题(06C724)
4.www环境下的检索策略及应用,湖南省教育厅课题 (4-00-JY-000173)
5. 岩体力学参数智能化位移反分析方法及其应用研究,国家自然科学基金项目 (50274043)
6.网络环境下信息资源共建共享人、机、环境研究,湖南省自然科学基金项目(04JJ40051)
7.网格与信息资源共建共享基础理论研究,湖南省社会科学基金项目(04ZC112)
8.基于网格的我国网络信息资源建设与管理模式研究,国家社会科学基金项目(05BTQ025)
9.虚拟大学的体系结构与理论问题研究,湖南省教育科学“十五”规划课题(XJK03BG013)
主要获奖:
1.网格与网络信息资源共建共享理论、技术与应用研究,湖南省第九届哲学社会科学优秀成果三等奖,2008年
2.微机网络财务管理信息系统,湖南省科技进步四等奖,湖南省国防科工委科技进步一等奖,1991年
主要授课:
《数据结构》、《数据挖掘》