關于我校參與的復雜異質數據融合與分析項目信息公示，為期5個工
更新時間：2025-06-19 11:42:57作者：佚名
依據《云南省科學技術獎勵辦法》（云南省人民政府頒布的第224號令）以及《云南省科技廳發布的關于云南省科學技術獎勵具體實施辦法的通知》（編號云科規〔2022〕12號），同時參照《云南省科技廳關于2025年度云南省科學技術獎提名工作的具體要求》，我校正對參與提名的一個項目——“復雜異質數據的融合與分析”的相關信息進行公開，公示期限為五個工作日，即從2025年4月22日起至2024年4月27日止。
公示期間，若任何單位或個人對公示項目持有不同意見，請以書面方式提出（務必注明通信地址及聯系方式）向我校科技部門進行反饋。若單位提出異議，需在異議文件上加蓋單位公章；若個人提出，則需在文件上親筆簽名并注明真實姓名及聯系方式。
聯系人：郭老師
聯系電話： -65918678
附件：項目公示信息
云南民族大學
2025年4月22日
《復雜異質數據的融合與分析》項目公示信息
一、 項目名稱：復雜異質數據的融合與分析
二、 提名者：云南大學
提名等級：云南省自然科學二等獎
三、 項目簡介
傳感技術與互聯網的進步，使得物理和社會傳感所搜集的各類繁雜多樣的數據量迅猛增加，這為社會觀察與服務的提升提供了前所未有的機遇。通過融合與分析這些復雜異質數據，我們能夠揭示其中蘊含的關鍵模式，從而有力地促進了國家及云南省在醫療、金融、交通等關系到國計民生的關鍵領域的快速發展，其影響深遠而重要。然而，由于復雜異質數據來源廣泛、知識隱藏且增長迅猛，如何高效整合這些多源異質數據，挖掘其內在規律，這不僅是實現復雜與智能應用的核心科學難題，而且也是目前人工智能研究領域的焦點問題。
在獲得國家自然科學基金項目和云南省科技計劃重點項目的大力支持下，針對復雜異質數據來源的廣泛性、知識深藏不露、增長迅猛等特性所帶來的諸多挑戰，諸如特征差異顯著、價值難以挖掘、大規模數據分析效率低下等問題，項目團隊致力于研究多源數據融合、智能解析與應用、智能計算優化等方面的理論、算法和技術。由此，我們成功形成了具有顯著自主創新優勢的研究成果。以下為主要科學發現：
1. 提出了多源智融的異質數據協同融合新方法。依托無監督學習、圖嵌入技術和深度學習理論，我們創新性地提出了基于屬性自表達的多級融合策略和基于結構自表達的近鄰感知融合方法，這一新方法有效推動了不同視角、不同類別、不同關聯以及不同分布區域間的信息交互、語義映射和關系推斷，成功解決了由復雜異質數據來源多樣性引發的特性差異難題，從而為深入挖掘和分析隱藏模式打下了堅實基礎（參見代表性論文1、2、4、6、7）。
2. 提出了析以智用的異質數據模式分析新模型。通過對樣本內部與樣本之間、視圖內部與視圖之間、元路徑內部與元路徑之間、特征內部與特征之間的相互聯系進行深入分析，探討了復雜異質數據中的聚類形態、社群形態以及空間位置形態，揭示了數據的深層結構、交互機制、分布特征，為個性化推薦、團隊構建、資源優化等實際應用提供了有力支撐，并有效解決了由復雜異質數據知識隱藏性所引起的價值難以挖掘的問題（參見代表性論文8）。
3. 提出了優化智算的異質數據智能計算新算法。提出了無監督的GCN訓練方法，并設計了基于聚類嵌入層的優化算法，同時引入了剪枝或近似策略以及用戶反饋機制。此外，還開發了基于列計算并行和極大空間團-哈希表的挖掘算法。這些方法旨在從海量異質數據中實現快速聚類、子圖搜索和同位模式的識別，有效應對復雜異質數據快速增長帶來的大規模數據分析效率低下的問題，從而為分析方法的實際應用提供了有力保障（參見代表性論文3、5）。
項目成果在國內外知名期刊和會議上發表了36篇論文，包括TKDE、TNNLS、INFFUS、計算機學報、軟件學報、計算機研究與發展等，同時出版了一部專著網校頭條，并獲得了3項發明專利的授權。該學者發表的8篇具有代表性的論文在SCI數據庫中被引用101次，在CPCI-S數據庫中被引用23次云南民族大學官網，在CNKI數據庫中被引用49次，在Scopus數據庫中被引用140次，其累計影響因子達到了57.651。其中，單篇論文在SCI數據庫中的最高引用次數為35次，最高影響因子為14.8。研究成果受到了包括IEEE/ACM Fellow和歐洲科學院院士在內的眾多國內外知名學者的認可與引用，相關引文已發表在TKDE、TIP、KDD、ICDE、CVPR、ICCV等數據挖掘、人工智能以及計算機視覺領域的頂尖期刊和會議上。項目組成員中，有1位成功躋身云南省中青年學術和技術帶頭人后備人才行列，另有1位被納入云南省“興滇英才支持計劃”青年人才名單。該項目的研究內容展現出了系統性與完整性，其研究成果在引領性和創新性方面均有顯著表現。查新報告明確指出，在所檢文獻及限定時限內，國內外均未發現與本項目所述技術相類似的文獻，充分證明了本項目的新穎性。
四、 代表性論文專著目錄
杜國旺，周麗華*，呂凱文，吳浩，徐志民。基于多級表示和對抗正則化的多視角子空間聚類，IEEE神經網絡與學習系統雜志，2023年，第34卷第12期，頁碼10279至10293。
杜國旺，周麗華*，李中雪，王麗珍，呂凱文。基于圖卷積網絡的鄰域感知深度多視角聚類，信息融合，2023年，第93卷（2023）：330-343。
楊培中，王麗珍*，王曉璇，周麗華。考慮耦合關系的空間共現模式挖掘新方法：SCP-CR，發表于《IEEE知識數據工程雜志》，2022年，第34卷第12期云南民族大學官網，頁碼5979至5992。
周麗華，杜國旺，呂凱文，王麗珍。基于網絡的稀疏和多流形正則化的多視角聚類多重非負矩陣分解，專家系統與應用，2021年，第174卷（2021）：114783。
Vanha Tran，Lizhen Wang（通訊作者），Hongmei Chen，Qing Xiao共同發表了一篇論文。該論文題為《MCHT：一種基于最大團和哈希表的頻繁共定位模式挖掘算法》。該研究發表在2021年的《Expert Systems with Applications》期刊上，卷號為175，頁碼為114830。
杜國旺，周麗華*，楊宇迪，呂凱文，王麗珍。基于深度多視角自動編碼器的多視圖聚類研究，數據科學與工程，2021年，第6卷第3期，頁碼323至338。
杜國旺，周麗華*，呂凱文，丁海燕。基于深度學習的多視角非負矩陣分解在聚類分析中的應用，智能數據分析，2021年，第25卷（2021）：第339-357頁。
王家龍、楊杰、周麗華（*）、王麗珍、王睿康共同撰寫的論文，題目為《異質信息網絡的復雜條件社區搜索》，發表于《軟件學報》2023年第34卷第10期，頁碼為4830至4850。
五、 主要完成人基本情況
序號
姓名
工作單位（完成單位）
職稱
職務
周麗華
云南大學（云南大學）
教授
杜國王
云南大學（云南大學）
博士后
王麗珍
云南大學（云南大學、滇池學院）
教授
楊培忠
云南大學（云南大學）
副教授
陳紅梅
云南大學（云南大學）
副教授
王家龍
云南民族大學（云南大學）
講師
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