-
杭州电子科技大学特聘教授
岗位申请表
设岗学科：
计算机科学与技术
设岗部门：
计算机学院
申请岗位：□特聘教授
/
?
特聘副教授
申请人姓名：
叶晨
申请人国籍：
中国
现工作单位：
哈尔滨工业大学
联系电话：
填表日期：
2019
年
10
月
25
日
杭州电子科技大学
- 1 -
编号：
填表说明
一、填写内容必须实事求是，一式三份。
< /p>
二、表
1
至表
5
由申请人本 人填写。表
2
、表
4
为活页，可
< br>另附页，表
3
按要求限填。
1-5
项内容及 其所提供佐证材料由所
在学院负责审核。
三、
表
5
为活页，
由申请人提供
3
名以上国内外学术造诣高
深的著名同行专家填写，
每位专家填 写一份。
如推荐意见为外文，
需依照格式将其翻译为汉语，并将原件附后
。
四、
表
8
由所在学院 学术委员会
/
评议组填写，表
7
、
9
由设
岗部门填写。
五、
提供所填内容附件材料一份
(
装订成一册
)
< p>。附件材料一
般应包括：
（
1
）
学历学位证书复印件；
（
2
）
身份证或护照复印件；
（
3
）在海外学习或工作的 证明材料；
（
4
）主要成果（代表性论
著
、
专利证书、
产品证书）
复印件或证明材料；
（< /p>
5
）
领导
（参与）
过的主要
项目证明材料；
（
6
）奖励证书复印件；
（
7
）其他需要提
交的材料。
- 2 -
1.
申请人简况
姓名
叶晨
性别
女
国
籍
中国
出生年月
籍贯
19920228
浙江
现任专业
任现职
无
无
技术职务
时间
现工作单
从事专业及
哈尔滨工业大学
（在读博 士）
位
研究方向
< /p>
最后学历
/
学位
计算机科学与技术
博士
及所学专业
国内外主
要学术及
无
海外经历
社会兼职
学习简历（从本科起）
计算机软件与理论
多源数据真值发现
取得时间
2020.04
美国纽约州立大学布法罗
分校联合培养博士
< /p>
2009.09-2013.07
，申请人在哈尔滨工业大学计算机科学与 技术学院攻读
本科学位，研究课题为《基于众包的缺失填充研究》
，导师 为王宏志教
授。
2013.09-2015.
07
，申请人在哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院攻读
硕士学位，研
究课题为《基于众包的数据清洗关键技术的研究》
，导师
为王宏志教授。
2015.09
至今，申请人在哈尔滨工业大学计算机 科学与技术学院攻读博
士学位，研究课题为《多源数据真值发现算法研究》
，导师为王宏志教
授。
教学、科研经历
2016.09.12-2017.09.30
，申请人在美国纽约州立 大学布法罗分校
(State
University of New
York, University at Buffalo)
留学，
作为联合培 养博士从
事多源数据真值发现课题的相关研究，导师为数据挖掘知名青年专家
Jing Gao
老师。
- 3 -
2.
申请人主要学术成就综述
近五年所取得的主要教学科研成绩（包括教书育人、科学研究、成果论著、荣誉获奖
等）
（可另附页）
一．科学研究
申请人的研究工作主要集中在两个方面，一方面是多
源数据真值发
现，另一方面是基于众包的数据清洗，近五年以第一作者发表论文
9
篇，
参与科研项目
4
项。
申请人于
2016
年开始对多源数据真值发现 技术进行研究，
于
2016
年开
始参与国
家自然科学基金青年科学基金项目
“
大数据一致性错误管理理论
< br>与关键技术
”
的研究工作，与
2018
年开 始参与国家自然科学基金面上项目
“
基于互联网金融的投资者风险感知、 信息不对称与尾部市场效率研究
”
，
发表了
3
篇相关文章。
1)
论文《
AutoRepair: an automatic repairing approach over multi-source
data
》发表在
KIS(2019)
上，
［
SCI
源，中
科
院
三
区］
。文 章首次将真值
发现与数据修复思想相结合，
同时解决了数据中存在的实体 之间的信息不
一致和数据源之间的信息冲突。
2)
论文《
PatternFinder:
Pattern
discovery
for
truth
discovery
》发表在
KBS(2019)
上，
［
SCI
源，中科院 二区］
。文章首次研究了如何在多源异构
数据上直接挖掘实体真值问题，
创新性的通过挖掘数据中潜在的模式来发
现相关真值。
3)
论文《
Multi-source data repairing powered by integrity constraints and
source reliability
》
发表在
INS(2020)
上，
［
SCI
源，
中科院一区
,
TOP
期刊］
。
文章首次提出了一种由否定约束定义实体关系，
求解同 时满足条件约束和
可靠数据源支持的真值发现技术。
申请人于
2014
年开始对基于众包的数据清洗技术进行研究，
于
2015
年开始参与国家自然科学基金项目
“
大数据错误 检测与修复关键技术的研
究
”
和国家科技支撑计划
“
基于大数据的综合健康服务关键技术研发与应
用
”
的研究工作，发表了
6
篇相关文章。
1)
论文《
Effective
Bayesian-network-based
missing
value
imputation
enhanced
by
crowdsourcing
》被
KBS
［
SCI
源，中科院二区］
已刊出待发
- 4 -
表。
文章采用了一种贝叶斯网络与 众包平台相结合的新方法进行劣质数据
的缺失填充，
并全面测试了算法在 真实的众包平台和模拟的众包反馈上的
性能。
2)
论文
《支持基于众包的数据清洗的主动学习技术》
被
《软件学报》
［
国
内
期刊，一级学报，
EI
源］
录用待发 表。文章研究了如何将机器学
习算法与众包有效且低成本的结合在一起改善数据质量，<
/p>
提出了两种支持
基于众包的数据清洗的主动学习模型，可解决多种数据清洗
问题。
3)
论文《
Crowdsourcing- enhanced
Missing
Values
Imputation
based
on
Bayesian
Network
》发表在
< p>DASFAA(2016)(录取率
10%-25%)
上，是
CCF
推荐
B
类国际会议论文，被
EI
索引。文章提出了人机交互思想，使用贝
叶斯网络作为概率
推理模型，
同时利用众包平台来获得概率推理需要的额
外信息提高准确度
。
4)
论文《
Capture
Missing
Values
Based
on
Crowdsourcing
》发表在
W
ASA(2014)
上，为
CCF
推荐
C
类国际会议论文，被
EI
索引。该文章研
< p>究了不同类型的缺失数据，首次提出基于众包做缺失填充的思想。
5)
论
文
《
Truth
Discovery
Based
on
Cro wdsourcing
》
发
表
在
< br>W
AIM(2014)(
录取率
18%- 25%)
上，是
CCF
推荐
C
类国 际会议论文，被
EI
索引。文章首次将大众反馈的知识结合主动学习框架 运用到真值发现
中，从多数据源提供的大量信息中筛选出正确信息。
< /p>
6)
论
文
《
CrowdCl eaner:
A
Data
Cleaning
System
Based
on
Cr
owdsourcing
》发表在
ApWeb(2014)(
录取 率
18%-25%)
上，是
CCF
推荐
< p>C
类国际会议论文，被
EI
索引。该系统是一个人机 交互的众包系统，立
足于解决多个类型的劣质数据，具有高精确度低成本、简洁易懂易操
作、
用户界面友好等特点。
二．荣誉获奖
2014
年获得硕士国家奖学金
2015
年获得哈尔滨工业大学优秀硕士毕业生称号
< /p>
2016
年获得国家留学基金赴美国纽约州立大学布法罗分校访学一年
2019
年获得深交所企业奖学金，哈尔滨工业大学优秀学 生称号
- 5
-
3.
代表性课题、奖励、论文论著简况表
3.1
省部级及以上研究项目一览表（限填５项）
序
号
课题名称
课题来源
课题
经费
立项时间
2015.01-2018.1
2
2015.04-2017.1
2
2016.01-2018.1
2
2018.01-2021.1
2
是否
结题
已结
题
已结
题
已结
题
未结
题
4
4
13
候选
人
排名
8
１
大数据错误检测与修复关
国家自然科 学
82
键技术的研究
基金面上项目
万
２
基于大数据的综合健康服
国家科技支 撑
167
务关键技术研发与应用
计划
万
３
大数据一致性错误管理理
国家自然科 学
20
论与关键技术
基金青年项目
万
４
基于互联网金融的投资者
国家自然科 学
50
风险感知、
信息不对称与尾
基金面上项目
万
部市场效率研究
５
3.2
省部级及以上科技奖励一览表（限填５项）
序
号
１
２
３
４
５
- 6
-
成果名称
颁奖单位
获奖
等级
获奖
时间
候选
人
排名
3.3
代表性论文、著作一览表（限填
10
篇、部）
序
号
论文和著作名称
出版刊物名称、
发表时
间
Knowledge-Based
Systems
(KBS) (2020)
DOI:10.1016/
.2019.105199
软件学报
(2020)
DOI:
10.13328/
.005801
Information Sciences
507:
386-403
(2020)
候选
人
排名
1
级别
影响
因子
１
Effective
Bayesian-network-based
missing value imputation
enhanced by crowdsourcing
２
支持基于众包的数据清洗
的主动学习技术
中科院
2
区
5.501
SCI
源
国内
TOP
期
1.829
刊
一级学报
EI
源
中科院
1
区
5.524
TOP
期刊
SCI
源
中科院
2
区
5.501
SCI
源
中科院
3
区
2.397
SCI
源
CCF B
EI
源
无
1
３
Multi-source data
repairing
powered by integrity
constraints and source
reliability
４
PatternFinder: Pattern
discovery for truth
discovery
５
AutoRepair: an automatic
repairing approach over
multi-source data
６
Crowdsourcing-enhanced
missing values imputation
based on Bayesian network
７
CrowdCleaner: A
Data
Cleaning System Based on
Crowdsourcing
８
Truth Discovery Based on
Crowdsourcing
９
Capture Missing Values
Based
on Crowdsourcing.
1
10
基于众包的电子商务数据
实体分类系统
Knowledge-Based
Systems
176:97-109
(2019)
Knowledge and
Information
Systems
61(1): 227-257 (2019)
Database Systems for
Advanced Applications
DASFAA
(1) 2016:
67-81
Web
Technologies and
Applications
2014:
657-661
Web-Age Information
Management
2014:
453-458
Wireless
Algorithms,
Systems and
Applications
2014:
783-792
计算机研究与发展
2013, 50(z1)
1
1
1
1
CCF C
EI
源
CCF C
EI
源
CCF C
EI
源
无
1
无
1
无
1
一级学报
无
注：级别一般填写
top
期刊，
SCI< /p>
（
1
区、
2
区等）
、 一级、核心期刊等。
- 7 -
4.
工作思路及预期目标
申请
人对履行特聘教授
/
副教授岗位职责的工作思路及聘期目标等
(< /p>
可另附页
)
在科学研究方面，面对数据的
多源性、嘈杂性、结构多样性，申请人
计划以数据关键信息提取的
“多源 数据真值发现”
、
“劣质数据清洗”
、
“异
构数据信息提取”
三个科学问题为核心，
研究数据关键信息提取 的基础理
论和关键技术，
提出完整的数据关键信息提取的理论体系、
方法学和关键
技术，
包括从物理信息系统等多数据源有效地获 取高质量多模态数据的理
论和技术、
信息错误的自动检测与修复的理论和 技术、
异构信息上的知识
发现和深度演化的理论和技术、
研制数据关键信息提取原型系统，
聘期目
标申请成功国家自然科学基金青
年项目或者省部级项目
1
项，
在国际顶级
与重要学术会议和期刊发表
8
篇以上高质量论文，
争取在
2
个聘期内申请
成功国家优秀青年科学基金项目
1
项。
在教学方面，
申请人有多年的数据 库、
数据质量相关研究经验，
对数
据库、数据结构、算法
设计与分析、大数据算法等课程担任过助教工作，
教学理解颇深，
有着一 整套完整教学方案，
讲解与动手相结合，
实际教学
经验丰
富且反馈都很好，相信可以很好的分担贵院在数据库、数据结构、
算法设计与分析、
大数据算法等课程的教学工作。
聘期目标承担
1
门以上
课程的课堂讲授任务，
拟定所承担课程的教学大纲及教学实施计划，
认真
备课，研究本课程、本学科的发展方向，不断更新和充实教学内容，总结
教学经验，不断改进教学方法和手段，提高教学质量。
在培养学生方面，
申请人计划从学习理论知识和动手实践两方面指导
学生，
计算机科学本身就是一门理论与实践结合的非常紧密的学科，
除了
培养学生的全面性外，
应根据不同学生的特点，
使其掌握并擅 长一到两门
技术，比如说，计算机编程语言分很多种，但一定要精通一门，并且语言
只是工具，
要对其数据结构和算法设计的能力进行提升，
而这 正是申请人
所擅长的部分。
对于不同层级的学生，
培养的 方式也不同。
对于本科生而
言，主要以夯实基础、拓展视野为主，使其具
备编能力、基础理论知识和
能够向某个具体领域拓展的能力。
对于硕士生 培养，
主要以实践为主，
理
论辅之，多实践，在实践中总
结知识经验，并具备英文论文的阅读能力，
能够通过搜索重要会议和期刊的文献解决实际
问题。
对于博士生而言，
则
主要以理论为主，
建模问题和解决问题的能力，
能够洞悉
国际前沿方向和未来数年的发展趋势，
能够发表数篇高质量论文，
向国外
名校看齐。聘期目标协助培养出具有国际一流学术水平的博士和硕士
5
名以上。
- 8
-