李鴻敏

リホンミン | Li Hongmin

所属機関・部署：
職名：特任研究員
ホームページURL (1件)： https://li-hongmin.github.io/

研究分野 (1件)：数理情報学

研究キーワード (4件)：ビッグデータ , 特徴選択 , スペクトラルクラスタリング , 機械学習

論文 (9件)：

Hongmin Li, Xiucai Ye, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai. LSEC: Large-scale spectral ensemble clustering. Intelligent Data Analysis. 2023. 27. 1. 59-77
Hongmin Li, Xiucai Ye, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai. Divide-and-conquer based Large-Scale Spectral Clustering. Neurocomputing. 2021. 501. 664-678
Hongmin Li, Xiucai Ye, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai. Ensemble Learning for Spectral Clustering. 2020 IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). 2020. 1094-1099
Xiucai Ye, Hongmin Li, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai. An Oversampling Framework for Imbalanced Classification Based on Laplacian Eigenmaps. Neurocomputing, 2020. 2020. 399. 107-116
Hongmin Li, Xiucai Ye, Akira Imakura, Tetsuya Sakurai. Hubness-based Sampling Method for Nystrom Spectral Clustering. The International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2020. 2020. 1-8

講演・口頭発表等 (2件)：

A novel large scale spectral clustering
(The 2021 International Collaborative Workshop of RUB-UGA-UT, 3rd Edition - Recent Trends in Computer Science and Artificial Intelligence (CollaboTICS 2021) 2021)
ハブネスに基づくランドマークを用いた大規模スペクトルクラスタリング
(デジタルサイエンス国際シンポジウム〜デジタルサイエンスの今〜 2019)

学歴 (5件)：

経歴 (3件)：

受賞 (2件)：

2020/11 - 北京大学深圳大学院第1回AETA地震予測AIアルゴリズムコンテスト2位
2018/10 - IEEE CBDCom国際学会優秀論文賞 IEEE CBDCom国際学会の賞 Large Scale Spectral Clustering Using Sparse Representation Based on Hubness

※　J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。登録・更新については、こちらをご覧ください。

李 鴻敏