基本信息
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个人简介
主要研究方向: 机器学习,数据挖掘,聚类算法,非监督学习以及半监督学习,支持向量机及其相关的扩展,凸优化算法在机器学习中的应用等。徐林莉,女,博士,副教授。研究着重于从复杂的数据中学习有价值的信息,利用数学建模发展相应的算法。研究课题包括各种聚类(Clustering)算法,非监督学习(Unsupervised Learning)以及半监督学习(Semi-supervised Learning),支持向量机(Support Vector Machines)及其相关的扩展,凸优化算法(Convex Programming)在机器学习中的应用等。在人工智能/机器学习领域顶级国际会议中发表论文多篇。
研究兴趣
论文共 80 篇作者统计合作学者相似作者
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时间
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主题
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合作者
合作机构
CoRR (2024)
引用0浏览0EI引用
0
0
CVPR 2024 (2024)
引用0浏览0引用
0
0
CoRR (2024): 10001-10005
AAAI 2024no. 17 (2024): 19542-19550
UNIVERSEno. 2 (2023): 96-96
PAKDD (3)pp.257-268, (2023)
引用0浏览0EI引用
0
0
引用3浏览0EI引用
3
0
KDD 2023 (2023): 1583-1594
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