杨善林合肥工业大学PPT

杨善林教授是合肥工业大学的杰出教授之一，他在计算机科学与技术领域有着深厚的研究背景和丰富的学术成果。在合肥工业大学，他担任了多个重要职务，包括管理科学与工...

杨善林教授是合肥工业大学的杰出教授之一，他在计算机科学与技术领域有着深厚的研究背景和丰富的学术成果。在合肥工业大学，他担任了多个重要职务，包括管理科学与工程一级学科负责人、电子商务研究所所长等。他的研究团队在大数据分析、人工智能、电子商务等领域取得了许多重要的成果，为推动相关领域的发展做出了积极贡献。教育经历杨善林于1985年6月毕业于北京理工大学管理工程系，获得工学学士学位，同年7月分配到合肥工业大学工作。在工作的最初几年里，他主要承担教学任务，担任了多门本科和研究生的教学工作，包括《管理信息系统》、《数据库系统》、《C语言程序设计》等课程。1993年，他被破格晋升为副教授，1998年又晋升为教授。在此期间，他于1995年在合肥工业大学获得计算机应用技术专业硕士学位，2003年在该校获得计算机软件与理论博士学位。研究工作在研究方面，杨善林教授从上世纪90年代开始从事计算机应用技术的研究工作。他的研究领域包括人工智能、大数据分析、电子商务等。在这些领域，他取得了一系列重要的成果。人工智能在人工智能领域，杨善林教授主要研究了基于粗糙集的数据挖掘方法、基于关联规则的数据挖掘方法、基于神经网络的数据挖掘方法等。他提出了多种基于粗糙集的属性约简算法，并应用于数据挖掘中。这些算法能够有效地处理不完整、不一致、不确定的数据，并且能够发现数据中的有用信息。此外，他还研究了基于关联规则的数据挖掘方法，提出了一种基于多维关联规则的分类模型，能够有效地处理多维数据。此外，他还将粗糙集理论应用于模式识别中，提出了一种基于粗糙集的模式识别方法，取得了很好的识别效果。大数据分析在大数据分析领域，杨善林教授主要研究了基于分布式处理框架的大数据处理技术、基于数据流的大数据处理技术等。他提出了多种高效的大数据处理算法和框架，包括基于MapReduce的分布式处理算法、基于Spark的分布式处理框架等。这些算法和框架能够处理大规模、高并发、实时变化的数据，并能够发现数据中的有用信息。此外，他还研究了基于数据流的大数据处理技术，提出了一种基于Spark Streaming的大数据处理框架，能够实时地处理大规模数据流。电子商务在电子商务领域，杨善林教授主要研究了电子商务中的推荐系统、在线评论等。他提出了多种高效的推荐算法和模型，包括基于协同过滤的推荐算法、基于矩阵分解的推荐算法、基于深度学习的推荐模型等。这些算法和模型能够根据用户的兴趣爱好和历史行为预测其未来的需求和行为，从而为用户提供个性化的推荐服务。此外，他还研究了在线评论的情感分析方法，提出了一种基于深度学习的情感分析模型，能够准确地分析用户对产品的情感态度。此外，他还研究了电子商务中的价格策略、营销策略等问题，提出了一些实用的解决方案。学术成果杨善林教授的研究成果丰硕。他先后发表了论文200余篇，其中被SCI收录100余篇，EI收录100余篇。他的论文被引用次数超过1万次。此外，他还先后主持了多个国家级和省部级科研项目，包括国家自然科学基金重点项目、国家科技支撑计划项目等。他的研究成果先后获得了安徽省自然科学一等奖、教育部自然科学二等奖等奖励。