빙 류(컴퓨터 과학자)

Bing Liu (computer scientist)

빙류(1963년 출생)는 중국계 미국인 컴퓨터과학 교수로 데이터 마이닝, 머신러닝, 자연어 처리 등을 전문으로 한다.2002년에 그는 시카고 일리노이 대학에서 학자가 되었다.[1]그는 에든버러 대학에서 박사학위를 받고 있다.[2][3]그의 박사 자문가는 오스틴 테이트와 케네스 윌리엄슨 커리였으며, 그의 박사 논문은 자원배분과 제약만족도를 위한 강화계획이라는 제목이 붙었다.[4]null

학술연구

그는 가짜 광고를 폭로할 수 있는 수학적 모델을 개발했다.[5]또한 UIC에서 가을, 봄 학기 동안 "데이터 마이닝" 과목을 가르친다.이 과정은 보통 프로젝트와 다양한 퀴즈/설명회가 채점 기준으로 사용된다.null

그는 감정 분석(오피니언 마이닝이라고도 함), 가짜/기만적인 의견 탐지, 예측을 위한 연관 규칙 사용 등에 관한 연구로 가장 잘 알려져 있다.그는 또한 긍정적이고 라벨이 없는 사례(또는 PU 학습), 웹 데이터 추출 및 데이터 마이닝의 흥미로움에서 배우는 데 중요한 기여를 했다.null

KDD-1998과 KDD-2004에 발표된 그의 연구 논문 중 두 편이 2014년과 2015년에 KDD Test-of-Time 상을 받았다.2013년에는 SIGKDD, ACM 지식검색 및 데이터 마이닝 관련 특별 이익 그룹의 회장으로 선출되었다.null

예측을 위한 협회규칙에 관한 연구

연결 규칙 기반 분류는 데이터 집합의 각 항목과 해당 항목을 분류하려는 클래스 사이의 관계를 고려한다.[6]그 근거는 항목을 분류하는 두 가지 등급, 즉 양극과 음극이 있다는 것이다.[6]일부 분류 알고리즘은 사례/항목이 양수 등급에 있는지 여부만 확인하며, 해당 등급에 포함될 확률이 얼마나 되는지 정확히 파악하지 않는다.[6]류씨와 그의 협력자들은 항목과 양극과 음극계급의 관계를 고려한 새로운 협회 규칙 기반 분류 알고리즘을 설명했다.[6]각 항목에는 포지티브 클래스 또는 네거티브 클래스에 속할 확률이나 점수가 부여된다.그런 다음, 양수 등급일 가능성이 가장 높은 항목을 기준으로 순위를 매긴다.[6]null

감성분석 연구

류가 협력한 논문 '오피니언 단어 확장 및 이중 전파를 통한 표적 추출'에서 추, 류, 부, 천은 의견 어휘와 의견 목표의 관계를 연구했다.[7]의견 어휘는 단어 집합이고 의견 대상은 의견이 있는 주제다.[7]그 논문의 저자들은 그들의 알고리즘이 주제와 함께 제한된 의견 단어를 어떻게 사용하는지에 대해 토론하고, 이중 전파를 통해, 사람들은 일련의 문장들에 대해 더 상세한 의견 단어들을 형성할 수 있다.이중 전파는 단어 집합이 스스로 업데이트됨에 따라 단어 집합과 주제 사이의 앞뒤 함수 과정이다.[7]어떤 알고리즘은 정해진 규칙을 요구하기 때문에 그들이 실제로 할 수 있는 것과 업데이트된 의견 목록을 통해 제공하는 서비스가 제한된다.[7]그들의 알고리즘은 단지 초기 단어 집합만을 필요로 하는데, 이것은 집합의 단어와 목표 단어 사이의 관계를 찾음으로써 업데이트되거나 혹은 그 반대로 업데이트된다.[7]알고리즘은 문장 집합이나 단락과 같은 단어 집합에서 이루어진다.[7]null

영예와 상

  • 2014년에는 IEEE(전기전자공학부)의 펠로(Fellow of Electrical and Electronics Engineers)로 선정되기도 했다.
  • 2015년에는 ACM의 펠로(People of ACM)로 "지식발견 및 데이터 마이닝, 의견 마이닝, 정서분석 등에 기여한 공로로" 선정되기도 했다.[8]
  • 2016년, 그는 "데이터 마이닝과 널리 사용되는 감정 분석, 의견 스팸 탐지, 웹 마이닝 알고리즘 개발에 상당한 기여를 한 공로로 AAAI의 펠로"로 선출되었다.[9]

출판물

동료 검토 기사 목록

  • 류, 빙, 이밍마, 칭첸 웡, 필립 S.2003년 유."연관 규칙을 사용하여 데이터 점수 매기기"응용 인텔리전스 18(2):119–35.[6]
  • 제우, 광, 빙 류, 자준 부, 천첸. 2011."Opinion Word 확장 및 이중 전파를 통한 표적 추출"컴퓨터 언어학 37(1:9–27).[7]
  • 우, 신동 외 2007."데이터 마이닝의 상위 10개 알고리즘"지식 정보 시스템 14(1):1–37.[10]
  • 류, 빙. 1995."Consistency Check를 위한 통합 프레임워크"국제 지능형 시스템 저널 10(8):691–713.[11]
  • 장, 레이, 슈아이 왕, 빙 류 2018."감정 분석을 위한 심층 학습:설문 조사."Wiley Intergular Reviews: 데이터 마이닝 및 지식 검색 8(4)[12]
  • 왕, 관, 시홍시에, 빙 류, 필립 S.2012년 유."Social Review Graph를 통해 온라인 상점 검토 스팸 발송자 식별"지능형 시스템 및 기술에 대한 ACM 트랜잭션 3(4):1–21.[13]
  • Yu, Zeng 등 2019."강력한 특성 추출을 위한 숨겨진 표현 재구성"지능형 시스템 및 기술에 대한 ACM 트랜잭션 10(2):1–24.[14]
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참조

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외부 링크