吴信东教授获2014年度IEEE ICDM十年最有影响力论文奖
2014年12月14日至17日，IEEE数据挖掘国际会议（ICDM 2014）在中国深圳举办，这是ICDM首次来中国大陆召开。吴信东教授作为资深作者署名的论文“Supervised Tensor Learning”荣获2014年“IEEE ICDM 十年最有影响力论文奖”（相关报道见：http://www.cs.uvm.edu/~icdm/）。该文作为ICDM 2005的文章，提出了一种基于凸优化的监督张量学习框架（STL），该理论模型能够减少在机器学习和数据挖掘维度灾难问题，避免收敛失败，实现样本分类。这篇文章的会议版（2005年下半年在IEEE 的电子图书馆正式发表，快于纸质拷贝）和期刊版（2007年在《Knowledge and Information Systems》上发表），都得到了广泛引用。
IEEE ICDM与ACM SIGKDD并称为数据挖掘领域的两大顶级国际会议。ICDM实行论文盲审，历年来长文和短文的录用率总共不超过20%。IEEE ICDM 十年最有影响力论文奖在2010年设立，每年只奖励一篇高影响论文。
论文信息：
Dacheng Tao, Xuelong Li, Weiming Hu, Stephen Maybank, and Xindong Wu（吴信东）, Supervised Tensor Learning, ICDM '05, pp. 450-457
文章网址：
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/abstractAuthors.jsp?tp=&arnumber=1565711&queryText%3DSupervised+Tensor+Learning
IEEE ICDM与ACM SIGKDD并称为数据挖掘领域的两大顶级国际会议。ICDM实行论文盲审，历年来长文和短文的录用率总共不超过20%。IEEE ICDM 十年最有影响力论文奖在2010年设立，每年只奖励一篇高影响论文。
论文信息：
Dacheng Tao, Xuelong Li, Weiming Hu, Stephen Maybank, and Xindong Wu（吴信东）, Supervised Tensor Learning, ICDM '05, pp. 450-457
文章网址：
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/abstractAuthors.jsp?tp=&arnumber=1565711&queryText%3DSupervised+Tensor+Learning