何军 - 师资科研 - 中国人民大学信息学院
何军

何军,工学博士,信息学院教授,博士生导师。数据工程与知识工程教育部重点实验室研究员,中国计算机学会数据库专委会委员,中国计算机学会大数据专家委员会委员。长期从事数据库与数据挖掘方面的研究,近年主要研究方向为数据挖掘、大数据管理与分析、机器学习,商务智能、社交网络分析与挖掘、个性化推荐等,与国际上多位知名的教授开展合作研究。主持和参加了十多项科研项目,包括973项目、863项目、国家核高基项目、自然科学基金重大项目、自然科学基金重点项目、自然科学基金面上项目、微软研究院IFP课题等。曾赴美国UIUC计算机系,与国际上知名的数据挖掘专家韩家炜教授从事合作研究工作,曾做为高级访问学者赴俄亥俄州立大学计算机系访问。近年在国际高水平学术期刊和学术会议,如ACM Transaction on Information Systems (TOIS)、IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering(TKDE)、Information Systems、KDD、SDM发表多篇研究论文,三次获国际会议最佳论文奖,目前是ACM、IEEE等国际组织会员。

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电话 :010-62514014

个人主页:http://iir.ruc.edu.cn/~hejun/

电子邮箱:hejun[at]ruc.edu.cn

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研究方向

近年主要研究方向为数据挖掘、大数据管理与分析、机器学习,商务智能、社交网络分析与挖掘、个性化推荐等。

讲授课程

为本科生、研究生讲授包括《商务智能》、《数据挖掘》、《计算机学科前沿》、《数据库概论》、《计算机网络》、《无线网络与通信》等课程。


对学生的培养要求

如果你有兴趣到中国人民大学信息学院攻读博士或硕士学位,并且愿意选择我作为导师,那么请先考虑清楚以下问题:

首先考虑一下是否对我目前的研究方向感兴趣?这可以通过我最近的论文以及浏览我的研究组网页了解。研究工作可能充满困难和挫折,如果没有高度的兴趣,即使进入我的研究组,研究工作恐也难以进行下去。

此外,你在现阶段是否还有较大的经济负担?从事研究工作需要全身心地投入,如果你有较大的经济负担,是很难深入到研究工作中的。这种情况下,我不建议你在这样的时期还来攻读学位。

如果你准备申请直博或硕博连读,则意味着你未来希望以学术作为职业生涯。学术研究是对未知领域的探索,充满了挑战、未知和艰辛。学者是在知识探索的过程中确证自身价值所在。希望你在对学术生涯的甘苦有一定了解之后,再做这样重大的人生决定。

如果你准备申请硕士生(学硕或工硕)时,优秀的本科成绩是我比较看重的。特别是,你最好具有较好的数学基础、熟练的编程能力和良好的英文水平。

无论你申请攻读哪种学位,都希望你是一个乐观开朗、积极主动,有坚韧不拔的精神和毅力,思维清晰、逻辑性强,且善于与人合作的人。

如果你想清楚了前面的这些问题,还希望选择我做为导师,请通过Email给我直接发送简历。请在简历中写明你的个人情况、学习成绩、工作或实习经历、科研经历、论文发表情况以及你认为有助于我了解你的其他情况。收到邮件后我会尽快给你回复。

科研项目

[1] 国家重点基础研究课题973项目《海量弱可用信息上知识发现、演化与服务的理论和技术研究》.项目编号: 2012CB316205

[2] 国家自然科学基金项目《通过社会化媒体挖掘用户兴趣的方法及应用研究》(项目编号:71272029),

[3] 国家自然科学基金重点项目《网络信息融合与知识服务的理论和方法研究》(项目编号:61033010)

[4] 国家高技术发展研究计划863项目《基于用户兴趣模型的媒体大数据内容整合与可视化技术》(项目编号:2014AA015204),所属项目“基于媒体大数据的信息消费服务关键技术及应用示范”

[5] 国家社科基金重大项目《云计算环境下的信息资源集成与服务研究》(项目编号:12&ZD220)

[6] 国家社科基金重大项目《中华民族伟大复兴的社会心理促进机制研究》(项目编号:13&ZD155)

[7] 国家核高基项目:非结构化数据管理系统之人大部分,项目编号:2010ZX01042-002-002

[8] 微软亚洲研究院研究项目 《Building Huge Domain Knowledge Tables for Chinese Wikipedia Expansion》

[9] 国家自然科学基金面上项目《基于数据挖掘的用户网上行为模式的发现技术与应用研究》,项目编号:70871068

[10] 微软亚洲研究院IFP项目《Story-Teller: Detecting and Tracking Hot Topics to Enhance Search Engine》

[11] 国家自然科学基金面上项目《与信息系统紧密集成的友好的知识发现系统的理论与应用研究》,项目编号:70471006

[12] 国家自然科学基金重大项目《通用网上编辑器及示范主题语义网》,项目编号:60496325