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赵素云
赵素云，1979年9月出生。于2009年香港理工大学毕业后，就职于中国人民大学，副教授、硕士生导师。目前，主要研究方向为人工智能、开放环境的机器学习及其在图像处理中的应用；弱监督学习的泛化分析等。主持国家自然科学基金项目三项。作为主要参与人员参研国家自然科学基金重点项目、973项目和核高基项目等多项国家级重大科研项目。现已发表学术论文60余篇。其代表性文章分别发表在人工智能领域权威期刊或会议TPAMI，CVPR，ICCV, IJCAI, TKDE, TFS, TYC等上。现为TKDE, TFS, TYC, INS, PR等国际SCI期刊的审稿人。

电话 ：010-62514110

个人主页：http://dblp.uni-trier.de/pers/hd/z/Zhao:Suyun

电子邮箱：zhaosuyun@ruc.edu.cn；zhaosuyun_new@126.com

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教育经历
2006-2009 香港理工大学 计算机应用技术 博士研究生
工作经历

2017年7月至今              中国人民大学 信息学院 副教授

2014年9月-2017年6月  中国人民大学 数据工程与知识工程教育部重点实验室 副教授

2014年9月-2015年8月  美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 访问学者

2011年5月-2014年8月  中国人民大学 数据工程与知识工程教育部重点实验室 讲师

2005年6月-2005年12月 香港理工大学 研究助理（Research Assistant）

研究方向
人工智能；机器学习；面向开放环境的机器学习及其在图像处理中的应用，如目标识别、目标检测、图片生成等；以及弱监督学习的泛化分析。
讲授课程
机器学习；机器学习入门；概率论与数理统计等
对学生期望

具有饱满的学习热情、持续的学习主动性；具有一定的逻辑分析能力和探索意识；对人工智能、机器学习和图像识别、图像生成有浓厚的兴趣；

欢迎踏实、稳妥、悟性强、有行动力、有志于科学研究的同学进组。

科研项目

2023年1月-2026年12月  国家自然科学基金面上项目 面向动态开放环境的模糊粗糙集关键技术研究 53万元 主持

2023年3月-2025年3月    企业横向项目 150万元 主持

2018年1月-2022年12月  国家自然科学基金重点项目 面向不确定的机器学习的不确定性建模及应用研究 260万 参与

2018年1月-2021年12月  国家自然科学基金面上项目 基于抽样的统计粗糙集模型及应用    59万元 主持

2015年1月-2017年12月 中国人民大学团队预研基金   网络环境下复杂数据处理关键技术研究  100万元 主持

2013年1月-2015年12月 国家自然科学基金青年项目 基于模糊粗糙集的概率数据挖掘方法研究 24万元 主持

2012年1月-2014年12月 中国人民大学新教师启动基金 基于非可加集函数的复杂不确定数据挖掘方法研究 5万元 主持


科研成果

Selected Conference papers:

1) Pan Du, Suyun Zhao*, Zisen Sheng, Cuiping Li, Hong Chen: Semi-Supervised Learning via Weight-aware Distillation under Class Distribution Mismatch. ICCV 2023: 16364-16374. CCF A

2) Zeyu Gan, Suyun Zhao*, Jinlong Kang, Liyuan Shang, Hong Chen, Cuiping Li: Superclass Learning with Representation Enhancement. CVPR 2023: 24060-24069. CCF A

3) Yixuan Liu, Suyun Zhao, Li Xiong, Yuhan Liu, Hong Chen: Echo of Neighbors: Privacy Amplification for Personalized Private Federated Learning with Shuffle Model. AAAI 2023: 11865-11872. CCF A

4) Yuhan Liu, Suyun Zhao, Yixuan Liu, Dan Zhao, Hong Chen, Cuiping Li: Collecting Triangle Counts with Edge Relationship Local Differential Privacy. ICDE 2022: 2008-2020 CCF A

5) Hengheng Luo, Yabin Zhang, Suyun Zhao, Hong Chen, Cuiping Li: Exploring Binary Classification Hidden within Partial Label Learning. IJCAI 2022: 3285-3291 CCF A， 长文（录用率为3.75%）

6) Pan Du, Suyun Zhao, Hui Chen, Shuwen Chai, Hong Chen, Cuiping Li: Contrastive Coding for Active Learning under Class Distribution Mismatch. ICCV 2021: 8907-8916 CCF A

7) Yabin Zhang, Guang Yang, Suyun Zhao*, Peng Ni, Hairong Lian, Hong Chen, Cuiping Li: Partial Label Learning via Generative Adversarial Nets. ECAI 2020: 1674-1681. CCF B

Selected Journal Paper

1) Pan Du, Hui Chen, Suyun Zhao*, Shuwen Chai, Hong Chen, Cuiping Li: Contrastive Active Learning Under Class Distribution Mismatch. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. （TPAMI）45(4): 4260-4273 (2023). CCF A

2) Yabin Zhang, Hairong Lian, Guang Yang, Suyun Zhao*, Peng Ni, Hong Chen, Cuiping Li: Inaccurate-Supervised Learning with Generative Adversarial Nets. IEEE Trans. Cybern. 53(3): 1522-1536 (2023).

3) Shuang An, Enhui Zhao, Changzhong Wang, Ge Guo, Suyun Zhao*, Piyu Li: Relative Fuzzy Rough Approximations for Feature Selection and Classification. IEEE Trans. Cybern. 53(4): 2200-2210 (2023).

4) Zhenlei Wang, Suyun Zhao*, Zheng Li, Hong Chen, Cuiping Li, Yufeng Shen: Ensemble selection with joint spectral clustering and structural sparsity. Pattern Recognit. 119: 108061 (2021)

5) Suyun Zhao*, Zhi-Gang Dai, Xizhao Wang, Peng Ni, Hengheng Luo, Hong Chen, Cuiping Li: An Accelerator for Rule Induction in Fuzzy Rough Theory. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 29(12): 3635-3649 (2021)

6) Peng Ni, Suyun Zhao*, Xizhao Wang, Hong Chen, Cuiping Li, Eric C. C. Tsang: Incremental feature selection based on fuzzy rough sets. Inf. Sci. 536: 185-204 (2020)

7) Peng Ni, Suyun Zhao*, Xizhao Wang, Hong Chen, Cuiping Li: PARA: A positive-region based attribute reduction accelerator. Inf. Sci. 503: 533-550 (2019)

8) Suyun Zhao, Hong Chen, Cuiping Li, Xiaoyong Du, Hui Sun: A Novel Approach to Building a Robust Fuzzy Rough Classifier. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 23(4): 769-786 (2015)

9) Bin Pei, Suyun Zhao*, Hong Chen, Xuan Zhou, Dingjie Chen:  FARP: Mining fuzzy association rules from a probabilistic quantitative database. Inf. Sci. 237: 242-260 (2013)

10) Suyun Zhao*, Xizhao Wang, Degang Chen, Eric C. C. Tsang: Nested structure in parameterized rough reduction. Inf. Sci. 248: 130-150 (2013)

11) Suyun Zhao*, Hong Chen, Cuiping Li, Mengyao Zhai, Xiaoyong Du: RFRR: Robust Fuzzy Rough Reduction. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 21(5): 825-841 (2013)

12) Degang Chen, Lei Zhang, Suyun Zhao, Qinghua Hu, Pengfei Zhu: A Novel Algorithm for Finding Reducts With Fuzzy Rough Sets. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 20(2): 385-389 (2012)

13) Degang Chen, Suyun Zhao, Lei Zhang, Yongping Yang, Xiao Zhang: Sample Pair Selection for Attribute Reduction with Rough Set. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 24(11): 2080-2093 (2012)

14) Degang Chen, Suyun Zhao: Local reduction of decision system with fuzzy rough sets. Fuzzy Sets Syst. 161(13): 1871-1883 (2010)

15) Suyun Zhao, Eric C. C. Tsang, Degang Chen, Xizhao Wang: Building a Rule-Based Classifier—A Fuzzy-Rough Set Approach. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 22(5): 624-638 (2010)

16) Suyun Zhao, Eric C. C. Tsang, Degang Chen: The Model of Fuzzy Variable Precision Rough Sets. IEEE Trans. Fuzzy Syst. 17(2): 451-467 (2009)

17) Suyun Zhao, Eric C. C. Tsang: On fuzzy approximation operators in attribute reduction with fuzzy rough sets. Inf. Sci. 178(16): 3163-3176 (2008)

18) Xizhao Wang, Eric C. C. Tsang, Suyun Zhao, Degang Chen, Daniel S. Yeung: Learning fuzzy rules from fuzzy samples based on rough set technique. Inf. Sci. 177(20): 4493-4514 (2007)

社会兼职

中国计算机学会 数据库   专委会 执行委员

中国人工智能学会 知识工程专委会 委员

荣誉获奖

2022年全国大学生创新实验计划项目 校级项目优秀结题 指导教师

2023年中国人民大学本科生课外指导优秀教师

2021 年美国大学生数学建模竞赛F奖（特等奖提名） 指导教师

2022年美国大学生数学建模竞赛O奖（特等奖）以及SIAM奖（最高奖之一） 指导教师