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讲师
  • 姓名:于彦伟
  • 职务:
  • 职称:讲师    硕士生导师
  • 所在院系:计算机系
  • 最后学位:博士
  • 最后学历:博士研究生
  • 最后毕业院校:北京科技大学
  • 专业方向:计算机科学与技术
  • 联系方式:yuyanwei@ytu.edu.cn
个人简介

News!招收对大数据、数据挖掘感兴趣的硕士研究生,并欢迎本科生进入实验室!

于彦伟,博士,烟台大学计算机与控制工程学院讲师,硕士生导师。IEEE、CCF会员,2014年1月在北京科技大学获得博士学位,2012年9月-2013年10月在美国伍斯特理工学院进行博士联合培养。主要研究方向为时空数据挖掘、数据流查询处理、分布式计算。在时空数据挖掘领域具有较强的应用实践基础,围绕海量数据流聚类、时空轨迹聚类、异常检测等问题进行了进一步系统深入地研究,在ACM TODS、KDD、ICDE、BigData、CCDM、软件学报、自动化学报、中国通信、CSIS等高水平期刊和会议上发表论文30多篇。主持国家自然科学基金项目两项,包括青年基金一项、面上项目一项,参与国家自然科学基金面上项目一项,山东省重点研发计划项目一项,曾参与国家自然科学基金项目两项,NSF项目一项。获得2012年教育部博士研究生国家奖学金;获得2013年全国博士生学术年会入选论文奖;博士论文《海量时空数据流聚类与异常检测算法研究》获得2014年北京科技大学优秀博士学位论文奖;获得2016年烟台大学优秀科研成果二等奖一项.

教育背景

2008.9-2014.1, 工学博士 (计算机科学与技术), 北京科技大学, 导师: 王沁教授

2012.9-2013.9, 联合培养, 伍斯特理工学院, 计算机系, 导师: Elke A. Rundensteiner教授

2004.9-2008.7, 管理学学士(电子商务), 聊城大学, 计算机学院

工作经历

2016.10-今 宾夕法尼亚州立大学, 国家公派博士后,合作导师:Zhenhui Li教授

2014.3-今 烟台大学计算机与控制工程学院任教, 讲师;

2014.6-2016.4 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,访问学者;

2010.9-2011.12 北京城市学院, 信息学部, 兼职讲师;

社会兼职

国家自然科学基金通讯评审专家 (2015年-2017年);

计算机学会第十一届会员代表 (2015年-2019年);

程序委员会委员: IIMM 2015, WSNPS 2015;

审稿人: IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Transactions on Cybernetics, ACM TIST, IET Radar, Sonar, and Navigation, 中国通信, 兰州理工大学学报

External Reviewer: CWSN 2011-2012, ICDE 2014, KDD 2017, PKDD 2017, URBCOMP 2017, SIGSPATIAL 2017

NEWS

[2017.8] 国家自然科学基金面上项目“面向轨迹大数据的语义标注与语义模式挖掘算法研究”成功立项!

[2017.8] 我们实验室论文“ An Effective and Efficient Hierarchical K-Means Clustering Algorithm”(作者:Jianpeng Qi, Yanwei Yu, Lihong Wang, Jinglei Liu, Yingjie Wang)被《International Journal of Distributed Sensor Networks》录用!

[2017.7] 齐建鹏同学获得烟台大学研究生优秀科技创新成果二等奖!

[2017.7] 我们实验室论文“基于多核多线程的不确定移动对象连续k近邻查询算法”(作者:齐建鹏,于彦伟,王创存,曹磊,宋鹏)被《浙江大学学报(工学版)》录用!

[2017.6] 兰若珊同学被德国亚琛工业大学硕士研究生录

[2017.6] 兰若珊同学的毕业论文获得烟台大学优秀本科毕业计论文奖!

主讲课程:

数据库系统原理及应用

Web系统与技术

HTML网页设计与制作

主要科研成果

研究概况

我的研究兴趣主要包括时空数据挖掘、数据流实时查询与处理、大数据分布式计算。具体的来说,我针对海量移动目标的轨迹数据建模、异常移动目标分析、基于密度的聚类及演化分析进行了深入研究。我曾在美国伍斯特理工学院DSRG实验室进行学术访问,从事海量轨迹数据流异常检测研究;多次去吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室进行交流访问,在大数据分布式聚类分析方面展开合作研究。

我的主要创新性研究包括:1)基于密度的聚类分析,针对流式数据源提出多种基于密度的聚类算法,并将其应用于海量移动目标轨迹分析系统中;2)轨迹模式挖掘,和传统的轨迹数据库模式挖掘不同,我研究的内容关注在海量移动目标的实时轨迹数据挖掘,侧重于挖掘轨迹数据流中的蜂群模式、轨迹簇及近邻轨迹查询;3)异常移动目标检测,我提出了面向轨迹数据流的基于邻居的异常目标检测方法,涵盖了实时海量移动目标监控下的各类实际异常状况分析。

研究课题

国家自然科学基金面上项目, “面向轨迹大数据的语义标注与语义模式挖掘算法研究”、2018/01-2021/12、在研、主持人

国家自然科学基金青年基金项目, “时空大数据流分布式异常事件检测技术研究”、2015/01-2017/12、在研、主持人

山东省高等学校科技计划项目,“支持公共位置服务的交通大数据实时挖掘与分析关键技术研究”、2017/05-2019/05、在研,主持人

吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金, “分布式异常检测技术研究”、2014/04-2016/04、已结题、主持人

国家自然科学基金面上项目, “基于CP-nets的多Agent定性博弈”、2016/01-2019/12、61万、在研、主要参与人

山东省重点研发计划, “山东近岸海域海洋生态大数据云存储平台构建及应用研究”、2015/12-2017/12、在研、主要参与人

国家自然科学基金面上项目, “基于信道Time/Power度量指标的TOA测距误差模型及其应用研究”、2012/01-2015/12、已结题、参与人

美国自然科学基金项目, “III: Small: Query Mesh - A Novel Paradigm for Query Processing”、2009/09-2013/12、已结题、参与人

国家自然科学基金青年基金项目, “无线传感器网络多信道链路时变特征在线建模技术研究”、2011/01-2013/12、已结题、参与人

北京市科技创新性项目, “室内跟踪/定位技术与试点系统研究与开发”、2009/8-2010/12、已结题,小组负责人

奖励荣誉

2016年7月获烟台大学优秀科研成果二等奖一项(第一位次);

2015年1月获烟台大学计算机与控制工程学院优秀科研人员称号;

2014年1月获北京科技大学优秀博士学位论文奖;

2012年12月获教育部博士研究生国家奖学金;

指导教师奖励

2017年烟台大学优秀本科毕业设计论文奖(指导学生:兰若珊,考取德国亚琛工业大学研究生);

2017年世界大学生超算竞赛(ASC17),获得二等奖;

2016年世界大学生超算竞赛(ASC16),获得Prize of Excellence奖;

发表论文 (Google Scholar)

  1. 齐建鹏, 于彦伟*, 王创存, 曹磊, 宋鹏. 基于多核多线程的不确定移动对象连续k近邻查询算法. 浙江大学学报(工学版). (Accept in July 2017, 指导学生一作)
  2. Jianpeng Qi, Yanwei Yu*, Lihong Wang, Jinglei Liu, Yingjie Wang. An Effective and Efficient Hierarchical K-means Clustering Algorithm. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2017. (Accept in Aug 2017, 指导学生一作)
  3. 赵冠哲, 齐建鹏, 于彦伟*, 刘兆伟, 宋鹏. 移动社交网络异常签到在线检测算法研究. CCFAI 2017. (Accept in May 2017,指导学生一作)
  4. Yanwei Yu, Lei Cao, Elke Rundensteiner, Qin Wang. Outlier Detection over Massive-Scale Trajectory Streams. ACM Transactions on Database Systems. Volume 42, Issue 2, Article 10, April 2017, 33 pages. (CCF A类期刊)
  5. Ruoshan Lan, Yanwei Yu*, Lei Cao, Peng Song, Yingjie Wang. Discovering Moving Object Evolving Groups from Massive Trajectory Streams. MDM 2017. (CCF C类会议, Accept in March 2017, 指导学生一作)
  6. 于彦伟, 贾兆飞, 曹磊, 赵金东, 刘兆伟, 刘惊雷. 面向位置大数据的快速密度聚类算法. 软件学报. 2016. (Accept in Dec 2016)
  7. 于彦伟, 王欢, 王沁, 赵金东. 面向海量数据流的基于密度的簇结构挖掘算法. 软件学报, 2015,26(5):1113−1128.  
  8. Yanwei Yu, Jianpeng Qi, Yunhui Lu, Yonggang Zhang, Zhaowei Liu. MR-Swarm: Mining Swarms from Big Spatio-Temporal Trajectories using MapReduce. IDEAL2016, LNCS 9937, pp.568-575, 2016. (EI检索)
  9. Jianpeng Qi, Yanwei Yu*, Lihong Wang, Jinglei Liu. K*-Means: An Effective and Efficient K-Means Clustering Algorithm. IEEE International Conference on Social Computing and Networking. 2016, Atlanta. Page(s).242-249 (指导研究生第一作者, EI检索)
  10. 于彦伟, 齐建鹏, 陆云辉, 赵金东, 张永刚. 时空轨迹大数据分布式蜂群模式挖掘算法. 2015年CCF大数据学术会议, 合肥, 2015, 10.21-22.
  11. 于彦伟, 齐建鹏, 宋鹏, 张永刚. 面向不确定移动对象的连续K近邻查询算法[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(11): 1048-1056.
  12. Yanwei Yu, Jindong Zhao, Xiaodong Wang, Qin Wang and Yonggang Zhang. Cludoop: An Efficient Distributed Density-based Clustering for Big Data using Hadoop. International Journal of Distributed Sensor Networks. 2015, Article 579391
  13. Yanwei Yu, Jindong Zhao, Yonggang Zhang. Density and Sliding Window-based Clustering over Evolving Data Streams. ICIC Express letter- Part B. 2015,6(8):2275-2283.
  14. Yanwei Yu, Lei Cao, Elke Rundensteiner, Qin Wang. Detecting Moving Object Outliers in Massive-Scale Trajectory Streams. ACM SIGKDD 2014. New York. Page(s). 422-431 (CCF A类会议)
  15. Lei Cao, Di Yang, Qingyang Wang, Yanwei Yu, Jiayuan Wang, Elke Rundensteiner. Scalable Distance-Based Outlier Detection over High-Volume Data Streams. IEEE ICDE 2014. Chicago, USA, Page(s): 76-87 (CCF A类会议)
  16. Yanwei Yu, Qin Wang, Xiaodong Wang, Huan Wang. Online Clustering for Trajectory Data Stream of Moving Objects. Computer Science and Information System. 2013, Vol. 10, No. 3, 1319-1342.
  17. Yanwei Yu, Qin Wang, Xiaodong Wang. Continuous Clustering Trajectory Stream of Moving Objects. China Communications. 2013, Vol. 10, No. 9, 120-129.
  18. 于彦伟, 王沁, 邝俊, 何杰. 一种基于密度的空间数据流在线聚类算法. 自动化学报. 2012, Vol. 38, No. 6: 1051-1059
  19. 于彦伟, 王沁, 王小东, 王欢, 何杰. 面向移动目标实时查询处理的数据流挖掘框架. 仪器仪表学报. 2012, Vol 33, No.12: 2803-2811
  20. 赵金东, 于彦伟, 刘惊雷. 一种面向实时海量数据流的数据聚类算法. 北京邮电大学学报. 2015 (录用)
  21. 齐悦, 于彦伟*, 邝俊, 何杰, 王沁. 一种实时有效的蜂群模式挖掘算法. 北京科技大学学报. Vol.34, No.1, 2012, pp: 32-37 (通信作者)
  22. Huan Wang, Yanwei Yu, Qin Wang. A Density-Based Clustering Structure Mining Algorithm for Data Streams.The 18th ACM SIGKDD workshop, 2012.
  23. Yanwei Yu, Jie He, Qin Wang, Fei Liu, Cheng Xu. A Query-driven Indoor Location System based on Smartphone. The IEEE SECON Workshop 2012. June 18-21, 2012.
  24. 于彦伟, 段世红, 王沁, 万亚东. 基于无线传感网的管道腐蚀远程监测系统设计. 小型微型计算机系统. 2011, 32(6): 1064-1070. 
  25. Jie He, Qin Wang, Qianxiong Zhang, Yanwei Yu. Modeling ranging error of indoor TOA-based position system based on receive signal strength. International Journal of Sensor Networks. 2013 Vol.13, No.3, pp.162-172.
  26. Jie He, Yanwei Yu, Qin Wang, Cheng Xu. RSS Assisted TOA-Based Indoor Geolocation.  International Journal of Wireless Information Networks. 2013, 20(2): 157-165. (SCI源刊)
  27. Shihong Duan, Yanwei Yu*, Yadong Wan, Qin Wang. A Low-power Wireless Remote Sensor Node Design based on GPRS. 2010 International Conference ICCASM. Taiyuan, China, 2010, Page(s): V12: 483-488. (EI检索)
  28. Shihong Duan, Yanwei Yu, Qin Wang. Monitoring and control of terrestrial pipe cathode protection system based on wireless sensor network. IET-WSN 2010. Beijing, China, 2010, Page(s): 7-12. (EI检索)Jie He, Yanwei Yu, Fei Liu, Cheng Xu, Qin Wang. A query-driven TOA-based indoor geolocation system using smart phone. Journal of Convergence Information Technology. 2012, 7(18): 1-10. (EI源刊)
  29. 段世红, 王沁, 于彦伟. 基于低能耗WSN的石油场站监控系统设计.计算机工程. 2011, 37(23). pp:17-26.
  30. Jie He, Qin Wang, Qianxiong Zhang, Yanwei Yu. A practical indoor TOA ranging error model for localization algorithm. 22nd IEEE Personal Indoor Mobile Radio Communications. Toronto, Canada. Sep 2011. (CCF B类会议)
  31. 段世红, 王沁, 万亚东, 于彦伟. 工业无线线型传感网低能耗协议设计和分析. 江苏大学学报(自然科学版). 2012, Vol. 33, No. 2, pp:187-198. (EI源刊)
  32. 王沁, 何杰, 张前雄, 刘冰峰, 于彦伟. 测距误差分级的室内TOA定位算法. 仪器仪表学报. vol. 32, No. 12, 2011. pp: 1851-2856. (EI源刊)
  33. Song P, Zheng W, Ou S, Zhang X, Jin Y, Liu J, Yu Y. Cross-corpus speech emotion recognition based on transfer non-negative matrix factorization. Speech Communication, 2016, 83:34–41. (SCI源刊)
  34. Song P, Ou S, Zhang X, Jin Y, Zheng W, Liu J, Yu Y. Transfer Semi-Supervised non-negative matrix factorization for speech emotion recognition. ICICE Transactions on Information and Systems, 2016, VOL.E99-D, NO.10:2647–2650. (SCI源刊)
  35. Song P, Zhang X, Ou S, Liu J, Yu Y, Zheng W. Cross-corpus speech emotion recognition Using transfer Semi-supervised Discriminant Analysis. ISCSIP 2016, Tianjin, 2016, October. (EI检索)

近期投稿

  1. Jianpeng Qi, Yanwei Yu* et al. A Scalable Distributed Method for Mining Swarm Patterns over Big Spatio-Temporal Trajectories. Algorithm. 2016
  2. Yanwei Yu, Hongjian Wang, Zhenhui Li. Inferring Mobility Relationship using Graph embedding. ICDM 2017.

专著

  1. 杨振舰, 于彦伟, 张运杰. 智能信息挖掘与处理. 化学工业出版社. 2014.9 (ISBN号:978-7-122-20904-7)
主要教学成果
指导研究生情况
  1. 齐建鹏,2015级硕士研究生,研究方向:流式大数据分布式异常检测算法研究
  2. 赵冠哲,2016级硕士研究生,研究方向:多参数空间下的多个异常检测查询可共享的执行策略研究




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