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梁吉业
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  • 梁吉业

    最终学历：博士

    研究方向：数据挖掘与机器学习，粒度计算

    电子邮箱：ljy@sxu.edu.cn

  • 最终学位：博士研究生

    研究生导师：博士生导师

    联系电话：

个人简介

梁吉业：男，1962年1月生，博士，教授、博士生导师，山西大学副校长（正校级），计算智能与中文信息处理教育部重点实验室主任，教育部计算机类专业教学指导委员会委员，中国计算机学会理事，中国计算机学会大数据专家委员会委员，中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会副主任委员，山西省计算机学会理事长，山西省2011协同创新基地（面向信息化的大数据分析与处理）主任，享受国务院政府特殊津贴专家，担任国际学术期刊《International Journal of Computer Science and Knowledge  Engineering》与国内学术期刊《计算机研究与发展》编委。曾获山西省五一劳动奖章，入选山西省“新世纪学术技术带头人 333 人才工程”。

2001年西安交通大学信息与系统科学研究所获博士学位，2002年10月至2004年10月在中国科学院计算技术研究所做博士后。曾多次赴美国、德国、日本、瑞典、香港等国家和地区进行学术访问与合作研究。

梁吉业教授先后主持国家863计划项目2项，国家自然科学基金项目6项（其中重点项目2项），国家973计划前期研究专项1项，教育部博士点专项基金项目2项。主要研究领域为：计算智能、数据挖掘、智能决策。先后在《Artificial Intelligence》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine  Intelligence》、《Data Mining and Knowledge Discovery》、《IEEE Transactions  on Knowledge and Data Engineering 》、《Neural Networks》、《IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics-Part A》、《Pattern Recognition》、《IEEE  Transactions on Fuzzy Systems》、《Information  Sciences》、《中国科学》、《计算机学报》等国际国内重要学术刊物上发表论文170余篇，其中SCI收录70余篇；在科学出版社出版著作2部；获发明专利8项。主持完成的“基于计算智能的数据挖掘理论与方法研究”获  2006 年度山西省科学技术奖（自然科学类）一等奖，主持研发的“智能电子板书写系统”于 2004  年获第五届中国国际发明展览会金奖，第六届中国国际高新技术成果交易会优秀产品奖。

主持或参与项目

1、国家自然科学基金重点项目(No. 61432011 ): 面向大数据的粒计算理论与方法, 2015.01－2019.12, (主持人)；

2、国家自然科学基金重点项目(No. 71031006 ): 高维复杂数据分析理论及其在投资决策中的应用, 2011.01－2014.12, (主持人)；

3、973计划前期研究专项(No.2011CB11805): 基于认知机理的高维复杂数据建模理论与方法, 2011.01-2012.12, (主持人)；

4、高等学校博士学科点专项科研基金(No. 20101401110002): 基于粒计算的符号数据分析方法研究, 2011.01-2013.12, (主持人)；

5、国家863计划项目(No. 2007AA01Z165): 面向高维复杂数据的粒度计算理论与算法研究, 2007.10－2009.12, (主持人)；

6、国家863计划项目(No. 2004AA115460): 专家系统及计算机软硬件系统评价技术研究, 2004.10－2005.12, (主持人) ；

7、国家自然科学基金项目(No. 70971080 ): 面向复杂数据的粗糙集多属性/多准则决策分析研究, 2010.01－2012.12, (主持人)；

8、国家自然科学基金项目(No. 60773133): 复杂信息系统的粒度结构与知识获取研究, 2008.01－2010.12, (主持人)；

9、国家自然科学基金项目(No. 70471003): 基于软计算技术的不确定性决策方法研究, 2005.01－2007.12, (主持人)；

10、国家自然科学基金项目(No. 60275019): 粗糙集理论中的不确定性、模糊性与知识获取, 2003.01－2005.12, (主持人) ；

11、高等学校博士学科点专项科研基金(No. 20050108004): 基于软计算技术的粒度计算理论和方法的研究, 2006.01－2008.12, (主持人) ；

12、教育部科学技术研究重点项目: 基于粒度计算的不确定性信息处理的理论与方法研究, 2006.01－2008.12, (主持人)。

发表论文
[1]Zhiqiang Wang,Jiye Liang,Ru Li.              Exploiting user-to-user topic inclusion degree for link prediction in social-information networks,              Expert Systems with Applications,              2018,              108:143-158.                              
[2]Liang Bai,Jiye Liang,Yike Guo.              An ensemble clusterer of multiple fuzzy k-means clusterings to recognize arbitrarily shaped clusters,              IEEE Transactions on Fuzzy Systems,              2018,              DOI 10.1109/TFUZZ.2018.2835774..                              
[3]Zhiqiang Wang,Jiye Liang,Ru Li.              A fusion probability matrix factorization framework for link prediction,              Knowledge-Based Systems,              2018,              10.1016/j.knosys.2018.06.005.                              
[4]Yinfeng Meng,Jiye Liang,Fuyuan Cao,Yijun He.              A new distance with derivative information for functional k-means clustering algorithm,              Information Sciences,              2018,              10.1016/j.ins.2018.06.035.                              
[5]Liang Bai,Jiye Liang,Hangyuan Du,YikeGuo.              A novel community detection algorithm based on simplification of complex networks,              Knowledge-Based Systems,              2018,              doi.org/10.1016/j.knosys.2017.12.007.                              
[6]张凯涵,梁吉业,赵兴旺,王智强.               一种基于社区专家信息的协同过滤推荐算法,               计算机研究与发展,               2018,              55(5):968-976.                              
[7]Xingwang Zhao,Fuyuan Cao,Jiye Liang.              A sequential ensemble clusterings generation algorithm for mixed data,              Applied Mathematics and Computation,              2018,              335:264–277.                              
[8]Fuyuan Cao,Joshua Zhexue Hang,Jiye Liang,Xingwang Zhao,Yinfeng Meng.              An Algorithm for Clustering Categorical Data with Set-valued Features,              IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,              2018,              (DOI:10.1109/TNNLS.2017.2770167).                              
[9]Wei Wei,Xiaoying Wu,Jiye Liang,Junbiao Cui,Yijun Sun.              Discernibility matrix based incremental attribute reduction for dynamic data,              Knowledge-Based Systems,              2018,              140:142-157.                              
[10]Xiaoqiang Guan,Jiye Liang,Yuhua Qian,Jifang Pang.              A multi-view OVA model based on decision tree for multi-classification tasks,              Knowledge-Based Systems,              2017,              138:208–219.                              
[11]Xingwang Zhao,Jiye Liang,Chuangyin Dang.              Clustering ensemble selection for categorical data based on internal validity indices,              Pattern Recognition,              2017,              69:150–168.                              
[12]Jifang Pang,Jiye Liang,Peng Song.              An adaptive consensus method for multi-attribute group decision making under uncertain linguistic environment,              Applied Soft Computing,              2017,              58:339-353.                              
[13]Yunsheng Song,Jiye Liang,Jing Lu,Xingwang Zhao.              An efficient instance selection algorithm for k nearest neighbor regression,              Neurocomputing,              2017,              251:26-34.                              
[14]Fuyuan Cao,Joshua Zhexue Huang,Jiye Liang.              A fuzzy SV-k-modes algorithm for clustering categorical data with set-valued attributes,              Applied Mathematics and Computation,              2017,              295:1–15.                              
[15]Yuhua Qian,Honghong Cheng, Jieting Wang,Jiye Liang,Witold Pedrycz,Chuangyin Dang.              Grouping granular structures in human granulation intelligence,              Information Sciences,              2017,              382-383:150–169.                              
[16]Liang Bai,Xueqi Chen,Jiye Liang,Huawei Shen,Yike Guo.              Fast density clustering strategies based on the k-means algorithm,              Pattern Recognition,              2017,              71:375–386.                              
[17]Liang Bai,Xueqi Cheng,Jiye Liang,Yike Guo.              Fast graph clustering with a new description model for community detection,              Information Sciences,              2017,              388-389:37–47.                              
[18]Jie Wang,Wenping Zheng,Yuhua Qian,Jiye Liang.              A seed expansion graph clustering method for protein complexes detection in protein interaction networks,              Molecules,              2017,              22:2179.                              
[19]Feijiang Li,Yuhua Qian,Jieting Wang,Jiye Liang.              Multigranulation information fusion: A Dempster-Shafer evidence theory-based  clustering ensemble method,              Information Sciences,              2017,              378:389–409.                              
[20]Fuyuan Cao,Liqin Yu,Joshua Zhexue Huang,Jiye Liang.              k-mw-modes: an algorithm for clustering categorical matrix-object data,              Applied Soft Computing,              2017,              57:605-614.                
[21]Yuhua Qian,Xinyan Liang,Guoping Lin,Qian Guo,Jiye Liang.              Local multigranulation decision-theoretic rough sets,              International Journal of Approximate Reasoning,              2017,              82:119-137.                              
[22]梁吉业,钱宇华,李德玉,胡清华.               面向大数据的粒计算理论与方法研究进展,               大数据,               2016,              4:13-23.                              
[23]梁吉业,冯晨娇,宋鹏.               大数据相关分析综述,               计算机学报,               2016,              39(1):1-18.                              
[24]Yanli Sang,Jiye Liang,Yuhua Qian.              Decision-theoreticroughsetsunderdynamicgranulation,              Knowledge-Based Systems,              2016,              91:84-92.                              
[25]GuopingLin,Jiye Liang,Yuhua Qian,JinjinLi.              A fuzzy multigranulation decision-theoretic approach to multi-source fuzzy information systems,              Knowledge-Based Systems,              2016,              91:102-113.                              
[26]Yinfeng Meng,Jiye Liang,Yuhua Qian.              Comparison study of orthonormal representations of functional data in classification,              Knowledge-Based Systems,              2016,              97:224–236.                              
[27]Feng Wang,Jiye Liang.              An efficient feature selection algorithm for hybrid data,              Neurocomputing,              2016,              193:33–41.                              
[28]Zhiqiang Wang,Jiye Liang,Ru Li,Yuhua Qian.              An approach to cold-start link prediction:establishing connections between non-topological and topological information,              IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,              2016,              28(11):2857- 2870.                              
[29]史倩玉,梁吉业,赵兴旺.               一种不完备混合数据集成聚类算法,               计算机研究与发展,               2016,              53(9):1979-1989.                              
[30]赵兴旺,梁吉业.               一种基于信息熵的混合数据属性加权聚类算法,               计算机研究与发展,               2016,              53(5):1018-1028.                              
[31]王宝丽,梁吉业,胡运红.               基于粒计算的犹豫模糊多准则决策方法,               模式识别与人工智能,               2016,              29(3):252-262.                              
[32]郭兰杰,梁吉业,赵兴旺.               融合社交网络信息的协同过滤推荐算法,               模式识别与人工智能,               2016,              29(3):281-288.                              
[33]梁晋,梁吉业,赵兴旺.               一种面向大规模社会网络的社区发现算法,               南京大学学报(自然科学版),               2016,              52(1):159-166.                              
[34]Liang Bai,Xueqi Cheng,Jiye Liang,Huawei Shen.              An optimization model for clustering categorical data streams with drifting concepts,              IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,              2016,              28(11):2871-2883.                              
[35]Wei Wei,Junbiao Cui,Jiye Liang,Junhong Wang.              Fuzzy rough approximations for set-valued data,              Information Sciences,              2016,              360:181–201.                              
[36]Yuhua Qian,Feijiang Li,Jiye Liang,Bing Liu,Chuangyin Dang.              Space structure and clustering of categorical data,              IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,              2016,              27(10):2047-2059.                              
[37]王智强,李茹,梁吉业,张旭华,武娟, 苏娜.               基于汉语篇章框架语义分析的阅读理解问答研究,               计算机学报,               2016,              39(4):795-807.                              
[38]梁吉业,钱宇华,李德玉,胡清华.               大数据挖掘的粒计算理论与方法,               中国科学(E辑:信息科学),               2015,              45(11):1355-1369.                              
[39]Liang Bai,Jiye Liang.              Cluster validity functions for categorical data:a solution-space perspective,              Data Mining and Knowledge Discovery,              2015,              29(6):1560-1597.                              
[40]Yuhua Qian,Jiye Liang,Chuangyin Dang.              Fuzzy granular structure distance,              IEEE Transactions on Fuzzy Systems,              2015,              23(6):2245-2259.                
[41]Guoping Lin,Jiye Liang,Yuhua Qian.              An information fusion approach by combining multigranulation rough sets and evidence theory,              Information Sciences,              2015,              314:184–199.                              
[42]Baoli Wang,Jiye Liang,Yuhua Qian,Chuangyin Dang.              A normalized numerical scaling method for the unbalanced multi-granular linguistic sets,              International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems,              2015,              23(2):221-243.                              
[43]Guoping Lin,Jiye Liang,Yuhua Qian.              Uncertainty measures for multigranulation approximation space,              International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems,              2015,              23(3):443–457.                              
[44]Xiaofang Gao,Jiye Liang.              An improved incremental nonlinear dimensionality reduction for isometric data embedding,              Information Processing Letters,              2015,              115(4):492–501.                              
[45]王杰,梁吉业,郑文萍.               一种面向蛋白质复合体检测的图聚类方法,               计算机研究与发展,               2015,              52(8):1784-1793.                              
[46]林国平,梁吉业,李进金.               多源决策信息系统的决策规则性能评价,               模式识别与人工智能,               2015,              28(7):657-664.                              
[47]Yuhua Qian,Hang Xu,Jiye Liang,Bing Liu,Jieting Wang.              Fusing monotonic decision trees,              IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,              2015,              27(10):2717-2728.                              
[48]Wei Wei,Junhong Wang,Jiye Liang,Xin Mi,Chuangyin Dang.              Compacted decision tables based attribute reduction,              Knowledge-Based Systems,              2015,              86:261-277.                              
[49]Yuhua Qian,Qi Wang,Honghong Cheng,Jiye Liang,Chuangyin Dang.              Fuzzy-rough feature selection accelerator,              Fuzzy Sets and Systems,              2015,              258:61–78.                              
[50]Jiye Liang,Feng Wang,Chuangyin Dang,Yuhua Qian.              A group incremental approach to feature selection applying rough set technique,              IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering,              2014,              26(2):294 - 308.                              
[51]Liang Bai,Jiye Liang.              The k-modes type clustering plus between-cluster information for categorical data,              Neurocomputing,              2014,              133:111–121.                              
[52]Baoli Wang,Jiye Liang,Yuhua Qian.              Preorder information based attributes weights learning in multi-attribute decision making,              Fundamenta Informaticae,              2014,              132:331-347.                              
[53]Guoping Lin,Jiye Liang,Yuhua Qian.              Topological approach to multigranulation rough sets,              International Journal of Machine Learning and Cybernetics,              2014,              5(2):233-243.                              
[54]Xingwang Zhao,Jiye Liang,Fuyuan Cao.              A simple and effective outlier detection algorithm for categorical data,              International Journal of Machine Learning and Cybernetics,              2014,              5(3):469–477.                              
[55]郭一鹏,梁吉业,赵兴旺.               基于MapReduce的混合数据孤立点检测算法,               小型微型计算机系统,               2014,              35(9):1961-1966.                              
[56]Xin Liu,Yuhua Qian,Jiye Liang.              A rule-extraction framework under multigranulation rough sets,              International Journal of Machine Learning and Cybernetics,              2014,              5(2):319-326.                              
[57]Yuhua Qian,Shunyong Li,Jiye Liang,Zhongzhi Shi,Feng Wang.              Pessimistic rough set based decisions: A multigranulation fusion strategy,              Information Sciences,              2014,              264:196–210.                              
[58]Fuyuan Cao,Joshua Zhexue Huang,Jiye Liang.              Trend analysis of categorical data streams with a concept change method,              Information Sciences,              2014,              276:160–173.                              
[59]Yuhua Qian,Hu Zhang,Yanli Sang,Jiye Liang.              Multigranulation decision-theoretic rough sets,              International Journal of Approximate Reasoning,              2014,              55:225-237.                              
[60]Yuhua Qian,Hu Zhang,Feijiang Li,Qinghua Hu,Jiye Liang.              Set-Based Granular Computing: a Lattice Model,              International Journal of Approximate Reasoning,              2014,              55(3):834–852.                

 

[61]Jiye Liang,Junrong Mi,Wei Wei,Feng Wang.              An accelerator for attribute reduction based on perspective of objects and attributes,              Knowledge-Based Systems,              2013,              44:90–100.                              
[62]Wei Wei,Jiye Liang,Junhong Wang,Yuhua Qian.              Decision-relative discernibility matrixes in the sense of entropies,              International Journal of General Systems,              2013,              42(7):721-738.                              
[63]Wei Wei,Jiye Liang,Yuhua Qian,Chuangyin Dang.              Can  fuzzy  entropies be effective measures for evaluating the roughness of a rough set,              Information Sciences,              2013,              232:143-166.                              
[64]Guoping Lin,Jiye Liang,Yuhua Qian.              Multigranulation rough sets: from partition to covering,              Information Sciences,              2013,              241:101-118.                              
[65]Liang Bai,Jiye Liang,Chao Sui,Chuangyin Dang.              Fast global k-means clustering based on local geometrical information,              Information Sciences,              2013,              245:168–180.                              
[66]Liang Bai,Jiye Liang,Chuangyin Dang,Fuyuan Cao.              A novel fuzzy clustering algorithm with between-cluster information for categorical data,              Fuzzy Sets and Systems,              2013,              215:55–73.                              
[67]Liang Bai,Jiye Liang,Chuangyin Dang,Fuyuan Cao.              The impact of cluster representatives on the convergence of the K-Modes type clustering,              IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,              2013,              35(6):1509-1522.                              
[68]Feng Wang,Jiye Liang,Yuhua Qian.              Attribute reduction: A dimension incremental strategy,              Knowledge-Based Systems,              2013,              39:95-108.                              
[69]Feng Wang,Jiye Liang,Chuangyin Dang.              Attribute reduction for dynamic data sets,              Applied Soft Computing,              2013,              13(1):676-689.                              
[70]Fuyuan Cao,Jiye Liang,Deyu Li,Xingwang Zhao.              A weighting k-Modes algorithm for subspace clustering of categorical data,              Neurocomputing,              2013,              108:23-30.                              
[71]高小方,梁吉业.               基于等维度独立多流形的DC-ISOMAP算法,               计算机研究与发展,               2013,              50(8):1690~1699.                              
[72]刘杨磊,梁吉业,高嘉伟,杨静.               基于Tri-training的半监督多标记学习算法,               智能系统学报,               2013,              8(5):439-445.                              
[73]李茹,王智强,李双红,梁吉业,Collin Baker.               基于框架语义分析的汉语句子相似度计算,               计算机研究与发展,               2013,              50(8):1728~1736.                              
[74]Jiye Liang,Feng Wang,Chuangyin Dang,Yuhua Qian.              An efficient rough feature selection algorithm with a multi-granulation view,              International Journal of Approximate Reasoning,              2012,              53:912-926.                              
[75]Jiye Liang,Liang Bai,Chuangyin Dang,Fuyuan Cao.              The k-means-type algorithms versus imbalanced data distributions,              IEEE Transactions on Fuzzy Systems,              2012,              20(4):728-745.                              
[76]Jiye Liang,Ru Li,Yuhua Qian.              Distance: a more comprehensible perspective for measures in rough set theory,              Knowledge-Based Systems,              2012,              27:126-136.                              
[77]Jiye Liang,Xingwang Zhao,Deyu Li,Fuyuan Cao,Chuangyin Dang.              Determining the number of clusters using information entropy for mixed data,              Pattern Recognition,              2012,              45(6):2251–2265.                              
[78]Peng Song,Jiye Liang,Yuhua Qian.              A two-grade approach to ranking interval data,              Knowledge-Based Systems,              2012,              27:234-244.                              
[79]Wei Wei,Jiye Liang,Yuhua Qian.              A comparative study of rough sets for hybrid data,              Information Sciences,              2012,              190(5):1-16.                              
[80]Jifang Pang,Jiye Liang.              Evaluation
[81]Fuyuan Cao,Jiye Liang,Deyu Li,Liang Bai,Chuangyin Dang.              A dissimilarity measure for the k-Modes clustering algorithm,              Knowledge-Based Systems,              2012,              26:120-127.                              
[82]Yuhua Qian,Jiye Liang,Peng Song,Chuangyin Dang,Wei Wei.              Evaluation of the decision performance of the decision rule set from an ordered decision table,              Knowledge-Based Systems,              2012,              36:39–50.                              
[83]Liang Bai,Jiye Liang,Chuangyin Dang,Fuyuan Cao.              A cluster centers initialization method for clustering categorical data.,              Expert Systems with Applications,              2012,              39(9):8022-8029.                              
[84]Yuhua Qian,Jiye Liang,Weizhi Wu,Chuangyin Dang.              Partial orderings of information granulations: a further investigation,              Expert Systems,              2012,              29(1):3-24.                              
[85]Yuhua Qian,Jiye Liang,Wei Wei.              Consistency-preserving attribute reduction in fuzzy rough set framework,              International Journal of Machine Learning and Cybernetics,              2012,              2012:45-53.                              
[86]白雪飞,王文剑,梁吉业.               基于区域显著性的活动轮廓分割模型,               计算机研究与发展,               2012,              49(12):2686-2695.                              
[87]Yuhua Qian,Jiye Liang,Weizhi Wu,Chuangyin Dang.              Information granularity in fuzzy binary GrC model,              IEEE Transactions on Fuzzy Systems,              2011,              19(2):253–264.                              
[88]Liang Bai,Jiye Liang,Chuangyin Dang,Fuyuan Cao.              A novel attribute weighting algorithm for clustering high-dimensional categorical data,              Pattern Recognition,              2011,              44(12):2843-2861.                              
[89]Liang Bai,Jiye Liang,Chuangyin Dang.              An initialization method to simultaneously find initial cluster centers and the number of clusters for clustering categorical data,              Knowledge-Based Systems,              2011,              24(6):785-795.                              
[90]Yuhua Qian,Jiye Liang,Witold Pedrycz,Chuangyin Dang.              An efficient accelerator for attribute reduction from incomplete data in rough set framework,              Pattern Recognition,              2011,              44(8):1658–1670.                              
[91]Fuyuan Cao,Jiye Liang.              A data labeling method for clustering categorical data,              Expert Systems with Applications,              2011,              38(3):2381-2385.                              
[92]Xiaofang Gao,Jiye Liang.              The dynamical neighborhood selection based on the sampling density and manifold curvature for isometric data embedding,              Pattern Recognition Letters,              2011,              32(2):202-209.                              
[93]钱宇华,梁吉业,王锋.               面向非完备决策表的正向近似特征选择加速算法,               计算机学报,               2011,              34(3):435-442.                              
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[97]Yuhua Qian,Jiye Liang,Deyu Li,Feng Wang,Nannan Ma.              Approximation reduction in inconsistent incomplete decision tables,              Knowledge-Based Systems,              2010,              23(5):427-433.                              
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[105]Fuyuan Cao,Jiye Liang,Guang Jiang.              An initialization method for the K-Means algorithm using neighborhood model,              Computers and Mathematics with Applications,              2009,              58:474-483.                              
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