浙江省自然科学基金委日前公布2021年浙江省杰出青年基金项目获得者名单，我中心百人计划研究员苗晓晔申报的“复杂异构缺失数据预测理论与方法研究”获该项目立项资助。浙江省杰出青年科学基金项目旨在支持在基础研究方面已取得突出成绩的青年学者自主选择研究方向开展创新研究，促进青年科学技术人才的成长，培养造就一批国内外科技前沿的优秀学术带头人。

苗晓晔研究员是我中心引进的2018年度“百人计划”研究员，系博士生导师，浙江大学计算机科学与技术专业工学博士。曾在澳大利亚新南威尔士大学做访问研究、香港城市大学做博士后研究。研究方向主要包括数据库、AI驱动的大数据管理、缺失数据查询与分析、数据清洗与融合、复杂图数据管理、数据定价等。在顶级/重要国际学术期刊VLDB Journal（CCF A类国际期刊）、TKDE（CCF A类国际期刊）、TMC（CCF A类国际期刊）、TFS（CCF B类国际期刊，IF = 9.518）等和顶级/重要国际学术会议VLDB（CCF A类国际会议）、SIGMOD（CCF A类国际会议）、AAAI（CCF A类国际会议）、ICDE（CCF A类国际会议）等发表/录用科研论文30余篇，其中CCF A类期刊/会议论文17篇，授权/受理国家发明专利7项，在Morgan & Claypool出版社合作出版英文专著1部。曾/正为VLDB Journal、TKDE、WWW Journal、TKDD、Information Sciences等多个国内外顶级/重要学术期刊评审专家。曾/正为AAAI 2021、WISE 2017-2018、NDBC 2017、ICKG 2019-2020等多个国内外顶级/重要学术会议程序委员会委员。主持/参与国家自然科学基金青年/面上项目、浙江省杰出青年基金项目和国家重点研发计划项目等。

“复杂异构缺失数据预测理论与方法研究”项目简介：

由于数据采集设备受限、数据传输或存储不当、数据融合、隐私保护、用户有意隐瞒和人为疏忽等原因，缺失数据无处不在。复杂异构缺失数据广泛存在于智能交通、金融科技和智慧医疗等诸多社会生产和科学研究领域。然而，数据的缺失性造成数据质量低劣，数据的复杂性与异构性不利于有效挖掘数据价值。缺失数据预测是数据预处理的重要手段，在数据管理、数据挖掘、人工智能等领域具有重要的应用价值。现有缺失数据预测研究面临复杂异构数据关联低、预测模型鲁棒性差和可扩展性差等挑战。本项目将深入研究复杂异构缺失数据预测理论与方法，重点探讨复杂异构缺失数据统一表征技术、复杂异构缺失数据建模方法以及大规模复杂异构缺失数据实时预测算法，提供有效的复杂异构缺失数据预测分析服务，优化数据质量，助力大数据和人工智能技术发展，推进我国社会数字化和信息化变革。

苗晓晔研究员

公示地址：浙江省科学技术厅 浙江省自然科学基金委员会关于下达2021年度浙江省基础公益研究计划项目的通知

苗晓晔研究员教师个人主页：https://person.zju.edu.cn/miaoxy_cn