近日，从2015年的国际人工智能联合大会（IJCAI-15）组委会获悉，我校软件学院博士生张晓彤和导师张宪超教授合作的论文“Multi-task Multi-view Clustering for Non-negative Data”被录用。

IJCAI始于1969年，是人工智能学科和计算机学科的顶级国际会议，其影响力在近千种人工智能国际会议中公认排名第一。中国计算机学会认定IJCAI为A类会议（国际上极少数的顶级会议，鼓励我国学者去突破）。和国际机器学习会议ICML、国际数据挖掘会议KDD等专业性会议不同，IJCAI为综合性会议。由于人工智能分支学科很多，故分配给每个分支的论文限额很少，并且IJCAI每两年才举办一次，因此在该会议上发表论文的难度非常大。我国学者仅在最近几年才开始在IJCAI上有所突破，到目前为止的数量仍然很少。这是我校第一次在该会议上发表论文。今年的IJCAI将于7月份在阿根廷首都布宜诺斯艾利斯召开，这也是该会首次在南美洲举办。

张晓彤等的论文研究多任务多视角聚类。《周易·系辞》说：“方以类聚，物以群分。”人类认知世界的首要手段就是聚类。对计算机来说，聚类是将数据按相似度进行分组，是统计分析和机器学习的基本问题之一。聚类在数据挖掘、模式识别、图像处理、计算机视觉等许多领域具有广泛的应用。在大数据时代，聚类的作用尤其明显。中国科学院院士李德毅在2014年新一代信息技术产业发展高峰论坛上指出：“聚类将成为大数据认知的突破口。”聚类算法已经有半个世纪的研究历史，在较理想条件下（数据分布为多个分离度较好的球形，即混合高斯分布），传统算法可以取得较好的效果。然而大数据时代数据维度越来越高、分布越来越复杂，给传统聚类技术带来了很大的挑战。近几年聚类领域有两个研究热点：一是多任务聚类，即使多个相关的聚类任务相互促进以达到更好的效果；二是多视角聚类，即用数据的多个视角彼此补偿信息以发现更好的聚类结果。张晓彤等的论文首次将多任务聚类和多视角聚类纳入一个统一框架。由于她们的算法同时考虑了多任务的关系和数据的多视角信息，因此将复杂数据的聚类质量提升到一个新的水平。该论文也开辟了聚类领域一个新的研究分支，可望成为新的研究热点。

张晓彤是我校软件学院2014级博士生。她2012年从软件学院本科毕业后保送为本院硕博连读生，并于2014年转入博士生学习阶段。在此之前，她已发表了两篇论文： 一篇于2013年发表在人工智能另一顶级会议AAAI上，另一篇于2015年发表在顶级期刊ACM TKDD上。