小满之际，专家亲临。5月19日，麓山“数字媒体与信息工程”学术论坛讲座活动第三讲顺利开展，本次讲座主讲人为武汉大学何国良副教授，讲座主题为“基于时序数据的弱监督聚类方法”。本次讲座采用“线上+线下”的形式开展，线下讲座地点为经管楼1815会议室。现场参会人员主要包括我院全体院领导、部分专任教师以及管理科学与工程、电子信息、新闻与传播等专业部分硕士研究生；线上与会人员包括数字媒体与信息工程学院、前沿交叉学院等院系的部分师生。本次讲座会议由我院数字媒体与信息工程学院院长任剑教授主持。

讲座开始之前，任剑院长隆重地介绍了何国良博士，全体师生以热烈掌声欢迎何博士的到来，整场讲座，细致入微，深受师生们的喜爱。

讲座环节，首先何博士介绍了时序数据流的研究背景，介绍了时序数据在大数据时代的应用场景；其次，以欧氏距离与DTW距离为例，点明了相似性度量方法的选择是时序数据挖掘的关键问题。在聚类算法方面，介绍了快速半监督聚类算法框架以及fssK-means与fssDBSCAN两种快速半监督聚类算法。最后，何博士介绍了其研究团队发表的高水平论文，并对报告进行了总结。

互动环节，线上线下的师生们就研究过程中遇到的问题以及讲座中存疑的问题进行踊跃提问，何博士一一给予耐心细致地解答。

何国良博士简介

何国良，加拿大Simon Fraser大学博士后，武汉大学教授、博士生导师，工业和信息化部软件与集成电路促进中心云计算研究中心专家、计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、人工智能学会机器学习专委会通讯委员，计算机学会高级会员。主要研究方向包括人工智能、数据挖掘、群体智能和智能信息处理等，在研项目包括主持国家自然科学基金面上项目一项，国家科技部“新一代人工智能”重大专项子课题负责人一项。主持或参加的已结题项目包括国家重大科学仪器设备开发专项项目、863计划、中央高校基本科研业务费专项资金、湖北省自然科学基金和其它研究开发型项目等多项科研项目。

以第一作者（通讯作者）在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems、IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems、Information Sciences、KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS、NEUROCOMPUTING等国际著名期刊和会议上发表论文40余篇，已授权多项发明专利。作为骨干参与研究的“多媒体智能应用软件系统”获国家科技进步奖二等奖、“多媒体软件系统平台和系列应用软件产品”获湖北省科技成果推广奖二等奖。