Philip S. Yu

Científico informático estadounidense

Philip S. Yu (nacido en 1952) es un informático estadounidense y profesor de tecnología de la información en la Universidad de Illinois en Chicago . Posee más de 300 patentes y es conocido por su trabajo en el campo de la minería de datos .

Biografía

Yu recibió su licenciatura en ingeniería eléctrica de la Universidad Nacional de Taiwán , y su maestría y doctorado también en ingeniería eléctrica de la Universidad de Stanford en 1978, y recibió un MBA de la Universidad de Nueva York en 1982.

Comenzó su carrera en la empresa privada, en el Centro de Investigación Thomas J. Watson de IBM , donde llegó a ser gerente del grupo de Herramientas y Técnicas de Software. Actualmente es Profesor Distinguido y Titular de la Cátedra Wexler en Tecnología de la Información en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Illinois en Chicago.

Yu posee más de 300 patentes estadounidenses, es miembro de ACM e IEEE , es editor en jefe de ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data , ha presidido numerosas conferencias y ha recibido varios premios, incluidos los de IBM , IEEE ^[1] y, en 2022, él y sus coautores, Yizhou Sun, Jiawei Han, Xifeng Yan y Tianyi Wu, recibieron el premio Test of Time 2022 de Very Large Data Bases Endowment Inc. (VLDB), por su artículo de investigación de 2011, PathSim: Meta Path-Based Top-K Similarity Search in Heterogeneous Information Networks . ^[2]

Sus intereses de investigación se centran en los campos de la "minería de datos (especialmente en minería de gráficos/redes), redes sociales, publicación de datos que preservan la privacidad, flujo de datos, sistemas de bases de datos y aplicaciones y tecnologías de Internet". ^[3] Yu es un investigador altamente citado por el ISI . Según Google Scholar , el índice H de Yu se encuentra entre los diez más altos en informática. ^[4]

Obras seleccionadas

Yu es autor o coautor de varios libros y más de 650 artículos académicos, ^[5] incluidos:

• Zhang, Jiawei, Philip S. Yu. Aprendizaje amplio a través de fusiones: una aplicación en redes sociales, Springer, 2019
• Park, Jong Soo, Ming Syan Chen y Philip S. Yu. Un algoritmo eficaz basado en hash para extraer reglas de asociación. Vol. 24. Núm. 2. ACM, 1995.
• Chen, Ming-Syan, Jiawei Han y Philip S. Yu. "Minería de datos: una visión general desde una perspectiva de base de datos". Ingeniería de datos y conocimiento, IEEE Transactions on 8.6 (1996): 866–883.
• Aggarwal, Charu C., et al. "Algoritmos rápidos para agrupamiento proyectado". ACM SIGMOD Record. Vol. 28. Núm. 2. ACM, 1999.
• Aggarwal, Charu C., et al. "Un marco para agrupar flujos de datos en evolución". Actas de la 29.ª conferencia internacional sobre bases de datos de gran tamaño, volumen 29. Fundación VLDB, 2003.
• Wang, Haixun, et al. "Extracción de flujos de datos que derivan de conceptos mediante clasificadores de conjuntos". Actas de la novena conferencia internacional ACM SIGKDD sobre descubrimiento de conocimiento y extracción de datos. ACM, 2003.
• Ross Quinlan , Qiang Yang , Zhou Zhihua y David Hand et al. Los 10 mejores algoritmos en minería de datos . Knowledge and Information Systems 14.1: 1-37. 2008

Referencias

1. "Sobre la minería de datos masivos". Instituto Tecnológico de Illinois . Consultado el 4 de octubre de 2023 .
2. "Philip S. Yu recibe el premio Test of Time". Universidad de Illinois en Chicago . Consultado el 4 de octubre de 2023 .
3. Currículo Philip S. Yu en cs.uic.edu . Consultado el 2 de septiembre de 2013
4. Véase el índice H para informática. La métrica del índice H de Google Scholar incluye autocitas.
5. Perfil de Philip S. Yu en Google Académico

Enlaces externos

• [1] Página de inicio de la Universidad de Illinois en Chicago