最终学位：博士
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研究方向：机器学习、数据挖掘
郭亚庆，博士，讲师，研究方向为机器学习和数据挖掘。近年来，先后在《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《Knowledge and Information Systems》、《International Journal of Machine Learning and Cybernetics》、《计算机研究与发展》等国内外期刊发表论文多篇；曾获2021年博士研究生国家奖学金和2023年ACM中国理事会太原分会优秀博士学位论文奖。
1. Yaqing Guo, Wenjian Wang, Xuejun Wang. A Robust Linear Regression Feature Selection Method for Data Sets With Unknown Noise [J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2023, 35(1): 31-44.
2. Yaqing Guo, Wenjian Wang. A robust adaptive linear regression method for severe noise [J]. Knowledge and Information Systems. 2023, 65(11): 4613-4653.
3. 郭亚庆, 王文剑, 苏美红. 一种针对异常点的自适应回归特征选择方法 [J]. 计算机研究与发展. 2019, 56(08):1695–1707.
4. Meihong Su, Yaqing Guo, Changqian Men, Wenjian Wang. A robust self-weighted SELO regression model [J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics. 2019, 10(11): 3189-3199.
1. 国家自然科学基金项目. 低质数据提升理论与方法研究 (No.U21A20513), 2022.01–2025.12. 参与.
2. 国际科技合作计划项目. 面向复杂数据的高效机器学习方法及应用研究 (No.201903D421050), 2019.12–2022.12. 参与.
3. 国家自然科学基金面上项目. 基于分布特征的流数据可靠建模与高效算法设计 (No.62076154), 2021.01–2024.12. 参与.