基本信息

吕庚育，男，校聘教授，博士生导师。2022年6月毕业于北京交通大学计算机与技术专业，获得工学博士学位。同年7月，加入北京工业大学计算机科学与技术系，入选北京工业大学高端人才队伍建设计划。

个人主页：https://gengyulyu.github.io/homepage/

研究方向

主要从事机器学习、数据挖掘、人工智能等领域的基础理论和应用研究工作，主要研究方向如下：

[1]理论层面：非完美数据条件下的机器学习算法，包括多标记学习（Multi-Label Learning）、偏标记学习（Partial-Label Learning）、多视图学习（Multi-View Learning）等。

[2]应用层面：聚焦于深度学习框架下的多模态数据语义理解及其数据安全应用研究，包括多标记图像分类（Multi-Label Image Classification）、多模态学习（Multi-Modal Learning）、联邦学习（Federated Learning）等。

招生信息

本人常年招收博士、硕士研究生，欢迎计算机科学与技术、软件工程、信息安全、数学、信息与计算科学等相关专业同学报考！

招生专业：计算机科学与技术专业（博士、学硕）和计算机技术专业（专硕）

招生要求：

[1]热爱科研，善于沟通和团队合作，有良好的自我驱动力！

[2]具有较好的数学基础、英文读写能力，以及较强的编程能力！

学术成果

在机器学习和数据挖掘领域国际知名期刊和学术会议发表论文二十余篇，包括IEEE/ACM汇刊和CCF A类学术会议16篇。主要学术成果如下：

[1]G. Lyu, S. Feng, T. Wang, C. Lang, Y. Li.GM-PLL: Graph Matching based Partial Label Learning.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 33(2): 521-535. 2021 (CCF-A类)

[2]G. Lyu, S. Feng, Y. Li.Partial Multi-Label Learning via Probabilistic Graph Matching Mechanism.ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.2020 (CCF-A类)

[3]G. Lyu, X. Deng, Y. Wu, S. Feng.Beyond Shared Subspace: A View-Specific Fusion for Multi-View Multi-Label Learning.AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2022 (CCF-A类)

[4]G. Lyu, Y. Wu, S. Feng.Deep Graph Matching for Partial Label Learning.International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2022 (CCF-A类)

[5]Y. Wu, T. Liang, S. Feng, Y. Jin,G. Lyu, H. Fei, Y. Wang. MetaZSCIL: A Meta-Learning Approach for Generalized Zero-Shot Class Incremental Learning.AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2023 (CCF-A类)

其他论文请参看谷歌学术或DBLP。

学术服务

[1]国际会议程序委员会成员/审稿人：ICLR2022-2023; ICML2021-2022; NeurIPS2021-2022; CVPR2021-2023; ECCV2022; AAAI2021-2023; IJCAI2022;

[2]国际期刊审稿人：IEEE TPAMI, IEEE TNNLS, IEEE TCYB, IEEE TMM, IEEE CSVT, IEEE TII;