讲座报道 | 郭虎升：非稳态环境下数据流的优化建模与高效计算

2025年4月8日，应校科研部、信息技术与工程系邀请，山西大学计算机与信息技术学院人工智能系主任郭虎升教授来到我系，为我系师生带来了一场精彩的学术报告。报告在我校图书馆报告厅举行，吸引了众多计算机科学与技术领域的师生前来聆听。

郭虎升教授是数据挖掘和机器学习领域的知名专家，其研究方向涵盖了概念漂移检测与适应、数据流自适应建模等多个前沿领域。本次报告中，郭教授以“非稳态环境下数据流的优化建模与高效计算”为主题，深入剖析了流数据在现实应用中的挑战与机遇。

报告伊始，郭教授首先介绍了流数据作为大数据时代的一种典型数据类型，在多个应用领域中的重要性和广泛性。随后，他详细阐述了概念漂移这一流数据的重要特性。郭教授指出，深入研究非稳态环境下含概念漂移特性的数据流自适应建模与算法设计，对于推动相关领域的发展具有重要意义和价值。

在报告中，郭教授从数据处理和模型构建两个层面，全面介绍了自己及其团队近年来在概念漂移检测与适应、数据流自适应建模等方面的研究成果。他分享了团队在理论研究和实际应用中取得的最新进展，以及在IEEE TKDE、CVPR、Neural Networks等国际知名期刊会议上发表的高水平论文。这些研究成果不仅为相关领域的发展提供了重要的理论支撑，也为实际应用提供了新的思路和解决方案。报告结束后，现场师生与郭教授进行了深入的交流和讨论。大家纷纷表示，郭教授的报告内容丰富、观点新颖，为自己在相关领域的研究提供了新的启发和思考。同时，郭教授对大家提出的问题进行了耐心细致的解答，赢得了现场师生的阵阵掌声。

此次学术报告不仅为我系师生提供了一次难得的学术交流机会，也进一步促进了山西大学与我系在计算机科学与技术领域的合作与交流。相信在双方的共同努力下，未来将有更多的科研成果和优秀人才涌现出来，为推动相关领域的发展做出更大的贡献。