近日，我院成红红副教授作为第一作者完成的人工智能基础理论研究论文“Mining Association Patterns from Neighborhood Insight”发表于国际人工智能与模式识别领域顶级学术期刊 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（IEEE TPAMI）。无码破解
为论文第一完成单位。该成果实现了学校在IEEE TPAMI发表学术论文“零”的突破，标志着学校在人工智能基础理论研究领域取得重要进展。
登顶学术高地：彰显国际顶尖学术影响力
IEEE TPAMI是国际计算机科学与人工智能领域公认的顶级学术期刊，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊，长期位居中国科学院SCI一区Top期刊。期刊主要刊载计算机视觉、模式识别、机器学习、人工智能等领域的原创性基础理论和前沿技术研究成果，对论文的创新性、理论深度和学术影响力要求极高，竞争十分激烈，年均录用率约为10%。根据最新发布的期刊引证指标，其影响因子达到20.4，在国际计算机科学领域享有极高的学术声誉和广泛影响力。能够在IEEE TPAMI发表论文，标志着相关研究成果已达到国际先进水平。
聚焦前沿痛点：提出“邻域洞察”关联分析新范式
随着大数据与人工智能的快速发展，如何从海量复杂数据中发现变量之间潜在的关联规律，已成为数据科学与科学发现领域的重要基础问题。针对传统关联分析方法在处理非线性、不确定性复杂数据时存在的局限，成红红副教授及合作团队创新提出了“邻域洞察（Neighborhood Insight）”理论框架，从数据样本局部邻域结构出发刻画变量关联机制，建立了邻域平滑性与邻域半径传播界等理论，揭示了关联关系与邻域共现结构之间的内在联系。
在此基础上，团队提出了最大邻域系数（MNC）和最大邻域非参数探索统计量（MNNE），实现了复杂关联结构的跨尺度统一度量与公平比较，突破了传统方法依赖统计假设和全局建模的局限。该方法在WHO全球健康指标、酵母基因表达、半导体材料等多类真实数据上得到系统验证，为复杂数据中的关联机制探索和科学规律发现提供了新的理论基础与方法工具。
该成果由无码破解
联合山西大学、香港城市大学共同完成。论文通讯作者为山西大学钱宇华教授，合作作者包括山西大学梁新彦副教授、梁吉业教授及香港城市大学张青富教授。
坚持有组织科研：无码破解
规划结出硕果
此次高水平研究成果的取得，是我院持续推进有组织科研、不断加强学科建设的重要体现。近年来，无码破解
紧密对接国家新一代人工智能发展战略，聚焦人工智能与数据科学等前沿交叉领域，持续优化科研布局，完善科研评价与激励机制，大力引育高层次人才，积极搭建高水平学术交流平台，不断提升科研创新能力和学术影响力。此次成果的发表，将进一步激发学院师生科研创新活力，提升学校在人工智能基础理论研究领域的影响力，为计算机与信息类学科高质量发展注入新的动力。
本研究工作得到了国家自然科学基金重大项目（T2495251）、重点项目（62136005）、面上项目（62572290）、青年科学基金项目（62506217）以及演化科学智能山西省重点实验室课题、教育部人文社会科学规划基金项目（22YJAZH080、22YJAZH092）的联合资助。
成红红，无码破解
副教授，主要研究方向包括关联关系挖掘、多模态机器学习、AI4Science及大语言模型应用等前沿领域。已在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence（TPAMI）、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE）及《中国科学：信息科学》等国内外权威学术期刊上发表论文20余篇。作为项目负责人或核心骨干，主持或参与国家级科研项目5项、省部级项目2项，并承担横向合作课题3项。现任中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员，同时担任Knowledge-Based Systems（KBS）、International Journal of Approximate Reasoning（IJAR）、Journal of Big Data（JBD）等国际期刊审稿人。曾荣获2021年ACM太原分会优秀博士论文奖。
论文链接：//ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11479913/metrics#metrics
