我院助理教授杨杰龙以第一作者发表论文An Unsupervised Bayesian Neural Network for Truth Discovery in Social Networks近日被IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering杂志接收。文章主要提出一种新的贝叶斯神经网络模型，利用神经网络在数据表示的灵活性以及贝叶斯网络在数据可解释性建模上的优势，来解决实际应用中用户观测模型未知、观测数据稀疏以及无数据标签情况下的Truth Discovery 问题。
接收文章的期刊是数据挖掘的顶级期刊之一，是清华大学计算机科学推荐A类期刊， CCF A 类期刊。本篇文章的主要合作者为新加坡南洋理工大学的Tay Wee Peng 教授。
杨杰龙，现任吉林大学人工智能学院助理教授，博士研究生导师。博士（2015-2019）就读于新加坡南洋理工大学EEE学院，本科与硕士（2008-2014）就读于西安交通大学本硕连读班，现主要从事统计机器学习中的贝叶斯网络的研究以及深度学习中的图神经网络的研究。成果应用于传感器网络盲校准，社交网络Truth Discovery，以及麦克风阵列的多声源定位。现有2022年的硕士与博士招生名额，欢迎有意向的同学报考。有意向的同学请发邮件到: xjtuyjl@gmail.com 。
