计算机科学与技术归国人员报道（周丰丰）
2018年4月12日下午，周丰丰教授在太阳成集团tyc122cc计算机学院A521做了题为“Computational challenges for detecting biomarkers in the high-dimensional health big data”的学术报告。周丰丰教授于2005年在中国科学技术大学获计算机科学博士学位，现任太阳成集团tyc122cc唐敖庆教授、博士生导师，中国科学院“百人计划”成员之一，IEEE（美国电气和电子工程师协会）高级会员。周丰丰博士所带领的实验室Health Informatics Lab（HILab）主要研究方向为生物信息学、健康大数据、并行计算等。已发表学术论文31篇，其中包括SCI索引28篇，主要作者论文（通信或者第一作者）21篇。影响因子合计为104.044分。总引用次数472次，其中他引390次。学术成果多次在包括Nature Protocols、Nucleic Acids Research、Bioinformatics、BMC Genomics和Genetics等高水平SCI索引学术期刊上发表。
本次讲座的主要内容是基于健康大数据中特有的“large p small n”挑战（即特征数远大于样本数），如何使用特征选择或降维的方法以避免数据挖掘中遇到的过拟合问题。周丰丰教授首先介绍了为何在健康大数据领域中会出现“large p small n”的问题，这类问题的出现会给科学研究带来多大的代价；随后又介绍了如何使用特征工程方法处理此类问题。最后，周丰丰教授介绍了其所在的实验室团队目前已发表的特征选择算法，以及这些算法在生物数据上的表现。
报告结束后，周丰丰教授又与在场的师生探讨了数据挖掘中常遇到的一些棘手的问题，并解答了到场学生提出的关于如何进行数据预处理等一系列问题。一个多小时的学术报告不仅让大家增长了见识，感受到了健康大数据的魅力，也激发了到场同学对数据挖掘和健康大数据研究的热情，令大家对学术研究以及自身发展有了进一步的思考与展望。
