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李培培，女，合肥工業大學計算機學院副教授。
人物履歷
教育經歷
·2008/09-2012/12，合肥工業大學，計算機應用專業，工學博士
·2005/09-2008/06，合肥工業大學，軟件與理論專業，工學碩士
·2001/09-2005/06，合肥工業大學，計算機科學與技術專業，工學學士
工作經歷
·2016年12月-至今，合肥工業大學計算機與信息學院，副研究員/副教授
·2015年5月-2016年11月，合肥工業大學計算機與信息學院，講師
·2013年1月-2015年4月，合肥工業大學軟件工程博士後站，博士後
·2011年8月-2012年12月，微軟亞洲研究院，實習生
·2008年4月-2009年4月，新加坡管理大學，助理研究員
研究方向
數據挖掘與智能計算，主要研究興趣包括：數據流分類、概念漂移檢測方法、不完全標記數據流的分類算法與模型、多標籤數據流分類、半監督學習
科研項目
主持人：李培培，國家面上基金項目「面向短文本數據流的多標記分類方法研究」（No.61976077）(2020.1-2023.12)
主持人：李培培，重點研發計劃項目課題三「碎片化知識拓撲融合」（No.2016YFB1000903）子課題 (2016.7-2020.12)
主持人：李培培，國家青年基金「多標記文本數據流分類方法研究」（No.61503112）(2016.1-2018.12)
主持人：李培培，第55批中國博士後科學基金面上資助二等資助「面向短文本數據流分類的關鍵問題研究」（No.2014M551801）(2014.5-2015.5)
主持人：李培培，安徽省青年基金「基於實體語義上下文特徵擴展的短文本數據流分類方法研究」（No.1708085QF142）(2017.7-2019.6)
校級博士專項課題「多標記文本的數據流分類方法研究」（No.JZ2015HGBZ0461）(2015.110.1-2017.9.30)
獲獎情況
[1] 獲得合肥工業大學2019年「課程思政」說課比賽獲三等獎
[2] 獲得2017年度校青年教師講課比賽三等獎
[3] 2009年度安徽省優秀碩士論文.
學術成果
論著
[1] Peng Zhou, Peipei Li, Shu Zhao, and X. Wu. FeatureInteraction for Streaming Feature Selection. IEEE Transactions onNeural Networks and Learning
Systems (TNNLS), in press, 2020.
[2] Xiulin Zheng, Peipei Li*, Zhe Chu, HaixiangZhang, and Xuegang Hu. A Survey on Multi-label Data StreamClassification. IEEE ACCESS, 8: 1249-1275,
2020.
[3] Peipei Li*, Lu He, Haiyan Wang, Xuegang Hu, YuhongZhang*, Lei Li, Learning from Short Text Streams with TopicDrifts, IEEE Transactions on
Cybernetics, 48(9): 2697-2711, Sept.2018.
[4] PeipeiLi*, Haixun Wang, Hongsong Li, Employing Semantic Context forSparse Information Extraction Assessment, ACM Transactions onKnowledge
Discovery from Data,12(5): 54:1-36, July 2018.
[5] Peng Zhou, Xuegang Hu, Peipei Li*, OnlineFeature Selection for Class Imbalance Data. Knowledge-basedSystems,136: 187-199,2017.
[6] Yuhong Zhang, Guang Chu, Peipei Li*, XuegangHu.Three-layer Concept Drifting Detection in Text Data Streams.Neurocomputing, 260: 393-403,
2017.
[7] Peipei Li*, HaixunWang, Kenny Q. Zhu,Zhongyuan Wang,Xuegang Hu, A Large Probabilistic Semantic Network based Approachto Compute Term
Similarity. IEEE Transactions on Knowledge andData Engineering, 27(10): 2604-2617, 2015.
[8] Peipei Li, , Xuegang Hu, and Hao Wang*. AnIncremental Decision Tree for Mining Multi-label Data. AppliedArtificial Intelligence,29(10):992-1014,
2015.
[9] Peipei Li*, Xuegang Hu, and Hao Wang. LearningConcept-Drifting Data Streams with Random Ensemble Decision Trees.NeuroComputing, 166(6):
68-83, 2015.
[10] PeipeiLi*and Xuegang Hu.Learning from Concept Drifting Data Streams withUnlabeled Data. NeuroComputing, 92(1): 145-155, 2012.
[11] PeipeiLi*and Xuegang Hu. Mining Recurring Concept Drifts with LimitedLabeled Streaming Data. ACM Transactions on Intelligent
SystemsandTechnology, 3(2): 29:1-32,2012.
[12] PeipeiLi*, Xuegang Hu,Qianhui Liang and Yunjun Gao. A RandomDecision Tree Ensemble for Mining Concept Drifts from Noisy
DataStreams. Applied Artificial Intelligence, 24(7): 680-710,2010.
會議論文：
[13] PeipeiLi*, Lu He, Xuegang Hu, Yuhong Zhang, Lei Li. Concept based ShortText Stream Classification with Topic Drifting Detection.In: Proceedings of
International Conference on DataMining (ICDM'16), pp. 1009-1014, 2016.
[14] XugangHu, Junhong He, Peipei Li*, Drifting Detection andModel Selection based Ensemble Classification for Data Streamswith Unlabeled Data.
In: Proceedings of ArtificialIntelligence Science and Technology (AIST’16),pp: 83-90, 2017.
[15] PeipeiLi*, Hunxun Wang, Hongsong Li, Assessing Sparse InformationExtraction using Semantic Contexts. In: Proceedings of 22ndACM
International Conference on Information and KnowledgeManagement (CIKM’13), pp.1709-1714, 2013.
[16] PeipeiLi*, Hunxun Wang, Kenny Q. Zhu, Zhongyuan Wang. Computing TermSimilarity by Large Probabilistic isA Knowledge. In: Proceedings of
CIKM’13,pp. 1401-1410, 2013.
[17] PeipeiLi*, Qianhui Liang, Xuegang Hu, Yuhong Zhang. Random EnsembleDecision Trees for Concept Drifting Data Streams. In:Proceedingsof
PAKDD’11, May 24-27, pp. 313-325, Shenzhen China, 2011.
[18] PeipeiLi*and Xuegang Hu. Learning from Concept Drifting Data Streamswith Unlabeled Data. In:Proceedings of AAAI10-SA10, July11-15, pp.
1945-1946, Atlanta, GA, United States, 2010.
[19] Peipei Li* and Xuegang Hu. Mining Recurring ConceptDrifts with Limited Labeled Streaming Data. In: Proceeding of2nd Asian Conference Machine
Learning, Nov. 8-10, pp. 251-262,Tokyo, 2010.
[20] PeipeiLi*, Xuegang Hu, Q.-H. Liang, and Y.-J. Gao.Concept DriftingDetection on Noisy Streaming Data in Random Ensemble DecisionTrees.
In: Proceedings of the 6th International Conference onMachine Learning and Data Mining, pp. 236-250, 2009.
[21] PeipeiLi*, Qianhui Liang and Xuegang Hu. Parameter Estimation inSemi-Random Decision Tree Ensembling on Streaming Data.In: Proceedings of
PAKDD’09,pp. 376-388, 2009.
[22] Qianhui Liang, Peipei Li*, P. C.K. Hung. Clustering WebServices for Automatic Categorization. In: Proceedings ofInternational Conference on Services
Computing, pp. 380-387, 2009.
[23] PeipeiLi*, Xuegang Hu. Mining Concept-drifting Data Streams withMultiple Semi-random Decision Trees. In: Proceedings of4th International
Conference on Advanced Data Mining andApplications, pp. 733-740, 2008.
國內期刊:
[24] 王海燕, 胡學鋼, 李培培*. 基於向量表示和標籤傳播的半監督短文本數據流分類算法. 模式識別與人工智能，31(7):1-9, 2018.7.
[25] 胡學鋼,王海平,郭丹,李培培*.圖算法求解帶有限長空位和one-off約束的模式匹配問題. 模式識別與人 工智能,29(5):400-409,2016.
[26] 朱群, 張玉紅*, 胡學鋼, 李培培. 一種基於雙層窗口的概念漂移數據流分類算法。自動化學報,37(9): 1077-1084, 2011. (EI檢索號:20114314458584)
[27] 梅燦華, 張玉紅*, 胡學鋼, 李培培. 一種基於最大熵模型的加權歸納遷移學習方法. 計算機研究與發展,48(9): 1722-1728, 2011.
[28] Xuegang Hu, Peipei Li*, Gongqing Wu. ASemi-Random Multiple Decision-Tree Algorithm forMining DataStreams. J. Comput. Sci. Technol. 22(5):
711-724, 2007.
軟著： [1] 李培培、柳佳浩、張子瑞. 基於數據挖掘技術的國內考研信息搜索平台「Re-Searchers」V1.0(登記號為2018SR503271)
[2] 胡學鋼、李培培等. 數據流分類算法實驗工具包軟件 ETDSV1.0（登記號為2010SR062895）
專著：
[1] 胡學鋼、李培培*、張玉紅.數據流分類, 清華大學出版社,603千字,ISBN 978-7-302-40599-3, 2016.01.01.
專利：
[1] 李培培, 胡學鋼，胡陽. 一種基於深度學習網絡的短文本數據流分類方法，專利申請號201911251229.1，專利申請日：2019年12月09日.
[2] 張玉紅，楊帥，胡學鋼，李培培. 基於雙重自動編碼器的半監督跨領域文本分類方法, 申請號：201910378359.5,專利申請日：2019年5月8日；
[3] 李培培, 胡陽, 胡學鋼. 一種基於word2vec的分布式短文本數據流快速增量分類方法, 專利申請號:CN201910169255.3, 專利申請日:2019年3月06日.
[4] 胡學鋼，王海燕，李培培. 一種基於短文本擴展和概念漂移檢測的短文本數據流分類方法，專利申請號201710994366.9，專利申請日：2017年10月23日. 授權公
告日:2019年08月06日, 授权公告号:20190723001100%40.
[5] 呂俊偉，胡學鋼，李培培, 邵玉涵, 廖建興. 一種基於RBF神經網絡的煤與瓦斯突出預測方法. 國家發明專利，專利號：ZL201710631202.X，專利申請日：2017年
07月28日，授权公告日：2020年05月22日.
[6] 李培培, 李磊, 張玉紅, 胡學鋼, 何路等. 一種基於類與特徵分布的多標籤數據流中概念漂移檢測方法, 國家發明專利，專利號：ZL201710151295.6，專利申請
日 :2017年3月14日, 授权公告日: 2019年06月14日,授权公告号:CN106934035 B.
[7] 李磊，張芳，李培培等. 基於區塊鏈的信譽信息的防篡改方法.國家發明專利，專利號：ZL201710020031.7，專利申請日：2017年01月11日，授權公告日：2020
年06月26日.
[8] 胡學鋼, 王博岩, 李培培. 自適應多標籤預測方法. 國家發明專利，專利號：ZL201510501816.7，專利申請日：2015年08月14日，授權公告日：2018年05月18日.[1]