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當前，我們生活在一個信息爆炸的時代。每天，信息的洪流從四面八方涌入，影響和改變著人類生活的方方面面。但與此同時，人類從浩如煙海的信息中獲得有價值的信息變得非常困難。那么，究竟如何從海量信息中準確提取出有價值的信息，挖掘分析信息背后的關系，為我所用？這就涉及到一項蘊含巨大價值的核心技術——數據挖掘。

2015年11月，被譽為“中國智能科技最高獎”的吳文俊人工智能科學技術獎獲獎名單揭曉，何清以大數據挖掘算法與云服務方面的創新研究成果獲得了科學技術創新二等獎。作為中國人工智能學會副秘書長、中國電子學會云計算與大數據專家委員會委員、中國科學院計算技術研究所研究員，何清在數據挖掘領域孜孜耕耘十五年，堅持用自主創新引領行業發展之先，取得了累累碩果。

何清于2000年進入中科院計算所智能信息處理重點實驗室從事博士后研究工作。當時，我國在海量數據挖掘方面的成果還十分薄弱，而何清以科研工作者特有的敏感，意識到數據挖掘作為一種基于人工智能的決策支持過程，必將隨著人類社會信息量的爆炸式增長而發揮越來越重要的作用。他決心在這方面探索突破，以填補國內在該領域的空白。

“科研工作者的使命就是用專業知識預測發展方向，經過深入研究尋求突破，最終通過成果轉化引領行業發展、推動社會進步。”多年來，何清帶領著他的團隊，腳踏實地，一步一步地實現他的科研夢想，在人工智能領域留下了一項項沉甸甸的科研成果：何清團隊自主創新提出了基于超曲面的系列機器學習算法。在算法研究過程中逐步形成了極小樣本集理論，揭示了覆蓋類學習算法測試集分布必須與訓練集分布一致才能達到理想的學習效果，找出了影響分類準確率的內在原因，準確計算出與實驗結果一致的基于超曲面的分類算法準確率。他提出了一種并行的基于超曲面的適應任意分布的極小樣本集抽樣算法，帶領團隊開展一項極具特色的遷移學習研究，解決了領域遷移時如何很好地把學習到的模型遷移到新領域的問題。同時，他首次把極端學習機用于分類、聚類，并提出并行極端支持向量機算法，實現了高效并行的增量分類學習算法。在機器學習與數據挖掘算法研究基礎上，面向大數據注重單機時挖掘數據量大、并行效率高的算法的并行化，他提出了一系列大數據挖掘的算法。特別在頗具難度的聚類問題上，何清團隊提出了基于MapReduce的并行聚類算法的具體并行方法和詳細策略，相關論文很快被他人引用達300多次。

數十年來，何清承擔并圓滿完成國家重點基礎項目（973計劃）2項子課題，承擔完成的863項目3項獲得好評，承擔完成或參加完成的國家自然科學基金項目5項被評為優或特優，獲得北京市科學技術獎1項。截至目前，他的團隊在IEEETKDE、IEEETIT、KDD、CIKM、ICDM、AAAI、IJCAI等國內外重要刊物和會議上發表百余篇學術論文，其中SCI檢索論文45篇，CCF A類論文12篇，Google Scholar顯示課題組發表論文被國內外同行引用1831次，SCI他人引用188次。申請專利15項，授權11項，獲得軟件著作權14項。在專注科研的同時，他也為人工職能領域培養了大量優秀學生。他指導的學生獲得2013年中國人工智能學會優秀博士學位論文獎。

特別值得關注的是，早在2008年底，何清帶領他的機器學習與數據挖掘團隊，開發完成了國內最早的基于Hadoop的并行數據挖掘等系統PDMiner用于中國移動TB級實際數據挖掘，該系統完成3年后，國際上開源系統Mahout才啟動。此項創新使我國獲得了自主知識產權的基于云計算的數據挖掘技術，目前已推廣到電信、環保、物聯網、國家電網、信息安全、證券等領域的大數據挖掘，為企業帶來了可觀的經濟效益。其典型應用是通過采用他們的大數據挖掘技術，使得上海證券交易所在發現“老鼠倉”這些違規交易的工作中效率從過去的幾個小時縮短到分鐘級。何清也因此受邀在第二屆和第三屆第六屆中國云計算大會上作了技術報告，在技術上推動和引領了大數據挖掘技術在多個行業的應用。

（來源：科技日報）