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研究兴趣

我的研究广泛涉及数据科学、信号处理、机器学习和人工智能等领域。我工作的首要主题是设计和开发模型和算法,这些模型和算法可以从多方面/多模式数据中提取可操作和可解释的见解,通常很少或没有监督。我的研究重点是张量方法的发展和进步及其在高影响现实世界问题中的应用,包括网络错误信息检测、图形和社交网络分析和挖掘、可解释的人工智能和引力波检测。

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位置

3132多学科研究楼
计算机科学与工程部
加州大学河滨分校
大学大道900号
加利福尼亚州河滨92521
美国

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关于我

你好!我的名字是Vagelis Papalexakis公司(我的“官方”名字是Evangelos,但没有人这么叫我),我来了来自希腊美丽的雅典城。我在克里特技术大学在Chania,在教授的监督下尼科斯·西迪罗普洛斯. 我获得了计算机科学系的博士学位卡内基梅隆大学在教授的监督下克里斯托斯·法洛索斯.

目前,我是罗斯家族的副教授和主席计算机科学与工程部在加州大学河滨分校,广泛致力于数据挖掘、机器学习和数据科学研究。你可以通过浏览我的出版物清单.

我的研究重点是机器学习和数据科学的张量分解。为了更好地了解这一研究领域,请随时查看我与他人合著的两份相关的近期调查:一个更面向数据科学从业者其中一个更倾向于在该领域开始算法研究所需的基本概念.

我的作品吸引了很多人,包括2017 SIGKDD论文奖(初选),的国家科学基金会职业奖,的2021 IEEE DSAA下一代数据科学家奖、和ICDM 2022陶立奖该奖项授予早期职业研究人员的杰出成就。

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