2025 年 12 月 11 日，山西大学大数据与产业研究院成功举办第 18 期数据智能（DIG）大讲堂。本期活动邀请广东工业大学计算机学院张逸群副教授，为研究院师生带来题为 “动态无监督环境下复杂分布数据的知识提取：方法、成果与展望” 的专题报告。研究院师生通过线上线下结合的方式参与，现场学术氛围十分浓厚。

在报告会上，张逸群副教授首先指出在人工智能背景下，动态无监督环境中复杂分布数据的知识提取面临的核心难点，并分析了无监督概念漂移的成因。为应对这一挑战，他提出“概念提取—概念描述—漂移检测—漂移适应”的方法范式，实现了高可解释性的概念漂移感知与自适应机制。随后，他介绍了团队在时间序列分析、联邦聚类等动态环境问题上的研究进展。针对复杂分布数据，张逸群副教授分享了在异构特征距离度量、统一表征学习以及自动簇数聚类方面的成果，并在报告尾声，张逸群副教授对领域内的未来研究方向进行了展望。

报告内容翔实具体，现场氛围热烈。在场师生就动态无监督数据知识提取技术与张逸群副教授展开热烈讨论，表示将深度关注异构数据聚类等研究方向，为复杂数据智能分析赋能。此次大讲堂为研究院师生提供了数据智能领域的前沿视角，启迪了动态环境下数据挖掘研究的学术思考。

讲者简介：张逸群，广东工业大学计算机学院副教授、计算机科学与技术系副主任，IEEE高级会员，深圳市高层次人才。2013 年获华南理工大学学士学位，2014 年、2019 年先后获香港浸会大学硕士、博士学位（导师：张晓明教授，多领域 IEEE/AAAS/IAPR Fellow）。现担任IEEE TETCI主编，曾获Springer ISMIS2018最佳学生论文奖、IEEE DOCS2024最佳论文奖，以及教育部-华为“智能基座”先锋教师称号。在TPAMI、SIGKDD、NeurIPS等知名期刊 及会议发表论文数十篇，当前主持国家自然科学基金 2 项、省部级纵向项目 5 项，研究方向为机器学习、数据挖掘及数据科学行业应用。