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　　人工智能国际联合大会（IJCAI）是AAAI协会两年一度的学术性会议，是世界顶级的人工智能会议之一，2015年7月将在阿根廷布宜诺斯艾利斯举办。中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室助理研究员郭晓杰完成的两项工作Robust Subspace Segmentation by Simultaneously Learning Data Representations and Their Affinity Matrix 以及Online Robust Low Rank Matrix Recovery 被IJCAI 2015 录用。

　　大数据时代，对数据进行有效的分类及分析是一个重要且极具挑战性的问题。根据数据统计意义上的分布特性，子空间是最为流行的数据“容器”之一。虽然在过去的10-20年，大量的相关研究，特别是基于谱聚类方法的研究，获得一系列的进展，但始终围绕着数据表达的框架展开。Robust Subspace Segmentation by Simultaneously Learning Data Representations and Their Affinity Matrix 这项工作试图突破这一框架，即同时学习数据表达和相似性矩阵。该项工作获得了IJCAI专家的一致认可，并被推荐为20分钟大会报告。

　　另一项工作Online Robust Low Rank Matrix Recovery 提出了一种鲁棒的在线低秩矩阵恢复的算法。低秩矩阵数据在现实应用中广泛存在，例如人脸识别，视频监控，数据恢复等。该工作主要从两项指标上作出了改进：1）对数据噪音和破坏具有更强的鲁棒性；2）对大数据而言，可通过轻便的在线方式对数据进行处理。该项工作将在IJCAI大会上给出10分钟大会报告。