吴鑫然

研究领域
大数据知识工程，贝叶斯深度学习。

研究概况
主持云南省教育厅科学研究基金项目、云南大学研究生创新项目等项目2项。在TAI、DMKD、CIKM、UAI、ICDM等期刊及会议发表论文10余篇，授权发明专利3项，在清华大学出版社出版著作1部。
与云南移动、云南省地方病防治所、云南锡业新材料公司、云南大学后勤服务保障中心等单位合作，开展5G基础设施智慧化建设和运维、鼠疫宿主与媒介生物的快速精准识别、锡材智能计算和配方优化、校园低空巡检技术研发，开发上线8个AI模型、产品推广应用，促进传统行业的数字化转型，产生良好经济社会效益。
[Google Scholar] 
https://scholar.google.com/citations?user=xLvCvywAAAAJ

研究课题
主持, 云南省教育厅科学研究基金项目: 海量用户行为数据分析与用户行为建模的关键技术研究(2020Y0010) (2020-2021)
主持, 云南大学研究生科研创新项目: 支持多维数据“感知+推理”分析的贝叶斯深度学习方法研究(2021Y023) (2021-2023)

奖励与荣誉
云南省优秀硕士学位论文——基于含隐变量贝叶斯网的增量式多维偏好建模 (2021)
云南省优秀（硕士）毕业生, (2019)

学术成果
[1]Xinran Wu, Kun Yue, Liang Duan, Xiaodong Fu. Learning a Bayesian Network with Multiple Latent Variables for Implicit Relation Representation [J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 2024, 38 (4): 1634-1669.
[2]Xinran Wu, Kun Yue, Liang Duan, Hongbo Xie, Huashuai Liu. Deep variational autoencoder-based parameter learning of Bayesian network with multiple latent variables [J]. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2025, 7(1): 497-511.
[3]Xinran Wu, Kun Yue, Huashuai Liu, Liang Duan. Learning Conditional Probability Distributions for Robust Probabilistic Inference in Bayesian Network [C] //Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2025. DOI: 10.1145/3746252.3761154.
[4]Xinran Wu, Xiang Chen and Kun Yue. Efficient Parameter Learning of Bayesian Network with Latent Variables from High-Dimensional Data [C] //Proceedings of the 5th IEEE International Conference on Artificial Intelligence Circuits and Systems (AICAS), 2023, pp. 1-5.
[5]Huashuai Liu, Xinran Wu*, Kun Yue, Bingbing Xiang, Liang Duan. Efficient cardinality estimation with query-induced probability inference [C] //Proceedings of the 25th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2025.
[6]Liang Duan, Xinran Wu, Xinhui Li, Lixing Yu, Kun Yue. Probabilistic Semantics Guided Discovery of Approximate Functional Dependencies [C] //Proceedings of the 41st Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 2025, pp. 1121-1134.
[7]吴鑫然, 岳昆. 带隐变量贝叶斯网学习方法：研究综述 [J]. 云南大学学报(自然科学版), 2023, 45 (2): 298-313. (百年校庆约稿)
[8]吴鑫然, 陈祥, 岳昆, 高子厚, 邵宗体, 段亮. 基于卷积神经网络的细粒度鼠类识别方法, 中国, 发明专利, CN116310617B, 已授权, 2025.
[9]陈祥, 岳昆, 吴鑫然, 董莹, 李劲. 一种基于MaskR-CNN的疟疾血涂片细胞检测和分割方法, 中国, 发明专利, CN115049613B, 已授权, 2025.
[10]岳昆, 段亮, 武浩, 吴鑫然. 智能数据工程 [M]. 北京: 清华大学出版社, 2025.