桑基韬

博士、教授、计算机科学系主任

基本信息

办公电话:010-51688055 电子邮件: jtsang@bjtu.edu.cn
通讯地址:北京交通大学九教北506 邮编:100044

教育背景

桑基韬,出生于山东烟台。东南大学学士、中科院自动化研究所博士。2012-2017年在模式识别国家重点实验室工作,2017年入选北京交通大学“卓越百人”计划。曾获中科院院长特别奖、中科院百篇优博、CCF优秀博士论文提名、ACM中国新星奖等。主要研究方向为多媒体内容分析、网络数据挖掘、可信赖机器学习等。已出版英文专著一部,第一/第二作者的相关工作7次获得中国计算机学会推荐国际会议的论文奖项国家高层次青年人才计划入选者,作为负责人先后主持国家自然科学基金重点项目、国家重点研发计划(首批新一代人工智能重大项目)课题、北京市杰出青年基金等,以第二完成人获得中国电子学会自然科学一等奖和北京市科学技术奖。

工作经历

2017.05 – 现在    北京交通大学  四级教授、三级教授

2012.07 – 2017.04   中国科学院自动化研究所  助理研究员、副研究员

2015.11 – 2016.04   微软亚洲研究院  铸星计划访问学者

2012.09 – 2014.07  中国-新加坡数字媒体研究院(中科院与新加坡国立大学联合实验室)   Adjunct Researcher 

研究主页:

https://adam-bjtu.org/ (2017-) 

https://www.nlpr.ia.ac.cn/mmc/homepage/jtsang.html (-2017)

公众号:"ADaM应用数据挖掘和机器学习"

研究方向

  • 机器学习与认知计算
  • 人工智能及应用
  • 计算机技术
  • 软件工程
  • 人工智能
  • 网络与信息安全
  • 大数据技术与工程

招生专业

  • 计算机科学与技术硕士
  • 计算机技术硕士
  • 软件工程硕士
  • 人工智能硕士
  • 网络与信息安全硕士
  • 大数据技术与工程硕士
  • 计算机科学与技术博士
  • 计算机技术博士
  • 人工智能博士

科研项目

  • 北京市杰出青年基金,“融合人类知识的可信赖跨媒体分析、推理和决策”,负责人  2020
  • 重点研发计划(新一代人工智能重大项目)课题,“数据反馈和知识融合的跨媒体因果推断”,负责人 2020-2022
  • NSFC重点项目,“面向社会热点事件感知的异构多源社会媒体大数据分析”,负责人 2019-2023
  • NSFC面上项目,“基于社交多媒体行为的物理世界用户属性研究 ”,负责人 2017-2020
  • 北京科委重点研发计划,“图谱化深度学习”,副组长(第二申请人)2019-2020
  • NSFC重点项目,“大数据环境下复杂多媒体内容分析、推送与展示 ”,副组长(第二申请人)2014-2018

教学工作

教学

  • 《社会媒体挖掘》(研究生课程,英语教学)
  • 《机器学习》(本科/研究生课程)
  • 《计算机综合训练》(本科课程)
【研究生招生】

    招收计算机科学与技术专业方向的硕士(保研+统考,学硕+专硕)和博士生(直博+硕博一体化+普博)。欢迎具有扎实数学或编程基础、有志于机器学习理论研究或应用机器学习/数据挖掘方法解决实际问题的同学联系我。


论文/期刊

对抗鲁棒性

-Revisiting Visual Model Robustness: A Frequency Long-Tailed Distribution View. NeurIPS 2023

-Adaptive Adversarial Logits Pairing. ACM ToMM, 2023. 

-Unlearnable Clusters: Towards Label-Agnostic Unlearnable Examples. CVPR 2023. 

-Attention, Please! Adversarial Defense via Activation Rectification and Preservation. ACM ToMM 2023 

-Towards Adversarial Attack on Vision-Language Pre-training Models. ACM Multimedia 2022 

-Investigating and Explaining the Frequency Bias in Image Classification. IJCAI 2022 

-Robust CAPTCHAs Towards Malicious OCR. TMM 2021.


公平性和算法去偏

-Fair Visual Recognition via Intervention with Proxy Features. ACM Multimedia 2023

-Unsupervised Debiasing via Pseudo-bias Labeling in an Echo Chamber. ACM Multimedia 2023

-Debiasing backdoor attack: A benign application of backdoor attack in eliminating data bias. Information Sciences 2023.

-Towards Alleviating the Object Bias in Prompt Tuning-based Factual Knowledge Extraction. ACL Findings 2023.

-Counterexample Contrastive Learning for Spurious Correlation Elimination. ACM Multimedia 2022

-Counterfactually Measuring and Eliminating Social Bias in Vision-Language Pre-training Models. ACM Multimedia 2022

-Towards Accuracy-Fairness Paradox: Adversarial Example-based Data Augmentation for Visual Debiasing. ACM Multimedia 2020


可解释性

-TIF: Threshold Interception and Fusion for Compact and Fine-grained Visual Attribution. TMM, accepted.

-杨朋波,桑基韬等. 面向图像分类的深度模型可解释性研究综述。软件学报,2023.

-基于特征归因重要性评价的卷积网络剪枝。CCDM 2020 (最佳学生论文)


数据隐私保护

-Unlearnable Clusters: Towards Label-Agnostic Unlearnable Examples. CVPR 2023

-JPEG Compression-Resistant Low-Mid Adversarial Perturbation against Unauthorized Face Recognition System. Information Sciences, accepted. 

-Benign Adversarial Attack: Tricking Models for Goodness. ACM Multimedia 2022

-Adversarial privacy-preserving filter, ACM Multimedia 2020 .


多模态基础模型

-From Association to Generation: Text-only Captioning by Unsupervised Cross-modal Mapping. IJCAI 2023.

-Improved Visual Fine-tuning with Natural Language Supervision. ICCV 2023.

-Towards Adversarial Attack on Vision-Language Pre-training Models. ACM Multimedia 2022

-Counterfactually Measuring and Eliminating Social Bias in Vision-Language Pre-training Models. ACM Multimedia 2022


推荐系统和用户建模

-Knowledge Graph-enhanced Sampling for Conversational Recommender System. TKDE, accepted.

-Image-Based Personality Questionnaire Design. ToMM 2022.

-Learning to Learn a Cold-start Sequential Recommender. TOIS 2022.

专著/译著

  • Jitao Sang. User-centric Social Multimedia Computing. Springer, ISBN 978-3-662-44670-6, pp. 1-103.

专利

授权专利:

  • 中国, 发明专利, 基于深度学习的图像检索排序方法. ZL201310626253.5, 2016. 
  • 中国, 发明专利, 基于深度学习的对象间的关联分析方法及其装置. ZL201310438984.7, 2016. 
  • 中国, 发明专利, 基于文本流网络的实时个性化视频推荐方法. ZL201310217181.9, 2016. 
  • 中国, 发明专利, 在社交媒体网络上自动筛选有影响力用户的方法. ZL201210455018.1,2015. 
  • 中国, 发明专利, 基于用户信息建模的图像标注增强方法. ZL201110317167.7. 2014 
  • 中国, 发明专利, 一种基于视频集合层级主题结构的检索结果聚类方法. ZL201110316563.8. 2013.

软件著作权

获奖与荣誉

  • 首届人工智能安全大赛"自动驾驶安全"赛道冠军,2022
  • 北京市杰出青年基金,2020
  • 北京交通大学“五四奖章”提名,2020
  • 最佳学生论文,国际多媒体建模会议MMM (CCF-C类),2020
  • 最佳论文奖,中国数据挖掘会议CCDM,2020 
  • 中国电子学会自然科学一等奖,2018(第二完成人)
  • ACM中国新星奖,2016 (每年2名)
  • 北京市科学技术奖,2016 (第二完成人)
  • 微软亚洲研究院“青年教师铸星计划”, 微软亚洲研究院,2015
  • CAS-Springer优秀博士论文,Springer,2014
  • 中国科学院青年创新促进会,2013
  • CCF优秀博士论文提名,中国计算机学会,2013
  • 中国科学院优秀博士论文,中国科学院,2013
  • 中国科学院院长特别奖,中国科学院,2012 
  • 最佳论文奖,亚太多媒体国际会议PCM (CCF-C),2016 (第一作者)
  • 最佳学生论文,国际多媒体检索会议ICMR (多媒体领域排名第二国际会议,CCF-B) ,2015(第二作者,第一作者为所指导学生)
  • 最佳论文提名,国际多媒体会议ACM Multimedia (多媒体领域排名第一国际会议,CCF-A) ,2013 (第二作者,第一作者为所指导学生)
  • 最佳学生论文,国际多媒体建模会议MMM (CCF-C类),2013 (第二作者,第一作者为所指导学生)
  • 最佳论文提名,国际多媒体会议ACM Multimedia (多媒体领域排名第一国际会议,CCF-A) ,2012 (第一作者)


社会兼职

  • SIGMM中国分会委员
  • 中国计算机学会多媒体专委会委员、人工智能与模式识别专委会委员