近日，数据科学与工程学院2022级本科生邓建峰以第一作者在华南师范大学代表性成果目录期刊《Information Sciences》上发表论文《SGO: An innovative oversampling approach for imbalanced datasets using SVM and genetic algorithms》。邓建峰同学的指导教师是数据科学与工程学院王冬梅老师，也是该篇论文的通讯作者。

该论文提出了一种基于SVM和遗传算法的针对不平衡数据集的创新过采样方法。不平衡的数据集在机器学习和人工智能领域是一个具有挑战性的问题。由于大多数模型通常假设平衡的数据分布，不平衡的正负示例可能会导致预测或分类任务中的重大偏差。当前的过采样方法经常遇到过拟合和边界偏差等问题。论文提出的不平衡数据增强技术将支持向量机（SVM）与遗传算法（GA）相结合。利用支持向量机识别决策边界，并使用遗传算法沿该边界生成新的少数样本，有效地解决了过拟合和边界偏差问题。所提方法为解决不平衡数据问题提供了一种新颖有效的方法，具有应用前景和推广价值。

 我院本科生在国际知名期刊上发表论文，既是学生个人对学术和科研的卓越追求，同时也反映了学院在高质量人才培养上的成效与进步。

（一审一校：王婧；二审二校：宿营；三审三校：谢承旺）