裴健教授是 ACM、IEEE Fellow，也曾任京东集团副总裁。
刚刚，杜克大学官宣了一条消息：自 2022 年 7 月 1 日起，数据科学领域国际知名学者、加拿大皇家科学学院院士、ACM Fellow、IEEE Fellow 裴健将加入杜克大学任教。据杜克大学报道，裴健将在计算机科学系和生物统计学与生物信息学系共同任职。在西蒙弗雷泽大学（Simon Fraser University）任教期间，裴健同时加入了大学的计算机科学系、统计与精算系，自 2004 年以来，他一直担任该校的计算科学教授。裴健专注的研究方向包括数据科学、大数据、数据挖掘和数据库系统等，他的专长是为新型数据密集型应用开发高效数据分析技术，并将其落地到产品和业务实践中。此前，裴健于 1991 年和 1993 年在上海交通大学计算机科学与工程系获得学士与硕士学位，并于 2002 年在西蒙弗雷泽大学获得了计算科学博士学位。裴健是数据挖掘、数据库系统和信息检索领域被引用次数最多的作者之一。2000 年，裴健与韩家炜、Yiwen Yin 发表了《Mining frequent patterns without candidate generation》，这篇文章如今已被引用上万次，也正是这一研究使得裴健成为国际数据挖掘界的学术之星。裴健最有影响力的著作的是他在 2011 年与韩家炜编写的经典教材《Data Mining: Concepts and Techniques》，这也是全世界学习数据挖掘的学生的首选教材。裴健领导的研究产生的影响远远超出了学术界。例如，他的算法已被工业生产和流行的开源软件工具所采用。作为学术领军人物，裴健也活跃于很多学术组织和活动中。他在 2013-2016 年担任 IEEE Transactions of Knowledge and Data Engineering（TKDE）主编，2017-2021 年担任美国计算机协会（ACM）数据知识发现小组 SIGKDD 主席。「数据科学家必须能够构建具备动态学习能力的程序，并将来自众多不同应用程序的复杂结果传递给相关的人，」裴健表示，「对于数据科学家来说，用人们可以理解的方式将人与数据联系起来，为社会做出贡献、造福社会，这一点很重要。」数据科学领域在过去几十年中实现了爆炸式增长，与已经受其影响的领域相比，定义它没有影响的领域变得更加困难。随着数据挖掘和应用人工智能等先进概念逐渐成为社会各领域的组成部分，确保以公平和公正的方式使用它们变得越来越重要。过去的二十年来，裴健教授一直在各个领域都推进这件事。他的工作涉及空间数据、医疗数据、教育数据、电子商务、生物信息学、数据市场和社交网络。无论当前的领域现状和问题是什么，裴健教授总能看到定义现有技术的机会和发明收集和解析数据的新方法，潜在的合作者可以挖掘新应用的工具和技术是否可以用来解决自身研究领域的问题。他对北卡三角区未来丰富的行业合作资源感到兴奋，尤其是苹果和谷歌等公司即将在该地区开设办公室。「我在大会和活动中遇到了各种各样的人，我一直在寻找机会将自己的研究应用于新的挑战，」裴健表示。「我也经常与专业的研究生一起工作，他们从企业界带来了新的挑战，这也提供了与他们的公司合作的机会。」裴健教授的学生并不局限于专业的研究生，而是涵盖各年龄段和各类经历的群体。他经常教授有关数据科学、数据挖掘和数据库基础知识的本科课程，并拥有众多博士生，其中 50% 是女性。「我大力提倡教育和培训的多样性和公平性，尤其是面对女性以及其他在科学与工程领域代表性不足的群体，」裴健表示，「我们需要更多的平衡，保证整个领域的健康和高效。」
除了北卡三角区提供慢跑和山地自行车的机会之外，裴健表示，自己被杜克大学吸引是因为杜克大学在数据科学方面的强大研究团队和跨学科合作的机会。他很高兴能与多位顶尖学者一同工作，包括创建可解释机器学习算法的领先研究者 Cynthia Rudin，通过杜克 Rhodes Information Initiative 运行众多数据科学驱动项目的 Robert Calderbank，以及最近成立了 Athena 中心、专注于利用人工智能和边缘计算技术以及下一代网络系统以重新构想未来移动设备的陈怡然教授。「我认为在未来的十年到二十年，变化会比现在发生得更快，动态多功能性将会非常重要。」裴健表示。「数据科学是感知变化、理解动态和增强多功能性的关键。杜克大学将在引领研究、教育和社会服务方面发挥越来越重要的作用，我很高兴能成为其中的一员。」在消息官宣之后，裴健教授第一时间回答了人们关心的几个问题，他表示：「我将专注于数据科学的基础理论、技术与方法及在医疗、环境和社会科学等重点领域的应用，通过和相关同事的合作，发挥自己的作用。」以下是裴健教授关于加入杜克大学后的生活及未来研究的展望：机器之心：在 Simon Fraser 大学工作多年后，您为何选择在这个时间点加入杜克大学？裴健：自从跟随韩老师读博士开始我就在 SFU，非常感谢二十年来母校的培养，感谢 SFU 和加拿大很多老师的教导、帮助和支持。杜克提供了非常优秀的研究教学环境，特别是把数据科学与医学、生物和工程结合方面，有独到的机会和优势。我也很希望能发挥自己的所长，在科研教学上更进一步。机器之心：在选择杜克时，陈怡然老师说他提供了一些帮助？能否介绍下其中的故事？裴健：杜克大学有一大批杰出教授，如大家熟知的陈怡然教授和杨俊教授等。包括陈老师、杨老师等在内的很多杜克老师非常热情诚恳，不论是华人还是非华人教授们都跟我做了很多全面细致的交流，帮助我认识了杜克大学的优势和机会。非常感谢他们。我十分期待能和这些世界一流学者一起工作，向他们学习。例如，陈怡然教授是国际云端智能研究的领军人物，他建立的研究中心代表了国际最前沿的水平。我希望能和他的团队合作，在数据方面添砖加瓦。机器之心：昨天， KDD 2022 的论文接收结果已经公布，在您看来，最近数据挖掘领域有哪些值得关注的研究趋势？裴健：数据挖掘和数据科学发展迅猛，已经成为各方面研发的基本工具之一。今年来，数据科学和数据挖掘在端到端数据科学平台、工具与方法、可信数据科学、以人为本的数据科学、数据科学的协同、端云结合的数据科学、合作与共赢等方面取得了一系列重要进展，值得紧密关注。机器之心：加入杜克大学后，您将担任什么职位，专注于哪些领域的研究？
裴健：非常感谢杜克大学给我提供了一个独特的三个系的联合教授的机会。我会同时在计算机系、生物统计与生物信息学系和电子与计算机工程系任教，横跨了文理学院、医学院和工学院。能有机会在这些系招收学生，更有利于我的跨学科综合研究。我将专注于数据科学的基础理论、技术与方法及在医疗、环境和社会科学等重点领域的应用，通过和相关同事的合作，发挥自己的作用。机器之心：对于您在杜克的第一批学生，您会有什么样的要求？裴健：非常欢迎感兴趣的学生随时与我联系，探讨考研的机会。我希望学生能有扎实的数理基础、良好的思维习惯、勤奋好学、对世界万物、科学原理和多学科研究持有开放的心态和浓郁的好奇心。参考内容：https://ece.duke.edu/about/news/jian-pei-developing-fair-and-transparent-applications-advances-data-science
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