基本信息
孙鹤立 ，女 ，任职于西安交通大学电子与信息工程学院 ，讲师 ，副教授、博士生导师、院长助理 。
主要研究领域为：大规模图数据挖掘与复杂网络分析、社会网络分析、道路网络及移动数据挖掘、软件工程数据挖掘
学术成果
论文
2016年，Efficient k-edge connected component detection through an early merging and splitting strategy，Knowledge-Based Systems，2016年111卷，页码：63-72
2016年，A machine learning based software process model recommendation method，Journal of Systems and Software，2016年118卷，页码：85-100
2015年，Label propagation based evolutionary clustering for detecting overlapping and non-overlapping communities in dynamic networks，Knowledge-Based Systems，2015年89卷，页码：487-496
2015年，A novel ensemble method for classifying imbalanced data，Pattern Recognition，2015年48卷5期，页码：1623-1637
2015年，TripRec: An efficient approach for trip planning with time constraints，International Journal of Data Warehousing and Mining，2015年11卷1期，页码：45-65
2015年，An immune multi-objective optimization algorithm with differential evolution inspired recombination，Applied Soft Computing Journal，2015年29卷，页码：395-410