应用统计系

副教授

谢峰

  • 邮箱:fengxie@btbu.edu.cn

    地址:北京市房山区北京工商大学良乡主校区东区数学与统计学院数统楼209室

    个人简介

    谢峰,男,河北邯郸人副教授,硕士生导师。广东工业大学工学博士,美国卡耐基梅隆大学联合培养博士北京大学数学科学学院博雅博士后,兼任全国工业统计学教学研究会理事,中国现场统计研究会因果推断分会理事。

    研究兴趣

    主要研究因果推断、人工智能等领域的统计理论与应用研究,尤其是因果发现的机理,隐变量的因果表达学习以及因果发现算法在社会学、经济学中的应用近五年研究成果发表于国际顶级学术会议ICMLNeurIPSAAAIIJCAI和重要学术期刊TNNLSNNNCAA等十余篇。

    主讲课程

    本科生课程《机器学习》、《统计计算》,研究生课程《应用随机过程》

    学习经历

    2010年9月-2014年6月,广东工业大学信息与计算科学专业,理学学士;

    2014年9月-2017年6月,广东工业大学数学专业,理学硕士;

    2019年7月-2020年5月,美国卡内基梅隆大学,联合培养博士;

    2017年9月-2020年6月,广东工业大学计算机应用工程专业,工学博士。

    工作经历

    2020年7月-2022年6月,北京大学数学科学学院,博雅博士后;

    2022年7月至今,北京工商大学数学与统计学院,副教授。

    主要获奖荣誉

    2023年,北京工商大学工会积极分子

    主要科研项目

    主持国家自然科学基金项目1项、中国博士后科学基金项目1项。主要有:

    1.国家自然科学基金青年项目面向离散数据的隐变量间因果关系推断理论与方法研究202401-202612月,30,主持人;

    2.中国博士后科学基金面上项目含有隐变量数据上的因果关系推断理论研究及其应用202011-202206月,8,主持人

    主要学术成果

    发表论文20,代表作有:

    1. Feng Xie, Yan Zeng, Zhengming Chen, Yangbo He, Zhi Geng, and Kun Zhang. Causal Discovery of 1-Factor Measurement Models in Linear Latent Variable Models with Arbitrary Noise Distributions. Neurocomputing, 2023.

    2. Zhengming Chen*, Feng Xie*, Jie Qiao, Zhifeng Hao, and Ruichu Cai. Some General Identification Results for Linear Latent Hierarchical Causal Structure. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2023. (人工智能顶会, CCF A)

    3. Feng Xie, Biwei Huang, Zhengming Chen, Yangbo He, Zhi Geng, and Kun Zhang. Identification of Linear Non-Gaussian Latent Hierarchical Structure. Thirty-ninth International Conference on Machine Learning (ICML), Baltimore, Maryland USA, 2022. (人工智能顶会, CCF A)

    4. Feng Xie*, Ruichu Cai*, Biwei Huang, Clark Glymour, Zhifeng Hao, and Kun Zhang*. Generalized Independent Noise Condition for Estimating Latent Variable Causal Graphs. Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS), Virtual Conference, 2020. (人工智能顶会, CCF A, Spotlight)

    5. Feng Xie, Ruichu Cai, Yan Zeng, and Zhifeng Hao. An Efficient Entropy-Based Causal Discovery Method for Linear Structural Equation Models with IID Noise Variables. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (T-NNLS), 2020, 31(5): 1667-1680.

    6. Z. Chen*, Feng Xie*, Jie Qiao*, Zhifeng Hao, Kun Zhang, and Ruichu Cai. Identification of Linear Latent Variable Model with Arbitrary Distribution. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Vancouver, CANADA, 2022. (人工智能顶会, CCF A)

    7. Ruichu Cai*, Feng Xie*, Clark Glymour, Zhifeng Hao, and Kun Zhang. Triad Constraints for Causal Discovery in the Presence of Latent Variables. Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS), Vancouver, CANADA, 2019. (人工智能顶会, CCF A)

    8. Songyao Jin, Feng Xie, Guangyi Chen, Biwei Huang, Zhengming Chen, Xinshuai Dong, Kun Zhang. Structural Estimation of Partially Observed Linear Non-Gaussian Acyclic Model: A Practical Approach with Identifiability. The Twelfth International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024. (人工智能顶会)

    9. Biwei Huang*, Charles Low*, Feng Xie, Clark Glymour, Kun Zhang. Latent Hierarchical Causal Structure Discovery with Rank Constraints. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2022. (人工智能顶会, CCF A)

    10. Yan Zeng, Shohei Shimizu, Ruichu Cai, Feng Xie, Michio Yamamoto, and Zhifeng Hao. Causal discovery with multi-domain LiNGAM for latent factors. Proceedings of the 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Montreal-themed Virtual Reality, 2021. (人工智能顶会, CCF A)