权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

III: Small: Predictive Analysis of Diabetes Dedicated Social Networks

III：小：糖尿病专用社交网络的预测分析

基本信息

批准号：
1813464
负责人：
Jingrui He
金额：
$ 46.26万
依托单位：
Arizona State University
依托单位国家：
美国
项目类别：
Standard Grant
财政年份：
2018
资助国家：
美国
起止时间：
2018-08-15 至 2020-04-30
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1813464&HistoricalAwards=false
关键词：
III Small Predictive Analysis Diabetes

项目摘要

This project will study diabetes dedicated social networks. It aims to harness diabetes patients' online social behaviors from multiple networks to predict their biomarker measurements such as glycated hemoglobin and fasting blood glucose. This project will provides a paradigm shift from exploration to prediction compared with state-of-the-art research on diabetes dedicated social networks, transforming the massive social behavioral data into clinically meaningful insights and tools. This project will advance computer science by providing a suite of novel predictive models and methods for multi-modality information extraction, densification, and prediction. It will also advance diabetes care by revealing the mutual impact between diabetes patients' online behaviors and their medical conditions. This project will involve students at various levels, including both graduate and undergraduate students. The project teams plans to disseminate the research outcomes from this project at major conferences and journals in both computer science and healthcare.This project will consist of four complementary research thrusts. The first thrust will extract features that characterize diabetes patients' online social behaviors, including social content features and social connectivity features. The second thrust will extract and infer diabetes patients' biomarker measurements, with the help of auxiliary data. The third thrust will learn the prediction function that connects patients' online social behaviors with diabetes biomarkers; this thrust will start from a single pair of feature and biomarker, and then jointly build the predictive models for multiple pairs via a tensor-based regularization method. The fourth thrust will thoroughly evaluate the models and methods from the previous three thrusts using data from various sources, such as multiple diabetes dedicated social networks, diabetes patients' clinical data, the online encyclopedia data, and data from online and clinic-based surveys.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.

本项目将研究糖尿病专用社交网络。它旨在利用糖尿病患者在多个网络上的在线社交行为来预测他们的生物标志物测量结果，如糖化血红蛋白和空腹血糖。与糖尿病专用社交网络的最新研究相比，该项目将提供从探索到预测的范式转变，将大量的社会行为数据转化为有临床意义的见解和工具。该项目将通过为多模态信息提取、致密化和预测提供一套新颖的预测模型和方法来推进计算机科学。它还将通过揭示糖尿病患者的在线行为与其医疗状况之间的相互影响来促进糖尿病护理。这个项目将涉及不同层次的学生，包括研究生和本科生。项目团队计划在计算机科学和医疗保健领域的主要会议和期刊上传播该项目的研究成果。该项目将包括四个互补的研究方向。第一个目标是提取表征糖尿病患者在线社交行为的特征，包括社交内容特征和社交连接特征。第二个目标将在辅助数据的帮助下提取和推断糖尿病患者的生物标志物测量结果。第三个推力将学习将患者的在线社交行为与糖尿病生物标志物联系起来的预测函数;这个推力将从一对特征和生物标志物开始，然后通过基于张量的正则化方法联合构建多对的预测模型。第四个重点将使用来自各种来源的数据，如多个糖尿病专用社交网络，糖尿病患者的临床数据，在线百科全书数据，以及来自网络和诊所的数据该奖项反映了NSF的法定使命，并被认为值得通过使用基金会的知识价值和更广泛的影响进行评估来支持审查标准。

项目成果

期刊论文数量（11）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Task-Adversarial Co-Generative Nets

DOI：
10.1145/3292500.3330843
发表时间：
2019-07
期刊：
Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining
影响因子：
0
作者：
Pei Yang;Qi Tan;Hanghang Tong;Jingrui He
通讯作者：
Pei Yang;Qi Tan;Hanghang Tong;Jingrui He

Deep Multimodality Model for Multi-task Multi-view Learning

DOI：
10.1137/1.9781611975673.2
发表时间：
2019-01
期刊：
影响因子：
0
作者：
Lecheng Zheng;Yu Cheng;Jingrui He
通讯作者：
Lecheng Zheng;Yu Cheng;Jingrui He

ImVerde: Vertex-Diminished Random Walk for Learning Imbalanced Network Representation

DOI：
10.1109/bigdata.2018.8622603
发表时间：
2018-04
期刊：
2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)
影响因子：
0
作者：
Jun Wu;Jingrui He;Yongming Liu
通讯作者：
Jun Wu;Jingrui He;Yongming Liu

Should patients with diabetes be encouraged to integrate social media into their care plan?

DOI：
10.4155/fsoa-2018-0021
发表时间：
2018-07
期刊：
Future science OA
影响因子：
2.5
作者：
Nelakurthi AR;Pinto AM;Cook CB;Jones L;Boyle M;Ye J;Lappas T;He J
通讯作者：
He J

Multi-task Crowdsourcing via an Optimization Framework

通过优化框架的多任务众包

DOI：
10.1145/3310227
发表时间：
2019
期刊：
ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data
影响因子：
3.6
作者：
Zhou, Yao;Ying, Lei;He, Jingrui
通讯作者：
He, Jingrui

DOI：
{{ item.doi }}
发表时间：
{{ item.publish_year }}
期刊：
{{ item.journal_name }}
影响因子：
{{ item.factor }}
作者：
{{ item.authors }}
通讯作者：
{{ item.author }}

数据更新时间：{{ journalArticles.updateTime }}

作者：
{{ item.author }}

数据更新时间：{{ monograph.updateTime }}

作者：
{{ item.author }}

数据更新时间：{{ sciAawards.updateTime }}

作者：
{{ item.author }}

数据更新时间：{{ conferencePapers.updateTime }}

作者：
{{ item.author }}

数据更新时间：{{ patent.updateTime }}

Jingrui He其他文献

Rare Category Detection

DOI：
10.1007/978-3-642-22813-1_3
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
0
作者：
Jingrui He
通讯作者：
Jingrui He

Multiple random walk and its application in content-based image retrieval

多重随机游走及其在基于内容的图像检索中的应用

DOI：
10.1145/1101826.1101852
发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
0
作者：
Jingrui He;Hanghang Tong;Mingjing Li;Wei;Changshui Zhang
通讯作者：
Changshui Zhang

Acicular ferrite nucleation mechanism in laser-MAG hybrid welds of X100 pipeline steel

DOI：
https://doi.org/10.1016/j.matlet.2021.130603
发表时间：
2021
期刊：
Materials Letters
影响因子：
作者：
Xiaonan Qi;Xiaonan Wang;Hongshuang Di;Xinjunshen;Pengcheng Huan;Jingrui He;Long Chen
通讯作者：
Long Chen

W-Boost and its application to Web image classification

W-Boost及其在Web图像分类中的应用

DOI：
10.1109/icpr.2004.1334029
发表时间：
2004
期刊：
Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, 2004. ICPR 2004.
影响因子：
0
作者：
Jingrui He;Mingjing Li;HongJiang Zhang;Changshui Zhang
通讯作者：
Changshui Zhang