ĐHSPHN - Đặng Xuân Thọ
A A+
Biography / Background Qualifications Employment History Science Awards Education Projects Publications / Books Workshop papers Science blogs Teaching subjects
Views: 5922 - Lastest Update: 12/24/2020

Tiến Sỹ Đặng Xuân Thọ

Position Giảng viên chính
Telephone (024) 3754.7100
Org Unit Khoa Công nghệ Thông tin
Floor/Room Nhà C, Trường ĐHSP Hà Nội.
Email thodx@hnue.edu.vn
Language
To link to this page, please use the following URL:
http://www.hnue.edu.vn/directory/thodx

Biography / Background

  • Khối phổ thông chuyên Toán - Tin, ĐHSPHN (2000-2003)
  • Cử nhân khoa CNTT, trường ĐHSPHN (2003-2007)
  • Thực tập tại Trung tâm tính toán hiệu năng cao, trường ĐHBKHN (2006-2007)
  • Thạc sỹ (M.S.) chuyên ngành Khoa học Máy tính, Khoa CNTT, trường ĐHSPHN (2007-2009)
  • Sinh viên trao đổi giữa trường Đại học công nghệ King Mongkut Bangkok (KMUTNB) và ĐHSPHN (2008)
  • Nghiên cứu sinh (Ph.D.) tại Phòng nghiên cứu Tin - Sinh học, trường Đại học Tổng hợp Kanazawa, Nhật Bản (2010-2013)
  • Giảng viên khoa CNTT, trường ĐHSPHN (2007~)

Qualifications

    Employment History

    • 2015-2019, Chủ tịch Hội Sinh viên trường, Trường ĐHSP Hà Nội
    • 2015-2019, Phó Bí thư Đoàn trường, Trường ĐHSP Hà Nội
    • 2007-nay, Giảng viên, Khoa Công nghệ thông tin, Trường ĐHSP Hà Nội

    Science Awards

    • 2015-2016,Đã có thành tích hướng dẫn Sinh viên Nghiên cứu khoa học đạt giải cấp Trường
    • 2014,Danh hiệu Tài năng trẻ của Đoàn Trường ĐHSPHN
    • 2011,Award for the Excellent Poster - Chem-Bio Informatics Society

    Education

    • 2010-2013, Nghiên cứu sinh, Kanazawa University, Japan, Advisor: GS. Kenji Satou, Level: Bachelor/Engineer, Type: Regular
    • 2007-2009, Thạc sĩ, Đại học Sư phạm Hà Nội, Advisor: PGS.TSKH. Vũ Đình Hòa, Level: Master, Type: Regular
    • 2003-2007, Cử nhân, Đại học Sư phạm Hà Nội, Advisor: PGS.TSKH. Vũ Đình Hòa, Level: Bachelor/Engineer, Type: Regular

    Projects

    TT

    Tên Chương trình, Đề tài

    Chủ nhiệm

    Tham gia

    Mã số và cấp quản lý

    Thời gian

    thực hiện

    Ngày nghiệm thu

    Kết quả

    1

    Nghiên cứu các mô hình khai phá dữ liệu mạng thông tin hỗn tạp và ứng dụng giải một số bài toán phân lớp/dự đoán liên kết trong tin-sinh học 


    x

    B2020-SPH-11

    Bộ GD&ĐT

    2020-2022



    2

    Nghiên cứu và phát triển phương pháp phân tích dữ liệu lớn trên dữ liệu mạng sinh học hỗn tạp để phát hiện các yếu tố liên quan đến bệnh di truyền

    x


    B2018-SPH-52 

    Bộ GD&ĐT

    2018-2020

    26/3/2020

    Tốt

    3

    Phương pháp mới nâng cao hiệu quả  phát hiện gian lận tài chính

    x


    SPHN-16-02TT

    Trường ĐHSPHN

    2016-2018

    15/7/2019

    Tốt

    4

    Phương pháp mới giải quyết bài toán phân lớp trong dữ liệu y sinh học mất cân bằng

    x


    SPHN-14-384

    Trường ĐHSPHN

    2014-2015

    24/12/2015

    Xuất sắc

    Publications / Books

    Bài báo trên tạp chí/hội nghị quốc tế:

    1. D. Anh, B. Hung, P. Huy, & D. Tho. (2020). Feature Analysis for Imbalanced Learning. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.24, No.5, pp. 648-655

    2. Van Thai, T., Bui, D. H., Dang, X. T., Nguyen, T. P., & Tran, D. H. (2020). A New Computational Method Based on Heterogeneous Network for Predicting MicroRNA-Disease Associations. In Soft Computing for Biomedical Applications and Related Topics (pp. 205-219). Springer, Cham.

    3. Dang, X. T., Bui, D. H., Nguyen, T. H., Nguyen, T. Q. V., & Tran, D. H. (2019, October). Prediction of Autism-Related Genes Using a New Clustering-Based Under-Sampling Method. In 2019 11th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE) (pp. 1-6). IEEE.

    4. Hung, B. D., Anh, D. N., & Tho, D. X. (2020). Relabeling with Mask-S for Imbalanced Class Distribution. In Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (pp. 31-41). Springer, Singapore.

    5. Dang, X. T., Tran, D. H., Hirose, O., & Satou, K. (2015, October). SPY: A novel resampling method for improving classification performance in imbalanced data. In 2015 Seventh International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE) (pp. 280-285). IEEE.

    6. Le, T. K. T., Hirose, O., Nguyen, L. A. T., Saethang, T., Tran, V. A., Dang, X. T., ... & Satou, K. (2014). Inference of domain–domain interactions by matrix factorisation and domain–level features. International Journal of Functional Informatics and Personalised Medicine4(3-4), 259-273.

    7. Nguyen, L. A. T., Dang, X. T., Le, T. K. T., Saethang, T., Tran, V. A., Ngo, D. L., ... & Satou, K. (2014). Predicting Βeta-Turns and Βeta-Turn Types Using a Novel Over-Sampling Approach. Journal of Biomedical Science and Engineering7(11), 927.

    8. Le, T. K. T., Hirose, O., Tran, V. A., Saethang, T., Nguyen, L. A. T., Dang, X. T., ... & Satou, K. (2014). Predicting residue contacts for protein-protein interactions by integration of multiple information. Journal of Biomedical Science and Engineering2014.

    9. Tran, V. A., Hirose, O., Saethang, T., Nguyen, L. A. T., Dang, X. T., Le, T. K. T., ... & Satou, K. (2014). D-impact: A data preprocessing algorithm to improve the performance of clustering. Journal of Software Engineering and Applications2014.

    10. Saethang, T., Hirose, O., Kimkong, I., Tran, V. A., Dang, X. T., Nguyen, L. A. T., ... & Satou, K. (2013). PAAQD: Predicting immunogenicity of MHC class I binding peptides using amino acid pairwise contact potentials and quantum topological molecular similarity descriptors. Journal of immunological methods387(1-2), 293-302.

    11. Nguyen, L. A. T., Hirose, O., Dang, X. T., Le, T. K. T., Saethang, T., Tran, V. A., ... & Satou, K. (2013). Improving the prediction of protein-protein interaction sites using a novel over-sampling approach and predicted shape strings. Annual Research & Review in Biology, 92-106.

    12. Dang, X. T., Hirose, O., Saethang, T., Tran, V. A., Nguyen, L. A. T., Le, T. K. T., ... & Satou, K. (2013). A novel over-sampling method and its application to miRNA prediction. Journal of Biomedical Science and Engineering6(02), 236.

    13. Dang, X. T., Hirose, O., Bui, D. H., Saethang, T., Tran, V. A., Nguyen, L. A. T., ... & Satou, K. (2013). A novel over-sampling method and its application to cancer classification from gene expression data. Chem-Bio Informatics Journal13, 19-29.

    14. Tran, V. A., Clemente, J. C., Nguyen, D. T., Li, J., Dang, X. T., Le, T. T. K., ... & Satou, K. (2012). IMPACT: A Novel Clustering Algorithm based on Attraction. JCP7(3), 653-665.

    15. Saethang, T., Hirose, O., Kimkong, I., Tran, V. A., Dang, X. T., Nguyen, L. A. T., ... & Satou, K. (2012). EpicCapo: epitope prediction using combined information of amino acid pairwise contact potentials and HLA-peptide contact site information. BMC bioinformatics13(1), 313.


    Bài báo trên tạp chí/hội nghị quốc gia:

    1. N. T. Hong, D. X. Tho (2020). A New Method Based on Clustering Improves the Efficiency of Imbalanced Data Classication. Journal Of Science Of HNUE, Vol. 65, Issue 4A, pp. 33-41

    2. N. T. Chinh, D. T. Minh, L. X. Ly, D. X. Tho (2020). A New Hybrid Method To Improve The Effectiveness Of Cancer Data Classification. Journal Of Science Of HNUE, Vol. 65, Issue 4A, pp. 42-50 

    3. N. T. Hong, D. X. Tho (2019). BAM: Border Adjustment Method Improve The Efficiency Of Imbalanced Biological Data Classification. Journal Of Science Of HNUE, Vol. 64, Issue 6, pp. 173-182

    4. B. D. Hung, V. V. Thoa, D. X. Tho (2019). KSI - Phương pháp kết hợp phân cụm với bộ lọc tái lẫy mẫu để loại bỏ nhiễu trong dữ liệu mất cân bằng. Tạp chí Khoa học Công nghệ thông tin và Truyền thông. Số 01 (CS.01) pp. 55-60

    5. D. X. Tho, G. T. Trung, T. D. Hung (2018). Tiên lượng gen liên quan đến bệnh tự kỉ bằng mô hình học máy có kết hợp với phương pháp cân bằng dữ liệu. Journal Of Science Of HNUE, Vol. 63, Issue 11A, pp. 124-133

    6. B. D. Hung, N. T. Hong, D. X. Tho (2018). Phương pháp mới dựa trên vùng an toàn nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu mất cân bằng. Tạp chí Khoa học và giáo dục, Trường ĐHSP, Đại học Huế. Số 01 (48). pp 1-9

    7. G. T. P. Thao, B. D. Hung., D. X. Tho. (2017). SMOTE-INFFC: Giải quyết nhiễu và các phần tử ở đường biên trong phân lớp mất cân bằng, bởi bộ lọc dựa trên sự hợp nhất các phân lớp. Hội thảo quốc gia lần thứ XX: Một số vấn đề chọn lọc của CNTT&TT. Proceeding of Publishing House for Science and Technologypp 305-311

    8. N. T. Toan, N. T. Lich, B. D. Hung, D. X. Tho (2017). MASK: Phương pháp mới nâng cao hiệu quả phát hiện gian lận tài chính. Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật - Học viện kĩ thuật quân sự. No. 184, pp 5-17

    9. B. D. Hung, V. V. Thoa, D. X. Tho. (2017). Random Border-Over-Sampling: Thuật toán mới sinh thêm phần tử ngẫu nhiên trên đường biên trong dữ liệu mất cân bằng. Tạp chí Khoa học Công nghệ thông tin và Truyền thông. Số 01 (CS.01) pp. 45-49

    10. Phương, N. M., Tuyết, T. T. Á., Hồng, N. T., & Thọ, Đ. X. (2016). Random Border Undersampling: Thuật Toán Mới Giảm Phần Tử Ngẫu Nhiên Trên Đường Biên Trong Dữ Liệu Mất Cân Bằng. Proceeding of Publishing House for Science and Technology.

    11. K. Q. Huong, D. T. Hien, N. T. Hong, D. X. Tho. (2015). Phương pháp mới dựa trên đường biên và vùng an toàn nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu mất cân bằng. Journal Of Science Of HNUE, 2015, Vol. 60, No. 7A, pp. 103-111

    12. N. T. Binh, N. T. A. Nga, N. T. Hong, D. X. Tho. (2015). Nâng cao hiệu quả phân lớp dữ liệu bằng cách kết hợp sinh thêm phần tử với giảm số chiều thuộc tính dựa trên bình phương tối thiểu từng phần. Journal Of Science Of HNUE, 2015, Vol. 60, No. 7A, pp. 94-102

    13. N. T. Hong, D. X. Tho, N. M. Cuong. (2014). Add-Border-SMOTE: Phương pháp mới sinh thêm phần tử trong phân lớp dữ liệu mất cân bằng. Tạp chí Khoa học và Kỹ thuật - Học viện kĩ thuật quân sự. Vol. 5, No. 164, pp 81-91

    14. Vu, D. H., Dang, X. T., (2011). Genetic Algorithms And Application In Examination Scheduling. Journal Of Science Of HNUE, 2011, Vol. 56, No. 1, pp. 40-49

    Workshop papers

      Science blogs

      Teaching subjects

      TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM HÀ NỘI
      Top