新加坡南洋理工大学全奖博士招生 | Prof. Herschel

导师简介

如果你想申请新加坡南洋理工大学计算机学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析新加坡南洋理工大学的Prof. Herschel的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

Assoc Prof Melanie Herschel 深耕计算机科学领域，研究方向聚焦数据管理，2008 年获德国柏林洪堡大学博士学位。教授2024 年起任职于南洋理工大学（NTU）计算与数据科学学院；2014-2024 年担任德国斯图加特大学数据工程教授；2011-2014 年为法国巴黎萨克莱大学副教授兼 INRIA 团队成员；曾于 2019-2020 年担任新加坡国立大学访问研究教授，2008-2009 年任职于美国 IBM Research Almaden。

研究分析

代表性论文解读

1. FairRegBoost: An End-to-End Data Processing Framework for Fair and Scalable Regression（2025）：发表于 ACM International Conference on Information and …，聚焦公平性与可扩展性回归问题的端到端数据处理框架。当前 AI 驱动的数据处理常存在算法偏见，该研究填补了公平性与高效性平衡的技术空白，为金融、社保等对公平性敏感领域的数据分析提供了技术支撑。
2. Experimental Analysis of Multi-Step Pipelines for Fair Classifications-More than the Sum of Their Parts?（2025）：刊载于 IEEE ICDE 2025（数据库领域三大顶会之一），通过实验分析公平分类多步骤流水线的协同效应。研究突破了单一步骤公平性优化的局限，证实多步骤协同设计可提升分类公平性与准确性，对复杂场景下的公平性数据处理具有重要指导意义。
3. Putting Co-Design-Supporting Data Lakes to the Test: An Evaluation on AEC Case Studies（2024）：发表于 International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery，以建筑、工程与施工（AEC）行业为案例，验证协同设计支持数据湖的实用性。契合当前数据湖技术在垂直行业落地的趋势，为跨部门数据共享与协同提供了行业适配方案。
4. Exploiting negative samples: a catalyst for cohort discovery in healthcare analytics：发表于 International Conference on Machine Learning，提出利用负样本加速医疗分析中的队列发现。医疗数据队列构建常面临样本筛选效率低的问题，该方法为精准医疗、疾病预后分析等场景提供了高效数据处理思路。

研究想法

1. 融合 RAG 技术的自适应数据集成方法研究：结合教授 data integration 研究方向与当前 LLM 应用痛点，针对企业私有数据集成中术语独特、语义重叠的问题，将检索增强生成（RAG）技术与自适应集成框架结合，构建私有术语知识库，实现动态数据源的语义对齐与高效集成。
2. AEC 行业数据质量评估与动态清洗模型：基于教授在 AEC 领域的研究基础，针对该行业数据异构性强、更新频繁的特点，设计融合行业规范的多维度数据质量评估指标，构建基于强化学习的动态清洗模型，提升工程数据的可用性与时效性。
3. 医疗数据队列发现中的隐私保护与数据溯源融合方案：结合教授 data provenance 与医疗分析研究经验，在利用负样本加速队列发现的基础上，融入联邦学习技术实现跨机构数据共享，同时通过区块链技术构建数据溯源链路，平衡医疗数据分析效率与隐私保护需求。
4. 负责任数据管理导向的公平性动态调控机制：延续教授公平性数据处理研究，针对不同行业场景的公平性需求差异，构建动态公平性调控模型，可根据应用场景自动调整公平性权重，实现效率与公平性的动态平衡，丰富 responsible data management 研究体系。

申请建议

1. 学术背景与专业基础准备

• 夯实核心知识：优先掌握 data management、data engineering 核心理论，重点学习 data integration、data cleaning、数据结构与算法等相关内容，可通过选修 Information Integration、Database Management Systems 等课程强化基础。
• 适配专业背景：建议具备 Computer Science、Data Science 或相关领域本科/硕士学位，若背景偏向其他工科，需补充数据管理相关选修课程或培训经历，证明跨学科适配性。

2. 科研能力与实践经历准备

• 聚焦相关项目：积极参与数据集成、数据清洗、数据分析相关科研项目，尤其是医疗、工程等跨行业数据应用项目，积累实际数据处理经验，熟悉数据处理流水线构建流程。
• 强化编程与工具能力：熟练掌握面向对象编程，精通至少一种数据处理工具（如 Python 相关数据分析库），了解数据库管理系统实现原理，具备基础的数据可视化与建模能力。
• 尝试学术产出：围绕研究方向撰写学术论文或技术报告，若有机会可尝试投递 ACM SIGMOD、VLDB、IEEE ICDE 等顶会的 Workshop 或学生论文板块，积累学术发表经验。

3. 申请材料针对性准备

• 个人陈述（PS）：重点阐述对教授研究方向的理解，结合自身项目经历说明适配性，明确提出拟研究方向（可参考第三部分原创想法），体现科研规划的连贯性与针对性。
• 推荐信：优先选择具备数据管理领域研究背景的导师撰写推荐信，若有跨行业数据应用项目经历，可邀请项目负责人补充实践能力评价。
• 论文与成果整理：整理相关科研成果，包括项目报告、论文、代码仓库等，在材料中清晰标注个人贡献，突出数据处理技术应用与创新点。

博士背景

Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。