导师简介
如果你想申请美国南加州大学 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南加州大学的Prof. Ambite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！
Jose-Luis Ambite现任美国南加州大学计算机科学领域研究副教授，拥有完整的学术深造经历，先后在南加州大学获得计算机科学硕士学位与博士学位，学术背景扎实。
教授的学术成就获得国际认可，曾斩获多项重要奖项：2012年获Semantic Web Science Association颁发的国际语义网会议(ISWC) 2012最佳研究论文奖，2007年获北美数字政府协会最佳论文奖等，彰显了其在相关研究领域的学术影响力。
研究分析
- 《FedDAPL: Toward Client-Private Generalization in Federated Learning》（2025年，21st International Symposium on Biomedical Image Processing and …）：聚焦federated learning领域的核心痛点——客户端隐私保护与泛化能力平衡，是教授将信息整合技术与联邦学习结合的重要成果，贴合当前人工智能与隐私保护的研究热点。 该论文发表于生物医学图像处理领域国际会议，体现了教授研究“技术+生物医学”的交叉特色。
- 《Acute angle closure incidence in a large countywide safety net teleretinal screening program》：教授参与该项目研究，将information integration技术应用于眼科疾病筛查场景，通过多源数据整合分析急性闭角型青光眼的发病率，是biomedical informatics方向的典型应用研究，凸显了其研究的实际应用价值。
研究想法
结合Jose-Luis Ambite教授的核心研究领域（information integration、federated learning、biomedical informatics等），结合当前学术研究热点，提出3个具有可行性和新颖性的研究想法，贴合教授研究方向，便于博士阶段开展研究：
- 基于entity linkage的多中心医疗数据整合方法研究：针对当前医疗数据分散、异构性强的问题，结合教授擅长的entity linkage技术，设计适用于多中心医疗数据（如眼科、脑疾病相关数据）的实体对齐算法，解决不同医疗机构数据格式不统一、实体标识不一致的问题，为多中心疾病研究提供数据支撑，同时结合federated learning技术保护数据隐私，弥补现有医疗数据整合中隐私保护不足的短板。
- constraints下query rewriting在阿尔茨海默病多模态数据检索中的优化研究：参考《Multi-modal Imputation for Alzheimer's Disease Classification》的研究背景，针对阿尔茨海默病多模态数据（影像、基因、临床数据）检索效率低的问题，优化教授核心研究的query rewriting under constrains技术，设计适配多模态医疗数据的查询重写规则，提升数据检索的准确性和效率，为阿尔茨海默病的早期诊断提供技术支持。
- 融合knowledge representation的联邦学习模型优化研究：结合教授在knowledge representation和federated learning的研究兴趣，将知识图谱构建技术中的知识表示方法融入FedDAPL模型，解决现有联邦学习模型泛化能力不足、可解释性差的问题，通过知识约束提升模型的客户端隐私保护能力与泛化性能，可应用于多中心生物医学数据协同分析场景。
申请建议
1.学术背景准备
- 专业基础：夯实Computer Science核心基础，重点掌握数据库、信息集成相关理论，熟悉查询重写、模式映射、实体链接的基本原理与常用方法，了解知识表示、语义网的基础概念，为后续研究奠定理论基础。
- 技术能力：掌握Python、MATLAB等常用编程工具，熟悉机器学习、深度学习基础框架；了解联邦学习基本算法，掌握至少一种知识图谱构建工具或多模态数据处理工具；若有SQL查询优化、数据整合相关实践经验，将提升竞争力。
- 学术积累：优先阅读教授近5年发表的核心论文，梳理其研究思路、实验方法和核心结论；同时阅读biomedical informatics、federated learning领域的顶级期刊和会议论文，了解研究热点，形成自己的学术认知。
2.申请材料准备
- 研究计划：核心围绕教授的研究方向撰写，可从第三部分提出的研究想法中选择一个，明确研究背景、研究问题、研究方法、预期成果，重点阐述研究想法与教授现有研究的关联性，体现自己的研究潜力；引用教授的核心论文，说明自己对其研究的理解，避免泛泛而谈。
- 个人陈述：简洁阐述自己的学术经历、研究兴趣，重点说明为什么选择Jose-Luis Ambite教授作为导师，明确自己的研究方向与教授研究的契合点，突出自己在信息整合、编程、数据处理等方面的优势，无需过度渲染，朴实呈现自身能力。
- 推荐信：优先选择熟悉自己科研能力的推荐人（如本科/硕士导师、科研项目负责人），推荐信需包含具体的科研实践案例，体现自己的科研态度、动手能力和问题解决能力。
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。
