计算机科学与技术学科于2019年被评为校级重点学科，以“计算机应用技术”省级重点学科为依托，以科学研究、课程建设、教材建设、教学研究和实验室建设等为立足点，本着准确定位、注重内涵、突出优势、强化特色的原则，依据区域经济技术的发展需求，不断优化学科专业结构、加强学科专业内涵建设。本学科主要研究方向是数据挖掘与分析、物联网智能感知研究。

一. 数据挖掘与分析方向

1.主要研究内容

基础理论研究：粒计算、分类、聚类、回归、关联规则挖掘、梯度优化等传统机器学习方法和深度学习理论的研究。

社会计算研究：在线社会网络下的图模式挖掘、链接预测、社区发现、网络关系挖掘等研究；基于位置社会网络下的用户行为分析、潜在朋友推荐和兴趣点推荐等的研究。

大数据挖掘与分析研究：在大规模并行分布式环境下，开展农业生态大数据多源异构数据融合挖掘以及智慧矿山领域的大数据挖掘应用研究。

2.特色和优势

在基础理论研究方面，在已有的粒计算研究成果的基础上，提出了粒集理论，并以此为基础，构建了粒计算的四面体模型，为粒计算学科的形成及确立做了突出的贡献。

依托本学科数据挖掘与分析研究团队，我院申报的“数据科学与大数据技术专业”是安徽省第一个获批的大数据本科专业。为更好地培养学生的“双创”能力，并使数据挖掘与分析方向发展快速一些，本学科积极吸纳学生加入至教师的科研课题中进行研究，并鼓励学生围绕教师的课题研究方向，积极申报国家级、省级等各类大学生创新创业项目，实现了教科研的真正融合。

在社会计算研究方面，已发表了多篇高水平的一类期刊论文，申请了多项课题和发明专利，与国内外知名学者麦考瑞大学吴佳教授、国家杰青汪萌教授等保持着长期的科研合作关系；本学科还设有农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心宿州实验室，为农业生态大数据挖掘与分析提供了很好的科研平台。

3.可能取得的研究突破

首先，随着深度学习的出现,本学科在社会计算研究方面，正在进行基于深度学习的社会网络挖掘与分析的系列研究，在撰写高水平论文和申请高水平课题的方面，有望取得一些突破；其次，在农业生态与智慧矿山大数据挖掘与分析方面，有望申请一些科技攻关计划项目和横向课题，校企融合、协同育人方面也将会有一些突破。最后，本学科力争在培养省学术技术带头人和具有较高知名度的领军人才方面能够有所突破。

二．物联网智能感知研究方向

1.主要研究内容

物联网基础理论和技术研究：物联网通信协议和节点技术、传感器网络体系结构、信息安全与隐私、多传感器信息融合、无线传感路由和无线传感定位等的研究。

物联网数据管理和中间件技术研究：海量数据处理分析、云计算应用、物联网软件开发和测试等的研究。

2.特色和优势

依托安徽省振兴计划项目专业改革试点“物联网工程专业”和校级科研平台“智能信息处理实验室”与“大数据+新技术应用研究所”，物联网智能感知团队教师带领学生利用传感器捕获智能农业和智慧矿山领域的数据，并开展大数据处理分析、物联网软件开发和测试等的研究，拓展了学生知识的宽度，实现了教科研的真正融合。

在云计算应用研究方面，已发表多篇高水平的一类期刊论文，申请了多项课题和发明专利，与日本早稻田大学、清华大学等国内外高校保持着长期的科研合作关系；本学科还设有必赢唯一官方网站地方应用型高水平大学科研平台-云计算应用研究中心，为物联网智能感知研究提供了很好的科研平台。

3.可能取得的研究突破

首先，本学科在无线传感定位和云计算应用研究方面，正在进行目标定位跟踪和基于弹性云计算技术的系列研究，在撰写高水平论文和申请高水平课题的方面，有望取得一些突破；其次，在农业物联网智能感知和云计算应用研究方面，有望申请一些科技攻关计划项目和横向课题，校企融合、协同育人方面也将会有一些突破。