Bijan Raahemi
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- telfer.uottawa.ca/raahemi/
Notice biographique
Le professeur Raahemi a obtenu son doctorat en génie électrique et en génie informatique de l’Université de Waterloo (au Canada) en 1997. Avant de se joindre à l’École de gestion Telfer à titre de professeur de systèmes d’information de gestion et de technologies, il a occupé plusieurs postes dans le secteur des télécommunications, notamment chez Nortel et Alcatel, où il s’est spécialisé dans les architectures et les services de réseaux informatiques, la dynamique du trafic Internet, l’optimisation des systèmes et l’analyse de la performance.
Ses travaux ont été publiés dans plus de 85 revues à comité de lecture et actes de conférences. Il détient également huit brevets dans le domaine de la transmission des données et a corédigé l’ouvrage intitulé Handbook of Research on Data Science for Effective Healthcare Practice and Administration (Manuel de recherche sur la science des données pour une pratique et une administration efficaces des soins de santé). En 2018, l’École de gestion Telfer lui a décerné le Prix d’excellence en recherche – Chercheur chevronné. Ses travaux de recherche sont financés par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie, Mitacs, le Centre d’innovation de l’Ontario, le Conseil national de recherches Canada et la Fondation canadienne pour l’innovation. Ses recherches actuelles portent notamment sur l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, l’exploration de données, l’analyse des mégadonnées et leur utilisation en affaires et en génie, les systèmes et technologies de l’information, et les réseaux et services de transmission des données. Le professeur Raahemi a mis sur pied le groupe de recherche sur la découverte de connaissances et l’exploration de données, qui réunit des étudiantes et étudiants des cycles supérieurs ainsi que des membres de la communauté de recherche œuvrant dans diverses disciplines de la transformation numérique et de l’innovation, de la science des systèmes, de l’informatique et du génie. Les projets de recherche du groupe s’articulent autour de deux grands axes : a) les nouvelles techniques d’exploration de données et d’apprentissage automatique ainsi que leurs applications émergentes dans les domaines des affaires, des soins de santé et du génie; et b) les systèmes et technologies de l’information et les réseaux et services de transmission des données.
Le professeur Raahemi est membre de l'Ordre des ingénieurs de l'Ontario, membre chevronné de l'Institute of Electrical and Electronics Engineering (IEEE) et membre de l'organisme Association for Computing Machinery (ACM). Il est également membre de l'Institut de génie électrique et informatique d'Ottawa-Carleton et de l'Institut d'informatique d'Ottawa-Carleton.
Publications au cours des 7 dernières années
Articles publiés dans des revues avec comité de lecture
- Pham, T. and Raahemi, B. 2023. Bio-Inspired Feature Selection Algorithms With Their Applications: A Systematic Literature Review. IEEE Access, 11: 43733-43758.
- Ashtiani, M.N. and Raahemi, B. 2023. News-Based Intelligent Prediction of Financial Markets Using Text Mining and Machine Learning: A Systematic Literature Review. Expert Systems with Applications, 217.
- Pishgoo, B., Akbari-Azirani, A. and Raahemi, B. 2022. A Dynamic Feature Selection and Intelligent Model Serving for Hybrid Batch-Stream Processing. Knowledge-Based Systems Journal, 256.
- Riahi-Madvar, M., Akbari-Azirani, A., Nasersharif, B. and Raahemi, B. 2022. Subspace-based outlier detection using linear programming and heuristic techniques. Expert Systems with Applications, 207.
- Obidallah, W.J., Raahemi, B. and Rashideh, W. 2022. Multi-Layer Web Services Discovery Using Word Embedding and Clustering Techniques. Data, 7(5): 57.
- Ashtiani, M.N. and Raahemi, B. 2021. Intelligent Fraud Detection in Financial Statements using Machine Learning and Data Mining: A Systematic Literature Review. IEEE Access.
- Riahi, M., Akbari, A., Nasersharif, B. and Raahemi, B. 2021. A new density-based subspace selection method using mutual information for high dimensional outlier detection. Knowledge-Based Systems Journal, 216, (In Press).
- Pishgoo, B., Akbari, A. and Raahemi, B. 2020. A Hybrid Distributed Batch-Stream Processing Approach for Anomaly Detection. Information Sciences, 543: 309-327.
- Obidallah, W.J., Ruhi, U. and Raahemi, B. 2020. Clustering and Association Rules for Web Service Discovery and Recommendation: A Systematic Literature Review. SN Computer Science, 1(27): 1-33.
- Muhammed, M.T. , Obidallah, W.J. and Raahemi, B. 2018. Applying Deep Learning Techniques for Big Data Analytics: A Systematic Literature Review. Archives of Information Science and Technology, 1(1): 20-41.
- Cheraghchi, F., Abualhaol, I., Falcon, R., Abielmona, R. and Raahemi, B. 2018. Modeling the Speed-based Vessel Schedule Recovery Problem using Evolutionary Multiobjective Optimization. Information Sciences.
- Bigdeli, E., Mohammadi, M., Raahemi, B. and Matwin, S. 2018. Incremental anomaly detection using two-layer cluster-based structure. Information Sciences, 429(2018): 315–331.
- Obidallah, W.J. and Raahemi, B. 2017. Managing Changes in Service Oriented Virtual Organizations: A Structural and Procedural Framework to Facilitate the Process of Change. Journal of Electronic Commerce in Organizations, 15(1): 59-83.
- Dutta, I., Dutta, S. and Raahemi, B. 2017. Detecting Financial Restatements using Data Mining Techniques. Expert Systems with Applications, 90(C): 374-393.
- Shangying, X. and Raahemi, B. 2016. A Semantic-Based Service Discovery Framework for Collaborative Environments. International Journal of Simulation Modelling, 15(1): 83-96.
Livres
- Akhond Zadeh Noughabi, E., Raahemi, B., Albadwi, M. and Far, B. Handbook of Research on Data Science for Effective Healthcare Practice and Administration. Pennsylvania, USA: IGI Global Publishers, 2017.
Chapitres de livres
- Kamali, A., Richards, G., Raahemi, B. and Danesh, M. A Framework and Architecture for Performance Management in Virtual Organizations. In Shah J. M. and William Y.. Applying Business Intelligence Initiatives in Healthcare and Organizational Settings. USA: IGI Global, 2018.
- Nasiri, S. and Raahemi, B. Non-Parametric Statistical Analysis of Rare Events in Healthcare: Case of Histological Outcome of Kidney Transplantation. In Akhond Zadeh Noughabi, E.. Handbook of Research on Data Science for Effective Healthcare Practice and Administration. Pennsylvania, USA: IGI Global Publishers, 2017.
- Tekieh, M., Raahemi, B. and Benchimol, E. Leveraging Applications of Data Mining in Healthcare using Big Data Analytics: An Overview. In Akhond Zadeh Noughabi, E.. Handbook of Research on Data Science for Effective Healthcare Practice and Administration. Pennsylvania, USA: IGI Global Publishers, 2017.
Recherche subventionnée au cours des 7 dernières années
| De-À | Source | Titre | * | ** | Rôle | Montant |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2023-2028 | NSERC - Discovery Grants Program | Reliable AI for Outlier Detection in Unstructured Data with Applications in Engineering and Business | R | C | PI | $ 250,000 |
| 2020-2022 | OCE and Ciena | Smart Factory | R | O | PI | $ 150,000 |
| 2018-2019 | MITACS & Bell Canada | Network Traffic Classification for Cyber Threat and Malware Detection | U | C | PI | $ 50,000 |
| 2017-2021 | NSERC - Discovery Grants Program | Outlier Detection in High-Dimensional Big Data using Bio-Inspired Methods for Emerging Applications in Engineering, Healthcare, and Business | R | C | PI | $ 120,000 |
| 2017-2018 | OCE, NSERC, NRC | Estimating Bus Passengers' Origin Destination Travel Route using Data Analytics on Wi-Fi and Bluetooth Signals | R | U | PI | $ 65,000 |
| 2017-2018 | MITACS & Bell Canada | Network Traffic Classification for Cyber Threat and Malware Detection | R | C | PI | $ 50,000 |
| 2016-2019 | MITACS et ICES | Mining of population-based routinely collected health data to determine risk factors associated with pediatric morbidity in Ontario. | R | O | PI | $ 90,000 |
| 2015-2016 | Ontario Ministry of Energy, and NSERC | SecCharge: Secure Electric Vehicle Ecosystem for Smart Grid | C | C | Co-I | $ 3,090,800 |
| 2012-2017 | NSERC - Discovery Grants Program | Feature Engineering using Bio-Inspired Methods for the Internet Data Analytics | R | C | PI | $ 105,000 |
LÉGENDE :
* But
C: Contrat de recherche | E: Subvention d'équipement | R : Subvention de recherche | S : Fonds de soutien | P : Subvention pédagogique | O : Autre | U : Inconnu
**Genre
C : Conseils subventionnaires | G : Gouvernements | F : Fondations | I : Financement interne UO | O : Autre | U : Inconnu
Rôle
PI = Chercheur(e) principal(e) | Co-I = Co-chercheur(e) | Co-PI = Co-Chercheur(e) principal(e)
