2022年9月16日，2022年度IEEE ICDM（International Conference on Data Mining）评奖委员会主席、悉尼科技大学副校长张成奇教授正式通知（https://icdm.zhonghuapu.com/Awards/22Research.shtml）：合肥工业大学计算机与信息学院教授吴信东院士获得了2022年度IEEE ICDM Research Achievements Award （IEEE ICDM研究贡献奖）。因为吴院士2006年获得了IEEE ICDM Outstanding Service Award（IEEE ICDM杰出服务奖），他成为了斩获IEEE ICDM研究贡献奖和杰出服务奖两项大奖的第一人。在国际数据挖掘领域，ACM SIGKDD的Innovation Award和Service Award与IEEE ICDM的研究贡献奖和杰出服务奖被公认为最高的四项大奖，吴院士2004年也获得过ACM SIGKDD的Service Award。

IEEE ICDM研究贡献奖是对数据挖掘领域研究成果的最高认可，每年颁发给在数据挖掘领域做出最具影响力研究的一位个人或一个研究小组。2022年IEEE ICDM研究贡献奖经过来自美国、英国、加拿大、澳大利亚、日本、奥地利、希腊的13位专家组成的评奖委员会的提名和投票，在众多参选者中选出了吴信东博士。IEEE ICDM评奖委员会往年都有两位中国专家参加，今年两位中国专家因为避嫌没有参加投票。

吴信东是大数据知识工程教育部重点实验室主任、教授，俄罗斯工程院外籍院士，IEEE和AAAS（美国科学促进协会）的会士。他于2012年获得了IEEE计算机学会技术成就奖，“以表彰其对数据挖掘和应用的先驱性贡献”，于2014年获得了IEEE ICDM 的10年最高影响力论文奖。

吴信东是数据挖掘领域的一位开拓者，在大数据分析、流特征数据挖掘、负关联分析等研究方向上做出了具有原创理论和方法的重大研究贡献。

（1）2014年1月，他作为第一作者发表了题为《Data Mining with Big Data》（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2014, 26(1): 97-107）的论文。论文提出了HACE原理来描述大数据的异构、自治、复杂和进化等特征，并从数据挖掘的角度提出了一个大数据处理模型。HACE原理显著改变了大数据挖掘的研究方向，指出大数据分析系统应该以特定领域知识和用户为中心，而非数据本身，从而为新一代大数据分析系统研发打开了新的研发途经。截至2022年9月16日，本文已在谷歌学术网站上吸引了3551篇引用。

（2）在ICML-2010大会上，吴信东宣读了一篇关于在线流特征选择的论文（ICML-2010, 11159-1166），该论文的扩展版2013年发表在TPAMI (Xindong Wu et al., IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 35(2013), 5: 1178-1192）。这两篇论文开辟了一个新的研究方向——流特征选择，通过启发式剪枝设计解决了一个候选生成和选择的NP难题，并在火星撞击坑检测等多个实际领域得到了应用。流特征选择在梯形数据流、群体结构分析、特征交互、多标签学习和基于因果关系的特征选择等研究方向已经得到了进一步研究。

（3）吴信东和他的合作者们在负关联规则挖掘方面做出了原创性工作。首次综合考虑了频繁和不频繁项集，并开发了一种可扩展的方法来挖掘大型数据库中的正关联和负关联规则，从而开创了负关联分析的研究方向。这项工作发表在ICML-2002 和TOIS（2004）（Xindong Wu et al., Efficient Mining of Both Positive and Negative Association Rules. ACM Transactions on Information Systems, 2004, 22(3): 381-405），并已被许多其他学者跟进，以发现更多类型的负向关联规则。TOIS（2004）的论文吸引了611篇引用，ICML 2010的论文也吸引了216篇引用。

除了在学术研究上的贡献，吴院士的研究成果也在全球的应用领域产生了重大影响，获得了巨额的基础研究资金和工业公司提供的技术转让资金。他作为首席科学家，在2016～2020承担了一个长达54个月，资助金额为4500万元，有15个机构共同参与的中国科技部重点研发计划项目“大数据知识工程”（https://ieeexplore.ieee.org/document/7948800/ ）。该项目于2021年7月结题，所设计的智能医疗、远程教育和旅游问答服务等系统吸引了超过690万的用户。

吴院士是数据挖掘领域的一名奠基人。早在1989年3月，他就向中国国家自然科学基金委申报了题为“从关系数据库中获取领域知识的自动知识获取研究”的面上基金，成功获批了一个三年基金项目（从1990年1月1日至1992年12月31日），这可能是数据挖掘领域在全世界的第一个国家级研究资助项目。1993年7月，他在爱丁堡大学人工智能系完成了博士研究，论文题目为《从数据库中进行知识获取》。他是KDD国际大会最早两年（KDD-1995和KDD-1996）的程序委员会委员和KDD-2007的程序委员会联合主席。他是ICDM的创办人，而且一直是ICDM的ICDM年度会议的核心驱动力。KDD和ICDM都被澳大利亚计算研究和教育协会（Computing Research and Education Association of Australasia, CORE Inc.）评为了A*会议。在ICDM 2006期间，他组织了一个关于数据挖掘十大算法的专题讨论，并在2008年发表了一篇同题论文（Xindong Wu et al., Knowledge and Information Systems, 14(2008), 1: 1-37），在2009年出版了一本同题著作（Xindong Wu and Vipin Kumar, Chapman & Hall/CRC Press, 2009）。2008年的这篇论文已经被引用6447篇，2009年的这本英文书籍于2013年被清华大学出版社翻译成中文，被引用了1118次。十大算法已经成为数据挖掘历史上的一个重要里程碑。