Hướng nghiên cứu của nhóm tập trung xây dựng các hệ thống thông minh, phân tích và khai thác dữ liệu lớn trên nền tảng của các kỹ thuật AI, Máy học và Đồ thị. Hiện tại, những nghiên cứu chính tập trung: Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích, các mô hình học khả diễn giải, Phân tích đồ thị Tri thức. Các phương pháp học hiện đại. Bảo vệ tính riêng tư trong phân tích dữ liệu.
Chủ đề nghiên cứu
● Trí tuệ nhân tạo, XAI
● Máy học
● Phân tích dữ liệu lớn
● Khai thác dữ liệu (XKDD)
● Tính toán mềm
Nhân lực
Thành viên
● GS. TS Lê Hoài Bắc
● TS. Nguyễn Ngọc Thảo
● TS. Bùi Tiến Lên
● TS. Lê Ngọc Thành
● Ths. Phạm Trọng Nghĩa
● Ths. Nguyễn Ngọc Đức (NCS)
● Ths. Hồ Thị Thanh Tuyến (NCS)
● Ths. Nguyễn Thành An (NCS)
● Ths. Dương Hữu Phúc (NCS)
● Ths. Tuấn Nguyễn Hoài Đức (NCS)
● Ths. Phan Hiền (NCS)
● Ths. Trần Thống (NCS)
● Ths. Hoàng Văn Tiến (NCS)
● Ths. Vương Trọng Nhân (NCS)
● Ths. Lê Võ Minh Thư (NCS)
Thành viên liên kết
● Prof. Dr. Nam Huynh – Japan
● Prof. Dr Dương Văn Hải – Đại học Đà lạt
● Dr. Anh Nguyen - University of Liverpool, UK
● Dr. Trương Chí Tín – Đại học Đà lạt
Đề tài nghiên cứu tiêu biểu
1. An Integrated Approach to Explainable Machine Learning - Mã số: ONR award N62909-23-1-2058 (Office of Naval Research. 06/06/2023 - 06/05/2026)
2. Một số Mô hình Máy học Khả diễn giải – Mã số 102.05-2023.44 (Nafosted. 08/2024 – 08/2027)
3. Phương pháp biểu diễn và suy luận trên đồ thị tri thức đa phương thức cho hiểu ngữ cảnh và truy vấn thộng tin – Mã số 102.05 – 2025.75 (Nafosted. 12/2025 – 12/2028)
4. Giải thích phản thực trong XAI – Mã số CB2025-18-04 (VNU HCMC. 2025-2026)
5. Một số phương pháp nhiễu mới trong bảo vệ thông tin riêng tư cho mô hình phân lớp ảnh (ĐH Khoa học Tự nhiên. 2025-2026)
6. Tích hợp mạng chú ý đồ thị với nhúng phức cho dự đoán các mối quan hệ trong đồ thị tri thức (ĐH Khoa học Tự nhiên. 2024-2025)
7. Khai thác đồ thị tri thức cho truy vấn dữ liệu Thị giác - Văn bản hiệu quả (Trường Đại học Khoa học tự nhiên. 2025-2026)
8. Nâng cao chất lượng video bằng phương pháp học sâu. (Trường Đại học Khoa học tự nhiên. 2023-2024)
9. Phát triển mô hình siêu phân giải ảnh đa tỉ lệ dựa trên kiến trúc mạng học sâu (Trường Đại học Khoa học tự nhiên. 2025-2026)
10. Phân tích cảnh thực sử dụng phân đoạn ngữ nghĩa (Trường Đại học Khoa học tự nhiên. 2024-2025)
11. Nghiên cứu và xây dựng hệ thống nhận diện tên thuốc tên đơn thuốc bản in dựa trên
mạng nơ-ron tích chập (VNU HCMC. 2023-2024)
12. Học Meta và cá nhân hóa trong học Liên kết (Trường Đại học Khoa học tự nhiên. 2021-2022)
13. Định danh và xác định cảm xúc đối tượng dùng đặc trưng khuôn mặt (VNU HCMC.
2001-2022)
14. Bảo vệ tính riêng tư trong khai thác mẫu hữu ích (Trường Đại học Khoa học tự nhiên. 2022-2023)
15. Dự đoán liên kết trên đồ thị tri thức dựa trên mạng tích chập đồ thị kết hợp với
phương pháp hình học (Trường Đại học Khoa học tự nhiên. 2022-2023)
16. Phát triển các phương pháp ẩn luật kết hợp trong khai thác dữ liệu đảm bảo tính riêng tư - Mã số:102.05-2018.307 (Nafosted. 2019 – 2022)
Danh sách bài báo tiêu biểu
1. Hung Bui, Bac Le. “Fusing global attention and self-attention for better performance and interpretability on tabular data”. Expert Syst. Appl. 299: 130220 (2026)
2. Minh-Van Nguyen, Duy-Thinh Nguyen, Bac Le. “EGNet: explainable graph neural network with similarity explanation for medication recommendation”. Appl. Intell.55(13): 922 (2025)
3. Dinh Dinh, Thanh-An Nguyen, Ngoc-Thao Nguyen, Nghia Le, Bac Le. “Enhancing counterfactual explanations with causal inference: integrating DirectLiNGAM and variational autoencoders for constraint-aware generation”. Appl. Intell. 55(16): 1074 (2025)
4. Hai V. Duong, Tin Truong-Chi, Tien Hoang, Bac Le.”U-HPAUSM: Mining high probability average utility sequences in uncertain quantitative sequential databases” Eng. Appl. Artif. Intell. 141: 109742 (2025)
5. Luong Pham, Tuyen Ho Thi Thanh, Duy-Minh Nguyen-Tran, Bac Le. “Graph data augmentation using multi-label mixup”. Knowl. Inf. Syst. 67(10): 8751-8766 (2025)
6. Duy Nguyen, Ngoc-Thanh Le, Bac Le. “Explainability graph neural networks with nearest neighbor estimate interpretations”. Neural Comput. Appl. 37(20): 15891-15922 (2025)
7. Hoai-Duc Tuan-Nguyen, Bac Le. “FRIC: a framework for feature importance explanations and evaluation in span-level NLP”. Neural Comput. Appl. 37(35): 28989-29020 (2025)
8. Thanh Le, Trong-Nghia Pham. “Temporal-Aware bicomplex embeddings with implicit attention for knowledge graph link prediction”. Data Min. Knowl.Discov. 39(6): 92 (2025)
9. Ngoc-Trung Nguyen, Thuc Ngo, Nguyen Hoang, Thanh Le. “FTPComplEx: A flexible time perspective approach to temporal knowledge graph completion”. Eng. Appl.Artif. Intell.139: 109717 (2025)
10. Hoa Dao, Nguyen Phan, Ngoc-Thanh Le, Ngoc-Trung Nguyen. “HGCT: Enhancing temporal knowledge graph reasoning through extrapolated historical fact extraction”. Knowl. Based Syst. 316: 113358 (2025)
11. Ban Tran, Thanh Le. “MESN: A multimodal knowledge graph embedding framework with expert fusion and relational attention”. Knowl. Based Syst. 318: 113541 (2025)
12. Ngoc-Trung Nguyen, Chi Tran, Ngoc-Thanh Le. “TBicomR: Event Prediction in Temporal Knowledge Graphs with Bicomplex Rotation. Knowl. Based Syst. 306: 112711 (2024)
13. Duc Nguyen, Bac Le. “Novel stochastic algorithms for privacy-preserving utility mining”. Appl. Intell. 54(24): 12725-12741 (2024)
14. Tuyen-Thanh-Thi Ho, Bac Le. “Unified node, edge and motif learning networks for graphs”. Eng. Appl. Artif. Intell. 138: 109354 (2024)
15. Song-Nguyen Vo, Tien-Thinh Vo, Bac Le. ”Interpretable extractive text summarization with meta-learning and BI-LSTM: A study of meta learning and explainability techniques”. Expert Syst. Appl. 245: 123045 (2024)
16. Toan Nguyen, Duc Kieu, Bao Duong, Tung Kieu, Kien Do, Thin Nguyen, Bac Le. “Class-incremental learning with causal relational replay”. Expert Syst. Appl. 250: 123901 (2024)
17. Hai Van Duong, Tin Chi Truong, Bac Le, Philippe Fournier-Viger. “CG-FHAUI: an efficient algorithm for simultaneously mining succinct pattern sets of frequent high average utility itemsets”. Knowl. Inf. Syst. 66(9): 5239-5280 (2024)
18. Hai Van Duong, Tin Chi Truong, Bac Le, Philippe Fournier-Viger. “CG-FHAUI: an efficient algorithm for simultaneously mining succinct pattern sets of frequent high average utility itemsets”. Knowl. Inf. Syst. 66(9): 5239-5280 (2024)
19. Hai V. Duong, Tin C. Truong, Bac Le, Philippe Fournier-Viger. “Mining Interesting Sequential Patterns using a Novel Balanced Utility Measure”. Knowl. Based Syst. 294: 111796 (2024)
20. Tuyen-Thanh-Thi Ho, Tu Huynh, Hung Vu, Bac Le. “Shapley-based graph explanation in embedding space”. Knowl. Based Syst. 300: 112244 (2024)
21. Toan Doan, Bac Le. “Curriculum meta-learning for zero-shot cross-lingual transfer”. Knowl. Based Syst. 301: 112238 (2024)
22. Duc Kieu, Tung Kieu, Peng Han, Bin Yang, Christian S. Jensen, Bac Le. “TEAM: Topological Evolution-aware Framework for Traffic Forecasting”. VLDB Endow. 18(2): 265-278 (2024)
23. Thanh Le, Nam Le, Bac Le. “Knowledge graph embedding by relational rotation and complex convolution for link prediction”. Expert Systems with Applications. 214: 119122 (2023)
24. Le, Thanh, Huy Tran, and Bac Le. "Knowledge graph embedding with the special orthogonal group in quaternion space for link prediction." Knowledge-Based Systems 266 (2023): 110400
25. Duc Nguyen, Minh-Thai Tran, Bac Le. “A new algorithm using integer programming relaxation for privacy-preserving in utility mining”. Appl. Intell. 53(21): 25106-25118 (2023)
26. Thanh Le, Ngoc Huynh, Bac Le. “Knowledge graph embedding by projection and rotation on hyperplanes for link prediction”. Appl. Intell. 53(9): 10340-10364 (2023)
27. Thong Tran, Hai V. Duong, Tin C. Truong, Bac Le. “Efficient mining of concise and informative representations of frequent high utility itemsets”. Eng. Appl. Artif. Intell. 126(Part D): 107111 (2023)
28. Tung Luu, Nam Le, Duc Le, Bac Le. “From Visual Explanations to Counterfactual Explanations with Latent Diffusion”. WACV 2025: 420-429
29. Toan Nguyen, Minh Nhat Vu, Baoru Huang, Tuan Van Vo, Vy Truong, Ngan Le, Thieu Vo, Bac Le, Anh Nguyen. “Language-Conditioned Affordance-Pose Detection in 3D Point Clouds” . ICRA 2024: 3071-3078
30. Trang T. Vo, Bac Le. “Black-Box Two-Phase Adversarial Attack: Finding Important Regions and Reducing L2-Loss”. ICCCI (2) 2025: 184-199