曾伟

曾伟

个人简历(Resume

曾伟,1985年生,博士,副教授,硕士生导师,2014年荣获电子科技大学“成电杰出学生”称号(电子科技大学学生最高荣誉)。长期担任IEEE Transaction on Multimedia, Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI), Scientific Reports等期刊的审稿人,获得EAAI期刊的“Outstanding Contribution in Reviewing”奖。发表学术论文近20余篇,申请专利5项,主持中瑞科技合作项目2项,主持国家自然青年基金1项,主持国家自然基金面上项目1项,与中电10所联合申报总装预研项目1项,主持多项横向项目。

教育背景(按照时间倒序)

2011年9月-2015年7月,电子科技大学,计算机软件与理论,博士

2008年9月-2011年6月,电子科技大学,计算机软件与理论,硕士

2004年9月-2008年6月,电子科技大学,软件工程,学士

研究工作经历(按照时间倒序)

2014年7月-2014年9月,瑞士弗里堡大学,个性化推荐技术,助理研究员

2012年10月-2013年9月,瑞士弗里堡大学,个性化推荐技术,助理研究员

2011年11月-2012年6月,香港浸会大学,个性化推荐技术,助理研究员

研究领域

我及所在课题组的主要研究方向包括:个性化推荐技术,点过程的理论研究及应用和大数据技术在金融领域的应用。

  1. 个性化推荐技术。针对推荐系统的稀疏性和冷启动问题,分别提出基于局部随机游走算法和基于社交网络的矩阵分解算法;针对推荐算法效率比较低的问题,研究推荐网络的拓扑结构,提出基于信息核和信息骨架的推荐算法;针对多维度评分推荐系统的数据稀疏性问题,分别提出基于评分隐式成分的推荐算法和基于迁移学习的推荐算法;研究深度学习在推荐系统中的应用,并提出基于混合神经网络的推荐算法。相关研究成果发表在Expert Systems with Applications,ICDM,Scientific Reports,Knowledge and Information Systems,IEEE Transactions on Cybernetics等。
  2. 点过程的理论研究及应用。研究泊松过程、生存分析和Hawkes过程在用户建模中的应用,并同时考虑价格因素、社交因素和用户偏好因素对用户回归时间的影响。研究基于点过程的电子设备故障诊断与预测,并应用在某大型飞机的航电系统。
  3. 大数据技术在金融领域的应用。针对银行风险客户识别难等问题,采用深度学习自动识别和诊断风险客户,并提前预测客户可能会发生违约的行为。针对银行客户营销较难等问题,结合多种个性化推荐技术,并采用迁移学习等方法,为每位银行客户设计个性化的营销方案。相关研究成果发表在《大数据》等期刊。

学术成果(代表性研究成果)

  1. Junhua Chen, Wei Zeng, Junming Shao, Ge Fan, Preference Modeling by Exploiting Latent Components of Ratings, Knowledge and Information Systems, 2018/4/26, 1-27.
  2. Wei Zeng, Meiling Fang, Junming Shao, Mingsheng Shang, Uncovering the essential links in online commercial networks, Scientific Reports , 2016/9/29, 6, 34292.
  3. Wei Zeng, An Zeng, Hao Liu, Ming-Sheng Shang, Tao Zhou, Uncovering the information core in recommender systems, Scientific Report, 2014/8/21, 4, 6140.
  4. Junming Shao, Chongming Gao, Wei Zeng, Jingkuan Song, Qinli Yang, Synchronization-Inspired Co-Clustering and Its Application to Gene Expression Data, ICDM’17, 2017/11/18, 1075-1080.
  5. Wei Zeng, An Zeng, Hao Liu, Ming-Sheng Shang, Yi-Cheng Zhang, Similarity from multi-dimensional scaling: Solving the accuracy and diversity dilemma in information filtering, PloS one, 2014/10/24, 9, e111005.
  6. Wei Zeng, An Zeng, Ming-Sheng Shang, Yi-Cheng Zhang, Information filtering in sparse online systems: recommendation via semi-local diffusion, PloS one, 2013/11/18, 11, e79354.
  7. Wei Zeng, An Zeng, Ming-Sheng Shang, Yi-Cheng Zhang, Membership in social networks and the application in information filtering, Eur. Phys. J. B, 2013/8/14, 86, 375.
  8. Li Chen, Wei Zeng, Quan Yuan, A unified framework for recommending items, groups and friends in social media environment via mutual resource fusion, Expert Systems with Applications, 2013/6/15, 8, 2889-2903.
  9. Wei Zeng, Li Chen, Heterogeneous data fusion via matrix factorization for augmenting item, group and friend recommendations, Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on Applied Computing, 2013/3/18, 237-244.
  10. Wei Zeng, Yu-Xiao Zhu, Linyuan Lü, Tao Zhou, Negative ratings play a positive role in information filtering, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2011/11/1, 390, 23-24.

研究课题

  1. 国家自然科学基金面上项目,61872062,点过程在用户行为建模中的研究及应用,2019.01-2022.12,75万,主持。
  2. 国家自然科学基金青年项目,61502078,推挤安系统的信息核挖掘及其应用研究,2016.01-2018.12,24.7万,主持。
  3. 总装“十三五”装备预研共用技术,基于大数据的复杂装备智能诊断与评估技术,2018.01-2021.12,224万,主持(与中电10所联合申报)。
  4. 国家重点研发计划,多模态时空对象分析与可视化,2016YFB0502303,2016.07-2021.06,200万,主研(5)。
  5. Swiss National Science Foundation, On the diversity Problem of Recommender Systems, EG57-092011,2012.12–2013.12,3万瑞郎,已结题,主持。
  6. Swiss National Science Foundation,Sino Swiss Science and Technology Cooperation Program Follow-up Grants,TE-70382,2014.07–2014.09,1万瑞郎,已结题,主持。
  7. 中央高校基础业务,推荐系统信息核挖掘,2015.09-2017.09,20万,已结题主持。
  8. 中央高校基础业务,推荐系统信息骨架与信息核研究,2019.01-2020.12,6万,主持。
  9. 中石油川庆川庆井下作业公司,压裂施工井筒动态仿真模拟系统, 2016.12-2017.12,20万,主持。
  10. 西藏军区总医院,急进高原群体急性高原发病与脑力体力下降计算机预测模型项目,2016.06-2016.09,3万,主持。

教学研究(授课信息,教学成果等)

学术规范与论文写作,本科生