赵中英，山东科技大学，计算机学院-尊龙凯时官方app下载

赵中英，教授，博士生导师，山东省泰山学者青年专家，山东省青创团队带头人，山东省优秀研究生指导教师。ccf杰出会员，中国计算机学会 yocsef青岛主席(2020-2021)中国人工智能学会智能服务专委会委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，中国中文信息学会社会媒体处理专委会委员，山东省人工智能学会常务理事，山东省人工智能学会青年科学家委员会副主任。 

博士毕业于中国科学院计算技术研究所（中国科学院深圳先进技术研究院培养）。近年来，主要从事社交网络分析、数据挖掘、人工智能等领域的研究工作。作为负责人，主持国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金重点项目子课题、教育部人文社科基金、山东省自然科学基金、青岛市应用基础研究项目等十余项。在 ieee tkde、ieee tnnls、ieee tbd、ieee tnse、acm tomm、sigkdd、information sciences、knowledge-based systems 等期刊及会议上发表论文40余篇，已授权国内发明专利8项。近年来获“山东省高等学校科学技术二等奖”1项（第一位）、青岛市社科二等奖1项（第一位）、三等奖1项（第一位）等；作为主要成员，获山东省人工智能学会科技进步一等奖、中国商业联合会科学技术一等奖、山东省物联网协会科技进步一等奖等；指导的研究生获“山东省优秀硕士学位论文”、“山东省研究生优秀成果奖二等奖”、国家奖学金等。近年来多次被评为校级“优秀青年”、“我心目中的好老师”、“优秀教师”等。担任《计算机学报》、《软件学报》、《自动化学报》、tkde、tnnls、tsmc等近20个权威期刊的审稿人，担任nciip 2019的session chair，ccf bigdata 2017的session chair；担任pakdd等多个国际会议的pc member，担任国家自然科学基金委的函评专家等。2016年入选青岛市西海岸新区“高层次紧缺人才”，2019年入选校“菁英计划-a类人才”（教授待遇），2022年获青岛市青年科技奖。 

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欢迎优秀的学生加入到我的课题组，一起探索有意思的研究课题，创造知识，享受知识 (*^__^*) ，我的尊龙凯时官方app下载的联系方式（邮箱： ，qq：147091223） ，我个人对研究生的期望如下：

1.态度端正，做事认真，善于学习，勤于思考，进取心强；

2.具有较强的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言；

3. 具有较好的数学基础和英文水平，能够准确快速地阅读英文文献；

4. 性格开朗，具有较强的团队协作能力。

2008.9—2012.7，中国科学院计算技术研究所（深圳先进院培养），博士

2005.9—2008.7，山东科技大学，硕士（推荐免试）

2001.9—2005.7，曲阜师范大学，学士

2014.9—今，山东科技大学，计算机科学与工程学院，现为 教授，博士生导师，院长助理（2020.6起）

2012.6—2014.8，中国科学院深圳先进技术研究院，助理研究员

2011.7—2012.1，香港大学计算机系，访问学者（读博期间）

国家自然科学基金面上项目，62072288，复杂属性网络的多视角表示学习关键技术研究，2021.01-2024.12，56万元，在研，主持；

国家自然科学基金青年项目，61303167，大规模动态多维社会网络的社区发现算法研究，2014.01-2016.12，23万元，已结题，主持；

国家自然科学基金联合基金（u1435215）子课题，复杂网络中的用户行为分析及表征方法研究，2018.01-2018.12，10万元，已结题，主持；

国家自然科学基金重点项目（61433012）子课题，大数据环境下的复杂网络行为分析，2015.01-2019.12，10万元，已结题，主持；

山东省自然科学基金，zr2018bf013，动态社交网络中用户群体行为的多尺度分析及其与网络拓扑的协同演化机制研究，2018.3-2020.12，8万元，已结题，主持；

青岛市源头创新计划应用基础研究项目，18-2-2-41-jch，复杂社交网络中个体行为多尺度分析驱动的社区演化机制研究，2018.6-2020.5，10万元，已结题，主持；

zhongying zhao, zhan yang, chao li, qingtian zeng, weili guan, mengchu zhou. dual feature interaction-based graph convolution networks. ieee transactions on knowledge and data engineering, 2022, doi: 10.1109/tkde.2022.3220789. (ccf a类期刊，if=9.235)

zhongying zhao, hui zhou, liang qi, liang chang, mengchu zhou*. inductive representation learning via cnn for partially-unseen attributed networks. ieee transactions on network science and engineering, 2021, 8(1): 695-706. (sci二区，if=5.033，谷歌学术被引用19次)

guowei yue，rui xiao，zhongying zhao*，chao li. af-gcn: attribute-fusing graph convolution network for recommendation, ieee transactions on big data, 2022, doi: 10.1109/tbdata.2022.3192598. (sci二区，if=4.271）

zhongying zhao*, yonghao yang, chao li, liqiang nie. guessuneed: recommending courses via neural attention network and course prerequisite relation embeddings. acm transactions on multimedia computing, communications, and applications, 2020, 16(4): 132:1-132:17, （sci二区，if=3.144，ccf-b类）

maoguo gong, hui zhou, a.k.qin, wenfeng liu, zhongying zhao. self-paced co-training of graph neural networks for semi-supervised node classification, ieee transactions on neural networks and learning systems, 2022, doi: 10.1109/tnnls.2022.3157688.（sci一区，if=14.904）

pengyang yu, chaofan fu, yanwei yu, chao huang*, zhongying zhao, junyu dong. multiplex heterogeneous graph convolutional network. the 28th acm sigkdd conference on knowledge discovery and data mining, 2022: 2377-2387. (ccf a类顶级会议)

lina gao, zhongying zhao*, chao li, jianli zhao, qingtian zeng. deep cognitive diagnosis model for predicting students' performance, future generation computer systems, 2022, 126, 252-262. (sci一区, if=7.307)

zhongying zhao*, hui zhou, chao li*, jie tang, qingtian zeng. deepemlan: deep embedding learning for attributed networks, information sciences, 2021，543:382-397. （sci一区, if=8.233，谷歌学术被引用24次）

zhongying zhao*, xuejian zhang, hui zhou, chao li, maoguo gong, yongqing wang. hetnerec: heterogeneous network embedding based recommendation, knowledge-based systems, 2020, 204: 106218， （sci一区，if=8.038，谷歌学术被引用45次）

zhongying zhao*, chao li, xuejian zhang, francisco chiclana, enrique herrera viedma. an incremental method to detect communities in dynamic evolving social networks. knowledge-based systems. 2019, 163: 404–415. (sci一区, if=5.921, 10次入选esi高被引论文，谷歌学术被引用110次)

hui zhou, zhongying zhao*, chao li, yongquan liang, qingtian zeng. rank2vec: learning node embeddings with local structure and global ranking, expert systems with applications, 2019, 136: 276–287. (sci二区，if= 5.452) 

zhongying zhao*, wenqiang liu, yuhua qian, liqiang nie, yilong yin, yong zhang. identifying advisor-advisee relationships from co-author networks via a novel deep model. information sciences. 2018, 466: 258-269.（sci一区, if=5.524）

zhongying zhao*, shengzhong feng, qiang wang, joshua zhexue huang, graham j. williams, jianping fan. topic oriented community detection through social objects and link analysis in social networks. knowledge-based systems, 2012, 26: 164-173. (sci一区，if=4.104, 谷歌学术被引用193次)

xinchuang zhou, lingtao su, xiangju li, zhongying zhao*, chao li. community detection based on unsupervised attributed network embedding. expert systems with applications, 2022. (sci一区，if=8.665)

yongquan liang, qiuyu song, zhongying zhao*, hui zhou, maoguo gong. ba-gnn: behavior-aware graph neural network for session-based recommendation. frontiers of computer science. 2022, doi: 10.1007/s11704-022-2324-x. (ccf 计算领域高质量科技期刊 t1类)

贾霄生，赵中英*，李超，栾文静，梁永全.互信息与多条元路径融合的异质网络表示学习方法，软件学报, 2022， doi: 10.13328/j.cnki.jos.006535. （ccf a类中文期刊）

1. 优秀教师，山东科技大学，2020；

2. “我心目中的好老师”，山东科技大学，2020；

3. 学生科技创新优秀指导教师，山东科技大学，2019.12;

4. “我心目中的好老师”，山东科技大学，2019；

5. “优秀青年”，山东科技大学，2018；

6. “高层次-紧缺人才”，青岛市西海岸新区管委，2016.09；

7. “优秀青年科技工作者”，山东科技大学，2015；

8. “优秀员工”，中国科学院深圳先进技术研究院，2013（top 20%）；

9. “优秀员工”，中国科学院深圳先进技术研究院，2012（top 20%）；

10. “院长奖学金优秀奖”，中国科学院深圳先进技术研究院，2011 (top 5%)；

11. “优秀青年”，中国科学院深圳先进技术研究院，2011 (top 3%)；

12.   “院长奖学金优秀奖”，中国科学院深圳先进技术研究院，2010 (top 5%)；

13. “院长奖学金特别奖”，中国科学院深圳先进技术研究院，2009 (top2%)；

1. 山东省高等学校科学技术奖二等奖，《复杂社交网络中的社区发现及社交行为的多视角挖掘技术》， 2019；(第一完成人)

2. 青岛市社会科学优秀成果三等奖，《an incremental method to detect communities in dynamic evolving social networks》， 2020；（第一完成人）

3. 青岛市社会科学优秀成果二等奖，《identifying advisor-advisee relationships from co-author networks via a novel deep model》， 2019；（第一完成人）

4. 山东省物联网协会科技进步一等奖，基于多源数据协同感知的灾害与突发事故社会影响评估可视化系统， 2020 (主要完成人之一) ；

5. 山东省人工智能学会科技进步一等奖，面向煤矿大规模人群协同疏导的智能移动终端软件设计与开发，山东省人工智能学会，2020 (主要完成人之一)；

1. 指导的硕士生张雪健、周慧获山东省优秀硕士学位论文，2020，2021；

2. 指导的硕士生周慧、张雪健、孙金清完成的工作获山东省研究生优秀成果奖二等奖，2019；

3. 指导的硕士生周慧、杨永浩获山东科技大学“科技创新拔尖人才”荣誉称号，2018；

4. 指导的硕士生杨永浩获“华为杯”第15 届中国研究生数学建模竞赛二等奖；

5. 指导的硕士生周慧，获得2019年硕士研究生国家奖学金，2019.10；

6.  指导的硕士生周慧获山东科技大学研究生科技创新项目资助（经费：4000元）；

7. 指导的硕士生李成梁在2019年江苏省研究生“数据赋能的管理学”学术创新论坛中荣获“一等奖”；

8. 指导的本科生王景宽等3位同学，荣获“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛，国家级“一等奖”，2019；

1. 中国计算机学会高级会员；

2. 山东省人工智能学会理事；

3. 中国计算机学会（ccf）yocsef青岛主席；

4. 中国计算机学会（ccf）人工智能与模式识别专委会委员；

5. 中国人工智能学会（caai）智能服务专委会委员；

6. 中国人工智能学会（caai）知识工程与分布智能专委会委员；

7. 中国中文信息学会社会媒体处理smp专委会通讯委员；