个人简介
人简历：
董祥军（1968-），博士后，。现任山东省工业物联网智能创新示范平台主任，齐鲁工业大学工业物联网创新研究院院长。曾任齐鲁工业大学信息学院副院长、院长。2001年评为副教授，2005年破格评为教授，2009.8-2010.2悉尼科技大学（UTS）访问学者。主持国家自然科学基金、中国博士后基金、山东省自然科学基金、山东省研究生教育创新计划项目等纵向课题10余项，主持横向课题近10项，参与国家级、省级纵向课题10余项。长期从事数据挖掘方面的研究，在IEEETNNLS、IEEETCYB、ArtificialIntelligence、PatternRecognition、CIKM、Neurocomputing国际知名期刊和会议上发表论文80多篇，其中SCI收录20多篇，EI收录40多篇，授权发明专利3项。指导全日制硕士研究生20余人,其中7人考取了澳大利亚悉尼科技大学（UTS）、北京理工大学、武汉大学、华中科技大学、中国海洋大学、北京邮电大学的博士生，3人获得国家奖学金，3人获得校级优秀硕士论文。任国际著名期刊“IEEETKDE”、“IEEEIntelligentSystems”、“KnowledgebasedSystems”等的审稿人，国际知名会议PAKDD、PRICAI、ADMA、AusAI程序委员会委员。
主持和参与项目：
国家自然基金面上项目，负序列模式挖掘关键技术及其在医保欺诈检测中的应用研究(主持，71271125,2013.1-2016.12)；
山东省自然基金面上项目，基于项缺失的负序列模式快速挖掘技术及筛选机制研究（主持，2018.3-2020.12）
山东省研究生导师能力提升计划项目，硕士研究生的学术创新能力培养机制研究（主持，,2017.1-2019.12）
教育部产学协同育人项目，物联网数据挖掘（主持，2017.7-2018.6）
齐鲁工业大学国际合作项目，负序列模式关键技术研究及其在心电图监测中的应用（主持，2019.1-2021.12）
山东省自然科学基金项目，负序列模式关键技术的研究（主持，项目编号：ZR2011FM028,2011.7-2014.7）；
山东省自然科学基金项目，多数据库间的负关联规则挖掘技术研究（主持，Y2007G25）；
山东省中青年科学家奖励基金项目，负关联规则关键技术的研究（主持，2006BS01017）；
中国博士后科学基金项目面上项目，非频繁项集挖掘及冗余规则修剪技术（主持，20070420302）；
山东省研究生教育创新计划项目，IT研究生RAI培养模式的研究（主持，SDYY09037）；
山东省教育厅科技计划项目，水库大坝信息集成与智能决策系统（主持，J06N06）；
山东省教育厅山东高校优秀中青年教师国外合作项目；
横向课题项目“污水处理厂自动化控制系统”、“水库大坝信息集成与智能决策系统”等
山东省高等学校科技计划项目，基于重复序列的负序列模式挖掘关键技术的研究（第2位，J12LN10）；
山东省自然科学基金项目，加权负序列模式挖掘技术的研究(第5位，ZR2012FM032）；
山东省自然科学基金项目，加权负关联规则挖掘技术的研究(第2位，Y2008G26)；
济南市青年科技明星计划项目，Web用户正负加权频繁遍历访问模式挖掘关键技术研究（第2位，JN20090202）。
近期论文
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主要论文：
1.DongXiangjun,Qiuping,LvJinhu,CaoLongbing,XuTiantian.MiningTop-kUsefulNegativeSequentialPatternsviaLearning.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystemsDOI:10.1109/TNNLS.2018.2886199,(中科院分区(下同)SCI-Q1,IF=7.982）
2.XiangjunDong;YongshunGong;LongbingCao.e-RNSP:Anefficientmethodforminingrepetitionnegativesequentialpatterns,IEEETransactionsonCybernetics,2018,DOI:10.1109/TCYB.2018.2869907.(SCI-Q1,IF=8.803)
3.XiangjunDong;YongshunGong;LongbingCao.F-NSP+:Afastnegativesequentialpatternsminingmethodwithself-adaptivedatastorage.PatternRecognition,2018,84:13~27;(SCI-Q2,IF=3.965)
4.XiangjunDong,HaoFeng,XuTiantian.AnEfficientMethodforPruningRedundantNegativeandPositiveAssociationRules.Neurocomputing;2018,(Accepted)(SCI-Q2,IF=3.241)
5.XiaoqiJiang,TiantianXu,XiangjunDong(*).CampusDataAnalysisBasedonPositiveandNegativeSequentialPatterns.InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,(Accepted).(SCI-Q4,IF=0.915).https://doi.org/10.1142/S021800141959016X
6.TiantianXu;TongxuanLi;XiangjunDong(*).EfficientHighUtilityNegativeSequentialPatternsMininginSmartCampus.IEEEACCESS,2018,6:23839~23847;(SCI-Q2,IF=3.557)
7.QiuPing,Jiang,XiaoqiHaoFeng),XuTiantian(*),DongXiangjun(*).MiningNegativeSequentialPatternsfromFrequentandInfrequentSequencesBasedonMultipleLevelMinimumSupports.Filomat.Vol.32,no.5,2018,1765-1776(SCI-Q4,IF=0.635)
8.TiantianXu;JianliangXu(*);XiangjunDong(*).MiningHighUtilitySequentialPatternsusingMultipleMinimumUtility.InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,2018.3.1810,32(10);(SCI-Q4,IF=1.029)
9.QiuPing,ZhaoLong,ChenWeiyang,XuTiantian(*),DongXiangjun(*).Miningnegativesequentialpatternsfrominfrequentpositivesequenceswith2-levelmultipleminimumsupports.Filomat.Vol.32,no.5,2018,1875-1885(SCI-Q4,IF=0.635)
10.Chen,Weiyang,Li,Weiwei,Dong,Xiangjun,Pei,Jialun.AReviewofBiologicalImageAnalysis.CURRENTBIOINFORMATICS.Vol.13,no.4,2018,337-343(SCI-Q4,IF=0.627)
11.JialunPei,LongZhao,XiangjunDong(*),etal.Effectivealgorithmfordeterminingthenumberofclustersanditsapplicationinimagesegmentation.ClusterComputing20(4):2845-2854(2017)(SCI-Q3,IF=2.04)
12.LongZhao,QianGao,XiangjunDong(*),etal.K-localmaximummarginfeatureextractionalgorithmforchurnpredictionintelecom.ClusterComputing,2017,20(2):1401-1409.(SCI-Q3,IF=2.040)
13.JialunPei,WeiyangChen(*),XiangjunDong(*),MagneticResonanceImagingBrainImageSegmentationMethodBasedonAdaptiveClusteringAlgorithm,JournalofMedicalImagingandHealthInformatics,2017,7:1-7(SCI-Q4,IF=0.621)
14.LongZhao,LinfengJiang(*),XiangjunDong(*).Supervisedfeatureselectionmethodviapotentialvalueestimation.ClusterComputing,2016:1-11.(SCI-Q3,IF=1.514)
15.LongZhao，XueDong，WeiYangChen，LinFengJiang，XiangjunDong(*).Thecombinedcloudmodelforedgedetection.MultimediaToolsandApplications,2017,76(13):15007-15026.(SCI-Q3,IF=1.530)
16.YongshunGong,TiantianXu,XiangjunDong(*),etal.e-NSPFI:EfficientMiningNegativeSequentialPatternfrombothFrequentandInfrequentPositiveSequentialPatterns.InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,Vol.31,Issue02,2017.(SCI-Q4,IF=0.915)
17.TiantianXu,XiangjunDong(*),JianliangXu,YongshunGong.E-msNSP:Efficientnegativesequentialpatternsminingbasedonmultipleminimumsupports.InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,Volume31,Issue02,2017.(SCI-Q4,IF=0.915)
18.TiantianXu,XiangjunDong(*),JianliangXuetal..MiningHighUtilitySequentialPatternswithNegativeItemValues.InternationalJournalofPatternRecognitionandArtificialIntelligence,2017.5.410,31(10):1750035;(SCI-Q4,IF=0.915)
19.Chen,Weiyang,Liao,Bo,Li,Weiwei,Dong,Xiangjun,etal.SegmentingMicroscopyImagesofMulti-WellPlatesBasedonImageContrast.MicroscopyandMicroanalysis.Vol.23,no.5,2017,932-937(SCI-Q3,IF=2.124)
20.ZhaoLong,HaoFeng,XuTiantian,DongXiangjun.PositiveandNegativeAssociationRulesMiningforMentalHealthAnalysisofCollegeStudents.EURASIAJournalofMathematicsScienceandTechnologyEducation,2017,13(8):5577-5587.(SSCI-Q3)
21.LiangHu，ZhaoShengrong，DongXiangjun.ThebrainMRIimagesparserepresentationbasedonthegradientinformationandthenon-symmetryandanti-packingmodel.computerAssistedSurgery,2017,22(sup1):106-112.(SCI-Q4,IF=0.489)
22.LongbingCao,XiangjunDong,ZhigangZheng.e-NSP:EfficientNegativeSequentialPatternMining.ArtificialIntelligence,2016,235:156-182(SCI-Q2,IF=3.333)
23.CanWang,XiangjunDong,FeiZhou,etal.CoupledAttributeSimilarityLearningonCategoricalData,inIEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems,vol.26,no.4,pp.781-797,April2015.(SCI-Q1,IF=4.854)
24.XiangjunDong，ChuanluLiu，TiantianXu.SelectActionablePositiveorNegativeSequentialPatterns.JournalofIntelligentandFuzzySystems，2015.1.1，29（6）：2759-2767.(SCI-Q4,IF=1.004)
25.XiangjunDong,ZhigangZheng,LongbingCao,etal.e-NSP:EfficientNegativeSequentialPatternMiningBasedonIdentifiedPositivePatternsWithoutDatabaseRescanning.Proceedingsof19thAssociationofComputingMachineryConferenceonInformationandKnowledgeManagement(CIKM2011),Glasgow,825-830
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