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个人简介

古万荣,男,毕业于华南理工大学。曾任华为技术有限公司高级工程师。美国华盛顿州立大学公派访问学者。信息产业部认证的系统架构设计师(高级工程师)。主持省部级/国家级项目4项。爱好编程、软件研发设计、数据分析等;擅长大数据处理、搜索引擎、推荐系统、深度学习框架应用研究。以第一作者身份发表JCR Q1~Q2论文、SCI/EI检索的论文十余篇,专著4本,授权专利1份,专利受理4份,软件著作版权10余项。也对软件架构设计、项目管理与规划、IT管理咨询等感兴趣。 企业应用项目摘选: 国笔科技有限公司移动实体信息提供技术储备项目 南方报业传媒集团全媒体一体化平台系统研发项目 南方报业传媒集团广告系统规划项目 南方报业传媒集团发行管理系统研发项目 南方报业传媒集团历史新闻库标引与检索研发项目 下一代互联网分布式搜索引擎平台研发管理和实施项目 南方报业传媒集团OA系统规划项目 天工网招标采购信息抓取与检索系统研发和实施项目 毕士威咨询管理公司比特云社交网站建设研发项目 华为技术有限公司大数据战略规划项目 工作经历 现在: 华南农业大学-数学与信息学院(软件学院),任讲师,硕士研究生导师。 美国华盛顿州立大学,公派访问学者。 以往工作经历: 华为技术有限公司-中央软件院,任高级工程师。 南方报业传媒集团,任高级项目经理、架构管理副总监。 教育经历 华南理工大学--计算机系统结构--博士 暨南大学--计算机软件与理论--硕士 暨南大学--计算机科学与技术--学士 获奖荣誉 2018年,华南农业大学 数学与信息学院 科研十佳工作者 2016年,华为技术有限公司 明日之星奖; 2014年,国家博士研究生奖学金; 2014年,华南理工大学优秀博士论文创新基金资助二等奖; 2014年,安居宝科技企业奖学金; 2013年,华南理工大学优秀博士论文创新基金资助三等奖。 科研项目 在研科研项目摘选: (1)协同超图推荐模型研究及应用,广东省自然科学基金项目(2018A030313437),2018.5~2021.4,主持。 (2)基于超图模型的新闻推荐研究及应用,教育部人文社科项目(18YJCZH037),2018.5~2020.4,主持。 (3)基于复杂对象关系模型的新闻推荐研究及应用,广东省哲学社会科学“十三五”规划项目(GD18CXW01),主持。 (4)人工智能时代的Spark教学内容资源建设,教育部产学协同育人项目(201702139010),主持。 专著教材 近年来的著作摘选: (6)何亦琛, 古万荣. C语言程序设计从入门到精通[M]. 电子工业出版社, 2018. (5)申远, 古万荣. 零基础学Visual C++[M]. 机械工业出版社, 2014. (4)谢贤芬, 古万荣. 零基础学Visual C++[M]. 机械工业出版社, 2012. (3)谢贤芬, 古万荣. 21天学通Visual C++[M]. 电子工业出版社, 2011. (2)古万荣. VISUAL C++轻松入门(附光盘)[M]. 人民邮电出版社, 2009. (1)古万荣. Visual C++完全自学手册[M]. 机械工业出版社, 2009. 科研创新 授权专利: (1)一种基于超图排序的新闻推荐方法(ZL 2014 1 0299211.X) 董守斌,古万荣,袁华 授权软件著作版权: (1)基于fast r-cnn的甲状腺肿瘤超声图像自动识别系统; (2)基于词向量模型的查询词扩展搜索平台; (3)SCAU iOS club小程序平台; (4)基于Nutch的互联网信息抓取系统; (5)易书网系统; (6)“百租易”物品租赁平台系统; (7)智能问答系统软件; (8)个人事务管理系统; (9)HTML旅游网站软件; (10)基于iOS平台的图像社交软件; 教学活动 主讲本科课程: 《软件开发基础(C++)》 《云计算与大数据》 《C语言程序设计》 主讲硕士研究生课程: 《云计算与大数据》 ---------------------------------------- 省工信厅专家讲堂--中小企业家/CTO技术课堂主讲: 《大数据处理与分析》 指导学生 截至2019年,累计指导/合作指导硕士研究生5人,已毕业2人;累计指导本科毕业生25人;毕业学生均在各大国有企业、外资企业或知名民营企业(腾讯、华为等)从事技术研发工作。 我的团队 团队现有教授2名,讲师3名,均有国内外知名大学博士学位。研究生9名,本科研发和研究实习生10余名。团队长期注重基础科研和产学结合,与工业界联系紧密,从基础理论研究,到原型研发,再到产品输出,进而反馈理论成果演进,形成理论和实践的良性闭环。团队氛围活跃,运作良好,为理论和工业人才的培养构建了良好的软环境。

研究领域

搜索引擎、推荐系统、互联网大数据分析与挖掘、生物信息挖掘。

近期论文

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[A14] 谢贤芬, 古万荣*, 何亦琛, 张子烨, 毛宜军 and 邓雅莹. Collaborative-filtering Recommendation based on The Trust Network. IICSPI 2019会议录用,待发表。 [A13] 古万荣, 谢贤芬*, 张子烨, 何亦琛, 毛宜军, 李海良, 黄诗诗 and 梁早清. TruRec: An Improved Trust-Based Recommendation in Cross-Domain[C] //The International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. Springer, Cham, 2019: 69-76. [A12] 古万荣, 张子烨, 谢贤芬, 何亦琛. An Improved Muti-task Learning Algorithm for Analyzing Cancer Survival Data,IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (SCI-IF:2.43),2019. CCF推荐B级期刊。 [A11] 古万荣, 谢贤芬*, 毛宜军, and 何亦琛. Optimization of Hypergraph Based News Recommendation by Binary Decision Tree[J], Lecture Notes in Coputer Science (EI). Springer, Cham, 2018: 83-101. [A10] 古万荣, 谢贤芬, 何亦琛, et al. 基于AdaBoost算法的药物—靶向蛋白作用预测算法[J]. 生物医学工程学杂志(EI), 2018, 35(06):113-120. [A9] 古万荣, 董守斌*, and 陈铭权. Personalized news recommendation based on articles chain building. Neural Computing & Applications (SCI-IF:4.32), (2016): 1263-1272. CCF推荐C级期刊。 [A8] 古万荣, 董守斌, 曾之肇 等. 基于微博用户模型的个性化新闻推荐[J]. 中文信息学报, 2016, 30(1): 93-101. CCF推荐B级中文期刊。 [A7] 古万荣, 董守斌*, and 曾之肇. HCKP: An Effective Hybrid Classification for Chinese News. Journal of Information and Computational Science (EI), 2014,11(9):3117-3123. [A6] 古万荣, 董守斌*, and 张鹏. ARMIS: An effective Chinese OOV words automatic recognition and extraction system. Journal of Computational Information Systems (EI), 2014, 10(7):2837-2849. [A5] 古万荣, 董守斌*, and 何景潮. Automatic prediction method for hot news topics based on time-series analysis. Journal of Computational Information Systems (EI), 2014, 10(8):3473-3485. [A4] 古万荣, 董守斌*, and 何锦潮. 基于二次聚类的新闻推荐方法[J]. 华南理工大学学报:自然科学版 (EI), 2014(7):15-20. [A3] 古万荣, 董守斌*, and 曾之肇. Increasing recommended effectiveness with markov chains and purchase intervals. Neural Computing & Applications (SCI-IF:4.32), 2014, 25(5):1153-1162. CCF推荐C级期刊。 [A2] 古万荣, 董守斌*, and 曾之肇. An effective news recommendation method for microblog user. The Scientific World Journal (SCI-IF :1.73),2014, 2014(3):907515-907515. [A1] 古万荣. 一种高效的数据标引管理系统的设计与应用[J]. 中国新闻技术工作者联合会五届一次理事会暨学术年会论文集 (上篇), 2009. --------------------------- 近年来以参与者身份发表科研论文: [B6] 由晓斌, 周天亮文, 李海良, 古万荣. 人工智能技术在女性肿瘤辅助诊断中的探索和实践,《医疗器械蓝皮书》,2018.08。 [B5] 何秋蓉, 何子亮, 古万荣, 钟南, 孙远明. 基于最大类间方差自适应阈值的五花肉肥瘦自动识别方法[J]. 现代食品科技, 34(10):270-276, 2019. [B4] 李海良, 翁建*, 施玉键, 古万荣, 毛宜军等人. An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images[J]. Scientific reports, 2018, 8(1): 6600. [B3] 何秋蓉, 孙远明, 毛宜军, 古万荣, & 梁早清. (2018). 新的柱形二维条码生成方法及应用. 计算机应用, 2. [B2] 谢贤芬, 王斌会, 古万荣, 张子烨, Bank Macro Safety Status Research Based on Robust MEWMA process control method, Advance in Social Science, Education and Humanities Research, Vol264, 251-256, 2018. [B1] 谢贤芬, 古万荣, 王斌会. Risk Assessment of Rainstorm and Flood Disaster Based on Multi-index[J]. Communications in Information Science and Management Engineering, 2012, 2(8).

学术兼职

广州明领信息科技有限公司,现任科技特派员。 广州富智科技有限公司,曾任合伙人、高级顾问。 广州拓普暨达信息技术有限公司,曾任副总裁。

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