杨宁 - 四川大学 - 计算机学院

个人简介

2010年6月毕业于四川大学计算机学院，获工学博士学位。现为四川大学计算机学院副教授，博士研究生导师。2012年9月至2013年9月，在美国伊利诺伊大学芝加哥分校做访问学者，与Philip S. Yu教授合作开展科研。长期从事机器学习和数据挖掘方面的研究工作，目前的研究兴趣包括推荐系统、图数据挖掘、社交媒体挖掘、社会网络分析。作为项目负责人主持国家自然科学基金面上项目2项、教育部博士点基金项目1项、四川省科技支撑计划项目2项、四川省应用基础研究计划项目1项、中国电子科技集团第十研究所横向项目1项。2010年以来，已在TKDE、DMKD、WWWJ、CIKM、ICDM、SDM、KBS等CCF推荐的高水平期刊和国际会议上发表论文30余篇。是知名国际会议AAAI、CIKM、WAIM、APWeb的程序委员，是TKDE、WWWJ等期刊的审稿人。项目成果及获奖荣誉 1. 国家自然科学基金面上项目，基于跨网络信息传播的多社交网络融合研究（61972270），2020/01-2023/12，主持。 2. 国家自然科学基金面上项目，时态序列中的信息转移挖掘研究（61173099），2012/01-2015/12，主持。 3. 四川省重点研发项目，城市大数据实时计算和智能分析引擎关键技术研究（2019YFG0213），2019/01-2020/12，主持。 4. 四川省应用基础研究计划项目，面向社会计算的大规模社会感知数据融合挖掘与应用关键技术研究（2014JY0220），2014/09-2017/09，主持。 5. 教育部博士点基金项目，面向时态序列预测和干预的信息转移模式挖掘研究（20110181120062），2012/01-2014/01，主持。 6. 四川省科技支撑计划项目，基于物联网的数字痕迹挖掘与应用关键技术研究（2011GZ0223），2011/01-2013/12，主持。 2011年四川大学优秀青年骨干教师奖；2015年四川大学课堂教学质量优秀奖。其他项目 7.中国电子科技集团公司第十研究所横向项目，智能化的目标动态特征挖掘及分析系统，2015/01-2016/12，主持。 2011年四川大学优秀青年骨干教师奖；2015年四川大学课堂教学质量优秀奖。

研究领域

推荐系统、图机器学习、社交媒体挖掘、社会网络分析

近期论文

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1.Qiaomin Yi,Ning Yang*, Philip S. Yu. Dual Adversarial Variational Embedding for Robust Recommendation. TKDE, 2021. (CCF-A) 2.Chen Cui,Ning Yang*, Philip S. Yu. MLANE: Meta-Learning Based Adaptive Network Embedding. In Proceedings of IEEE Big Data 2020. (CCF-C) 3.Ning Yang, Yuchi Ma, Li Chen, Philip S. Yu. A Meta-feature Based Unified Framework for Both Cold-start and Warm-start Explainable Recommendations. World Wide Web Journal, 2020, 23(1):241–265. (CCF-B) 4.Yuhui Zhao,Ning Yang*, Tao Lin, Philip S. Yu. Deep Collaborative Embedding for Information Cascade Prediction. Knowledge-Based Systems (KBS), 2020, 193(4):105502. (CCF-C,中科院一区) 5.Huanrui Luo,Ning Yang*, Philip S. Yu. Hybrid Deep Embedding for Recommendations with Dynamic Aspect-Level Explanations. In Proceedings of IEEE Big Data 2019. (Best Paper Award, out of 554 submissions) (CCF-C) 6.Yi Wu,Ning Yang*, Huanrui Luo. Unified Group Recommendation Towards Multiple Criteria. In Proceedings of APWeb-WAIM 2019. (CCF-C) 7.Yunfeng Hou,Ning Yang*, Yi Wu, Philip S. Yu. Explainable Recommendation with Fusion of Aspect Information. World Wide Web Journal, 2019. (CCF-B) 8.Yanchao Sun, Cong Qian,Ning Yang*, Philip S. Yu. Collaborative Inference of Coexisting Information Diffusions. In Proceedings of ICDM 2017. (CCF-B) 9.Yuchi Ma,Ning Yang*, Lei Zhang, Philip S. Yu. Spatial and Semantical Label Inference for Social Media: A Cross-Network Data Fusion Approach. Knowledge and Information Systems (KAIS), 2017, 53(10):153–177. (CCF-B) 10.Ning Yang, Lifang He, Zheng Li, Philip S. Yu. Reducing Uncertainty of Dynamic Heterogeneous Information Networks: A Fusing Reconstructing Approach. Data Mining and Knowledge Discovery (DMKD), 2017, 31(3):879-906. (CCF-B) 11.Yuchi Ma,Ning Yang*, Lei Zhang, Philip S. Yu. Predicting Neighbor Label Distributions in Dynamic Heterogeneous Information Networks. World Wide Web Journal, 2017, 20(6):1269-1291. (CCF-B) 12.Ning Yang, Philip S. Yu. Efficient Hidden Trajectory Reconstruction From Sparse Data. In Proceedings of CIKM 2016. (CCF-B) 13.Yuchi Ma,Ning Yang*, Chuan Li, Lei Zhang, Philip S. Yu. Predicting Neighbor Distribution in Heterogeneous Information Networks. In Proceedings of SDM 2015. (CCF-B) 14.Ning Yang, Xiangnan Kong, Fengjiao Wang, Philip S. Yu. When and Where: Predicting Human Movements Based on Social Spatial-Temporal Events.In Proceedings of SDM 2014. (CCF-B)