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吴宾

日期:2022-09-21 信息来源: 浏览量:


吴宾,男,1991年生,副研究员,硕士生导师。分别于2013年、2016 年和2020 年在郑州大学获得本、硕、博学位,新加坡国立大学计算机学院访问学者(2018-2019),主要研究方向为机器学习、数据挖掘、推荐系统、多媒体分析、图表示学习等。在信息检索、人工智能等领域的国内外著名期刊及学术会议已发表30余篇论文,包括IEEE TNNLS、IEEE TKDE、IEEE TII、Information Sciences、IEEE IOTJ、中国科学:信息科学、软件学报、计算机研究与发展、WSDM等;出版译著两部;国际著名推荐算法开源平台NeuRec的创办者;Frontiers of Computer Science期刊学术推广编辑,长期担任多个国内外期刊的审稿人以及多个国际顶会的程序委员会成员;先后荣获河南省教育厅科技成果奖(优秀科技论文奖),河南省自然科学优秀学术论文奖,ACM中国郑州分会优博奖,郑州大学十佳研究生,郑州大学校级优秀博士学位论文,河南省优秀毕业生等荣誉。

代表性论著

[1] Bin Wu, Xiangnan He, Yun Chen, Liqiang Nie, Kai Zheng & Yangdong Ye. Modeling product’s visual and functional characteristics for recommender systems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 34(3):1330-1343, 2022. (中科院2区SCI, CCF A, IF=9.235)

[2] Bin Wu, Xiangnan He, Qi Zhang, Meng Wang & Yangdong Ye. GCRec:graph-augmented capsule network for next-item recommendation, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 已录用, 2022. (中科院1区SCI, CCF B, IF=14.255)

[3] Bin Wu, Lihong Zhong, Lina Yao, & Yangdong Ye. EAGCN: an efficient adaptive graph convolutional network for item recommendation in social internet of things, IEEE Internet of Things Journal, 9(17):16386-16401, 2022. (中科院1 区SCI, IF=10.238)

[4] BinWu, Lihong Zhong, Hui Li, & Yangdong Ye. Efficient complementary graph convolutional network without negative sampling for item recommendation, Knowledge-Based Systems, 256:109758, 2022. (中科院1区期刊, IF= 8.139)

[5] BinWu, Xiangnan He, Zhongchuan Sun, Liang Chen & Yangdong Ye. ATM: an attentive translation model for next-item recommendation, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(3):1448-1459, 2020. (中科院1区SCI, IF=9.112)

[6] Bin Wu, Yangdong Ye & Yun Chen. Visual appearance or functional complementarity: which aspect affects your decision making?, Information Sciences, 476:19-37, 2019. (中科院1区SCI, CCF B, IF=5.524)

[7] BinWu, Yangdong Ye. BSPR: basket-sensitive personalized ranking for product recommendation, Information Sciences, 541:185-206, 2020. (中科院1 区SCI, CCF B, IF=5.910)

[8] Shuai Zhang, Lina Yao, BinWu, Xiwei Xu, Xiang Zhang & Liming Zhu. Unraveling metric vector spaces with factorization for recommendation, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(2):732-742, 2020. (中科院1区SCI, 通信作者, IF=9.112)

[9] Bin Wu, Xiangnan He, Le Wu, Xue Zhang & Yangdong Ye. Graph-augmented co-attention model for socio-sequential recommendation, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023. (中科院1区SCI, CCF B, IF=11.471)

[10] Bin Wu, Lihong Zhong & Yangdong Ye. Graph-augmented social translation model for next-item recommendation, IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023. (中科院1区SCI, IF=11.648)

[11] Zhongchuan Sun, Bin Wu, Shizhe Hu, Mingming Zhang & Yangdong Ye. Attentive adversarial collaborative filtering, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2023. (中科院1区SCI, CCF B, IF=11.471)

[12] 吴宾, 娄铮铮, 叶阳东. 联合正则化的矩阵分解推荐算法, 软件学报, 29(9):2681-2696, 2018. (中国计算机学会推荐A类中文期刊)

[13] 吴宾, 娄铮铮, 叶阳东. 一种面向多源异构数据的协同过滤推荐算法, 计算机研究与发展, 56(5):1034-1047, 2019. (中国计算机学会推荐A类中文期刊)

[14] 吴宾, 陈允, 孙中川, 叶阳东. 联合成对排序的物品推荐模型, 通信学报, 40(9):193-206, 2019.  (中国计算机学会推荐B类中文期刊)

[15] 张麒, 吴宾, 孙中川, 叶阳东. 细粒度建模用户兴趣的序列化推荐方法, 中国科学:信息科学, 已录用, 2021. (中国计算机学会推荐A 类中文期刊)

[16] 推荐系统技术、评估及高效算法, 第二版, 机械工业出版社, 2018, 译著.

[17] 推荐系统技术、评估及高效算法, 第一版, 机械工业出版社, 2015, 译著.

部分专利

[1] 叶阳东,孙中川,吴宾,吴云鹏. 一种基于成对对抗训练的推荐模型, CN 109360069 B

[2] 叶阳东,孙中川,吴宾. 一种在离散数据上使用对抗模型的方法, CN 202010044722.2.

[3] 叶阳东,吴宾,孙中川,王有为,梁慧丹. 一种基于高阶平移模型的物品推荐方法, CN 202010536656.0.

[4] 叶阳东,吴宾,梁慧丹,孙中川. 一种融合物品内在与外在特性的推荐方法, CN 202010537969.8.

[5] 叶阳东,钟李红,吴宾,孙中川. 一种空间自适应图卷积网络的推荐方法, CN 202110809640.7.

[6] 叶阳东,钟李红,吴宾. 一种高效非采样的图卷积网络推荐方法, CN 202111572632.1.

科研项目

[1] 多模态数据驱动的多路图神经网络推荐方法研究(62102369),国家自然科学青年基金项目,2022-2024年,主持

[2] 多行为数据驱动的图神经网络推荐方法,河南省博士后科研启动项目(202102016),2021-2022,二等,主持

[3] 路网运营与安全大数据获取与挖掘技术(2018YFB1201403),国家重点研发计划“先进轨道交通”重点专项子课题,2018-2020,参与

[4] 图传播IB方法的模型及传播机制研究(62176239),国家自然科学基金,2022-2025,参与

[5] 传播IB方法的研究(61772475),国家自然科学基金,2018-2021,参与

[6] LibRec, 经典推荐算法开源库, #Stars:3108, 核心开发者

[7] NeuRec, 跨平台推荐算法开源库, #Stars:956, 创办者

[8] DeepRec, 基于深度学习的推荐算法开源库, #Stars:1081, 核心开发者

奖项荣誉

2022 年,河南省教育厅科技成果奖优秀科技论文奖

2022 年,河南省第五届自然科学优秀学术论文奖

2020 年,ACM 中国郑州分会优博奖

2020 年,郑州大学校级优秀博士学位论文奖

2020 年,河南省优秀毕业生

2020 年,郑州大学研究生优秀学位论文嵩山奖

2019 年,郑州大学十佳研究生(郑州大学研究生最高荣誉)

2019 年,博士研究生国家奖学金

学术活动

会议PC:RecSys, KDD, AAAI, IJCAI, WSDM, ECML-PKDD

期刊审稿人:ACM TOIS, ACM TKDD, IEEE TII, IEEE TKDE, IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Systems, Information Sciences, Knowledge and Information Systems, Knowledge-Based Systems, Frontiers of Computer Science, IEEE Intelligent Systems, Neurocomputing, Expert Systems with Applications, Multimedia Systems, WWWJ, 软件学报, 计算机研究与发展, 计算机学报

招生信息

欢迎对机器学习、数据挖掘、推荐系统、多媒体等感兴趣的同学加入,请有意向同学将个人简历和本科成绩单发送至wubin@gs.zzu.edu.cn微信:wubinzzu 个人主页:https://wubinzzu.github.io/



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