燕彩蓉  (副教授)


燕彩蓉

女 副教授 硕士生导师 计算机应用技术系 系主任

个人简介:

分别于200020032006年毕业于西安交通大学,获得计算机科学与技术专业本科、硕士和博士学位。20042006年在西安交通大学计算机科学与技术系担任讲师,20068月通过人才引进到东华大学任教至今。一直从事智能信息检索与挖掘,以及分布式并行计算方面的教学与科研工作,主持一项国家自然科学基金项目“面向大数据的实体解析方法及关键技术研究”,在数据质量管理和价值发现,以及资源管理与优化等方面积累了丰富的研究经验,并取得了一些阶段性的成果。担任中国计算机学会、中国自动化学会、中国人工智能学会专委委员。

5年的主要论文:

1. Cairong Yan, Kang Yan, Yanting Zhang, Yongquan Wan, Dandan Zhu. Attribute-guided Fashion Image Retrieval by Iterative Similarity Learning. Proc. ICME 2022. (CCF B)

2. Zijian Wang, Yanting Zhang, Haibo Shi, Lei Cao, Cairong Yan, Guangwei Xu. Recurrent spiking neural network with dynamic presynaptic currents based on backpropagation. International Journal of Intelligent Systems, vol. 37, no. 3, pp. 2242-2265, 2022. (SCI 2)

3. Cairong Yan, Xiaoke Li, Yizhou Chen, Yanting Zhang. JointCTR: A joint CTR prediction framework combining feature interaction and sequential behavior learning. Applied Intelligence, 2022. (SCI 2)

4. Yanting Zhang, Zijian Wang, Ruoning Song, Cairong Yan, Yonggang Qi. Detection-by-tracking of traffic signs in videos. Applied Intelligence, 2022. (SCI 2)

5. Cairong Yan, Junli Xian, Yongquan Wan, Pengwei Wang. Modeling implicit feedback based on bandit learning for recommendation. Neurocomputing, vol. 447, no. 8, pp. 244-256, 2021. (SCI 2)

6. Cairong Yan, Yizhou Chen, Yongquan Wan, Pengwei Wang. Modeling low- and high-order feature interactions with fm and self-attention network. Applied Intelligence, vol. 51, no. 6, pp. 3189-3201, 2021. (SCI 2)

7. Cairong Yan, Haixia Han, Zijian Wang, Yanting Zhang. Two-Phase Multi-armed Bandit for Online Recommendation. Proc. DSAA 2021. (CCF C)

8. Cairong Yan, Anan Ding, Yanting Zhang, Zijian Wang. Learning fashion similarity based on hierarchical attribute embedding. Proc. DSAA 2021. (CCF C)

9. Cairong Yan, Yiwei Wang, Yanting Zhang, Zijian Wang, Pengwei Wang. Modeling long- and short-term user behaviors for sequential recommendation with deep neural networks. Proc. IJCNN 2021. (CCF C)

10. Cairong Yan, Shuai Liu, Yanting Zhang, Zijian Wang, Pengwei Wang. A multi-task learning approach for recommendation based on knowledge graph. Proc. IJCNN 2021. (CCF C)

11. Yongquan Wan, Yizhou Chen, Cairong Yan, Bofeng Zhang. Similarity-based Sales Forecasting Using Improved ConvLSTM and Prophet’. Intelligent Data Analysis, vol. 25, no. 2, pp. 383-396, 2021. (CCF C)

12. Yongquan Wan, Lihua Zhu, Cairong Yan, Bofeng Zhang. Attribute interaction aware matrix factorization method for recommendation. Intelligent Data Analysis, vol. 25, no. 2, pp. 1115-1130, 2021 (CCF C)

13. Cairong Yan, Qinglong Zhang. Merging visual features and temporal dynamics in sequential recommendation. Neurocomputing, vol. 362, no. 10, pp. 11-18, 2019 (SCI 2)

14. 燕彩蓉, 周灵杰, 张青龙, 李晓林. 因子分解机模型的宽度和深度扩展研究. 软件学报, 2019, 30(3): 822-844. (CCF中文 A)

15. 燕彩蓉, 张青龙, 赵雪, 黄永锋. 基于广义高斯分布的贝叶斯概率矩阵分解方法. 计算机研究与发展. 2016, 53(12): 2793-2800. (CCF中文 A)

16. Cairong Yan, Yan Huang, Qinglong Zhang, Yan Wan. NSPD: An N-stage Purchase Decision Model for E-commerce Recommendation. Proc. APWeb-WAIM, pp. 149-164, 2018. (CCF C)

17. Cairong Yan, Qinglong Zhang, Xue Zhao, Yongfeng. Huang. An Intelligent Field-Aware Factorization Machine Model. Proc. DASFAA 2017. (CCF B)

获奖:

1. 纺织服装行业电子商务新模式研究. 2018年纺织行业信息化成果奖(解决方案奖)一等奖.

2. 创新创业教育背景下“人工智能+新工科”的教学模式研究与实践. 2019年中国纺织工业联合会教学成果奖三等奖.

3. “Linux系统”翻转课堂教学研究与实践. 2017年中国纺织工业联合会教学成果奖三等奖.

主要研究方向:

推荐系统

大数据分析与挖掘

分布式并行计算


讲授课程:

操作系统原理(上海市重点课程)

Linux系统(上海市精品课程)

大数据技术


近期主持以及参与的科研项目:

1. 国家自然科学基金, 面向大数据的实体解析方法及关键技术研究

2. 教育部在线教育研究中心在线教育基金(全通教育), 基于社会网络的学习资源推动机制研究

3. 国家自然科学基金项目, 多云环境下复杂服务应用的优化分解关键技术研究”

4. 上海市科技创新行动计划项目, 面向互联网金融风控的大数据分析核心算法模型”


近几年的论著:

1. 燕彩蓉, 潘乔. 机器学习: 因子分解机模型与推荐系统. 科学出版社, 2019.3.

2. 燕彩蓉. Linux系统与大数据应用(2). 高等教育出版社, 20199.

3. 燕彩蓉, 李继云. Linux系统与大数据应用(1). 高等教育出版社, 20164.


国际交流与合作:

1. 访问学者, 美国 佛罗里达大学 电子与计算机工程系, 合作导师:Dr. Xiaolin (Andy) Li (李晓林), 20118-20127.


联系方式:

 话:(86)021-6779-2165

 箱:cryan-at-dhu (suffix .edu.cn)

办公室:1号学院楼249