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郑麟

发布日期:2018-09-05    作者:         点击:


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郑麟 博士(武汉大学)

职称/职务:副教授

研究方向:智能推荐算法,可解释人工智能,生成式人工智能

研究领域:信息检索,人工智能




个人介绍:

郑麟博士是中国计算机学会(CCF)会员和美国计算机协会(ACM)专业会员,中国中文信息学会大模型专委会委员,主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金等项目;已培养的研究生就业范围广泛,包括互联网头部与创新型企业、各类与人工智能和数据挖掘相关的企事业单位等;欢迎对科研有强烈兴趣、做事积极认真能坚持、具备一定数学理论功底并有扎实编程基础的同学报考研究生。

研究主页:https://www.researchgate.net/profile/Lin-Zheng-21

Email: lzheng@stu.edu.cn

办公地址:

汕头大学(东海岸校区) 数学与计算机学院 D栋南塔412

教育背景:

2013–2017,武汉大学计算机学院,计算机应用技术,博士

工作经历:

2017–2018,香港浸会大学,计算机系,博士后研究员

2018–2023,汕头大学,工学院,计算机科学与技术系

2023 至今,汕头大学,数学与计算机学院,计算机科学与技术系

教学课程:

程序设计基础,计算机组成原理,文本挖掘与推荐系统

发表的学术论文:

[1] Lin Zheng (*), Naicheng Guo, Weihao Chen, Jin Yu, Dazhi Jiang. 2020. Sentiment-guided Sequential Recommendation [C], 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020.07.25-2020.07.30. (信息检索国际顶级会议, CCF-A类论文)

[2] Jianzhen Chen, Lin Zheng (*), and Sentao Chen. User view dynamic graph driven sequential recommendation. Knowledge and Information Systems, 65(6):2541–2569, 2023. 2.25 (信息系统国际权威期刊, CCF-B类论文,SCI收录)

[3] Lin Zheng, Fuxi Zhu, Sheng Huang, Jin Xie. 2017. Context Neighbor Recommender: Integrating contexts via neighbors for recommendations [J]. Information Sciences, 414 (11): 1-18. (信息科学国际权威期刊, CCF-B类论文,SCI收录)

[4] Nuo Chen, Lin Zheng (*), Sentao Chen. Recurrent-optimized user association representation for multi-target cross-domain sequential recommendation. Knowledge and Information Systems (2025): 1-27. (信息系统国际权威期刊, CCF-B类论文,SCI收录)

[5] Lin Zheng (*), Yixuan Lin, A multiorder feature tracking and explanation strategy for explainable deep learning, Journal of Intelligent Systems, 32(1), Published: 26 April 2023. (智能系统类期刊论文, SCI收录)

[6] Donglin Zhou, Zhihong Zhang, Yangxin Zheng, Zhenting Zou, Lin Zheng (*), Attenuated sentiment-aware sequential recommendation, International Journal of Data Science and Analytics, 16, 271–283 (2023). (数据科学类期刊论文, SCI收录)

[7] Sentao Chen, Lin Zheng, Hanrui Wu. Riemannian representation learning for multi-source domain adaptation[J]. Pattern Recognition, 2023, 137: 109271. (模式识别国际权威期刊,CCF-B类论文, SCI收录)

[8] Naicheng Guo, Xiaolei Liu, Shaoshuai Li, Qiongxu Ma, Kaixin Gao, Bing Han, Lin Zheng, Sheng Guo, Xiaobo Guo. Poincaré Heterogeneous Graph Neural Networks for Sequential Recommendation[J]. ACM Transactions on Information Systems, 2023, 41(3): 1-26. (信息系统国际权威期刊, CCF-A类论文, SCI收录)

[9] Lisheng Wen, Sentao Chen, Mengying Xie, Cheng Liu, Lin Zheng. Training multi-source domain adaptation network by mutual information estimation and minimization. Neural Networks, 2024, 171: 353-361. (人工智能类国际权威期刊, CCF-B类论文, SCI收录)

[10] Cheng Liu, Rui Li, Sentao Chen, Lin Zheng, Dazhi Jiang. Adaptive dual graph regularization for clustered multi-task learning. Neurocomputing, 2024, 574: 127259. (人工智能类国际知名期刊, CCF-C类论文, SCI收录)

[11] 郑麟, 林艺璇, 周东霖, 朱福喜. 一种时序情感记忆可约束可解释的序列推荐方法[J]. 计算机科学, 2023, 50 (6A): 220100066-8. (中国计算机权威期刊,计算机学会会刊,CCF 中文B类论文)

[12] 郑麟,朱福喜,姚杏. 2016. 基于属性提升与局部采样的推荐评分预测 [J]. 计算机学报, 39 (8), 1501-1514. (中国计算机顶级期刊,计算机学会会刊,CCF 中文A类论文, EI期刊)

[13] Lin Zheng, Fuxi Zhu and Alshahrani Mohammed. 2017. Attribute and global boosting: A rating prediction method in context-aware recommendation [J]. The Computer Journal, 60 (7): 957-968. (英国皇家计算机学会会刊,  CCF B类论文,SCI收录)

[14] Lin Zheng, Fuxi Zhu. 2017. Preference integration in context-aware recommendation [C]. Proceedings of the 22nd International Conference on Database Systems for Advanced Applications: DASFAA 2017 Part I. Springer LNCS, Volume 10177, 475–489. (数据挖掘国际知名会议, CCF B类论文, EI检索)

[15] 上下文分解机的自适应更新策略 [J]. 2016. 姚杏,朱福喜,阳小兰,郑麟,刘世超. 计算机科学 43 (9), 71-76. (中国计算机学会会刊,  CCF 中文B类论文, 中文核心期刊)

[16] 郑麟. 基于属性提升与偏好集成的上下文感知推荐 (博士学位论文), 2017.武汉大学.

科研项目:

主持:

1) 国家自然科学基金, 青年项目, 以主观因素为导向的过程可解释的用户偏好挖掘研究,  No. 61902231.

2) 广东省自然科学基金, 面上项目,可持续的主客观交互智能感知与偏好记忆可理解研究, No. 2020A1515010531.

3) 广东省自然科学基金, 面上项目, 基于多阶特征统一表征的树图交互可解释研究, No. 2023A1515011240.

4) 广东教育科学规划课题(高等教育专项), 面向个性化记忆引导的互动教学模式探究, No. 2021GXJK241.

5) 汕头大学科研启动项目, 基于情绪上下文感知的个性化推荐研究, No. NTF18017.

参与:

1) 国家自然科学基金, 面上项目, 基于溯因推理的对话情感分析关键问题研究, No. 62372283.

2) 广东省自然科学基金, 面上项目, 领域泛化的领域对齐算法研究, No. 2023A1515012954.

3) 广东省自然科学基金, 面上项目, 基于认知与记忆策略的机器个性化情感建模方法研究, No. 2019A1515010943.

4) 广东省普通高校基础研究与应用基础研究(自然科学), 重点项目, 面向复杂情境的类脑情感计算模型研究, No. 2018KZDXM035.

5) 广东教育科学规划课题(高等教育专项), 新工科背景下计算机专业课程思政体系构建与实践, 2021GXJK405.

6) 国家自然科学基金, 面上项目, 用户自适应的社会标签生产和优化模型研究, No. 61272277.

7) Hong Kong Research Grants Council Project: RGC/HKBU12200415.

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