王英

【研究方向】人工智能、机器学习、数据挖掘、自然语言处理、社会计算、信息检索

【硕士生招生专业】

金沙威尼斯欢乐娱人城，081200计算机科学与技术（学术学位）

金沙威尼斯欢乐娱人城，085400电子信息、085404计算机技术（专业学位）

软件学院，083500软件工程（学术学位）

软件学院，085400电子信息、085405软件工程（专业学位）

【博士生招生】

要求：具有机器学习基础，较强动手能力，较好英语听说读写能力，较好数学基础

欢迎有意保送和报考的硕士/博士研究生同学与我联系

（1）吉林省科技厅项目，20240402067GH, 分布外数据场景下可泛化图表示学习研究，2024/01-2026/12,15万，主持；

（2）国家自然科学基金面上项目，62272191,大规模复杂动态网络可扩展与可泛化表征学习研究, 2023/01-2026/12，54万，主持;

（3）吉林省科技厅重点研发项目，20220201153GX，大规模医疗数据因果推理及应用，2022-2025,50万，主持；

（4）吉林省发改委项目，2019C053-8，大数据下网络摘要和查询研究及应用，2019/01-2020/12,20万，主持；

（5） 国家自然科学基金面上项目，61872161，大规模异质信息网络摘要和摘要可解释性研究，2019/01-2022/12,63万,主持；

（6）吉林省科技发展计划项目，20180101328JC，“互联网+政府政务新媒体”大数据下的信息传播和效能评估研究，2018/01-2020/12,12万，主持；

（7）国家自然科学青年基金项目，61300140，异质社会网络信息可信度评估与建模研究，2014/01-2016/12，25万,主持；

（8）吉林省科技计划青年科研基金项目，20130522112JH，在线社会网络中可信任信息评估软件的研制，3万，2013/01-2015/12,主持；

（9）中国博士后基金项目，2012M510879，基于朴素贝叶斯信任推理的微博虚假话题检测模型研究，5万，2012/09-2013/09，主持；

（10）中央高校基本科研业务费专项资金-金沙威尼斯欢乐娱人城基本科研业务费科学前沿与交叉项目“面向语义网的人物社会关系搜索研究” (201103129，2011年1月-2012年12月)；
（11）金沙威尼斯欢乐娱人城优秀青年科学基金后备人选培育计划项目(2015.07-2017.06)；
（12）金沙威尼斯欢乐娱人城青年教师创新项目“实时搜索关键技术研究”(2011.05-2013.05).

（13）科技部新一代人工智能，复杂动态系统智能理论与方法研究，2021ZD0112500，2021/12-2025/12，496万，2022-2025，项目骨干

1. 金沙威尼斯欢乐娱人城2015年度本科教学改革研究项目“教学更新制导的操作系统课程建设(2015XYB074)”(2015.06-2016.05).

[1]Yingji Li, Mengnan Du, Xin Wang, Mingchen Sun, Ying Wang(王英, 通讯作者). Mitigating Social Biases of Pre-trained Language Models via Contrastive Self-Debiasing with Double Data Augmentation[J]. Artificial Intelligence, 2024. (金沙威尼斯欢乐娱人城C, CCF A类)

[2]Rui Miao, Kaixiong Zhou, Yili Wang, Ninghao Liu, Ying Wang(王英), Xin Wang. Rethinking Independent Cross-Entropy Loss For Graph-Structured Data. ICML, 2024. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, CCF A类)

[3]Yingji Li, Mengnan Du, Rui Song, Xin Wang, Ying Wang(王英). Data-Centric Explainable Debiasing for Improving Fairness in Pre-trained Language Models. In Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(ACL) Findings, 2024.

[4]Yingji Li, Mengnan Du, Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者). Prompt Tuning Pushes Farther, Contrastive Learning Pulls Closer: A Two-Stage Approach to Mitigate Social Biases[C]. In Proceedings of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(ACL), 2023.（金沙威尼斯欢乐娱人城D, CCF A类）

[5]Mingchen Sun, Kaixiong Zhou, Xin He, Ying Wang(王英, 通讯作者), Xin Wang. GPPT: Graph Pre-training and Prompt Tuning to Generalize Graph Neural Networks[C]. In Proceedings of the 28th Conference on Knowledge Discovery and Data Mining(KDD), 2022, pp1717-1727. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, CCF A类)

[6]Bo Wang, Tao Shen, Guodong Long, Tianyi Zhou, Ying Wang(王英, 通讯作者). Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion[C]. In Proceedings of the International World Wide Web Conference(WWW), 2021, pp1737-1748. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, CCF A类)

[7]Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者), Yunzhi Ling. Attention Guide Walk Model in Heterogeneous Information Network for Multi-style Recommendation Explanation[C]. In Proceedings of the 34th AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 2020, pp6275-6282. (金沙威尼斯欢乐娱人城C, CCF A 类)

[8]Yu Li, Ying Wang(王英, 通讯作者), Tingting Zhang, Jiawei Zhang, Yi Chang. Learning Network Embedding with Community Structural Information[C]. In Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI), 2019, pp2937-2943. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, CCF A类)

[9]Ying Wang(王英)#, Xin Wang, Jiliang Tang, WanliZuo. Modeling Status Theory in Trust Prediction[C]. In Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 2015, Austin, Texas, USA, pp1875-1881, 2015.1.25-1.29. (金沙威尼斯欢乐娱人城C, CCF A类)

[10]Xin Wang, Ying Wang(王英), Wanli Zuo. Exploring Social Context for Topic Identification in Short and Noisy Text[C]. In Proceedings of the 29th AAAI Conference on Artificial Intelligence(AAAI), 2015, Austin, Texas, USA, pp1868-1874, 2015.1.25-1.29. (金沙威尼斯欢乐娱人城C, CCF A类)

[11]Zihao Chen. Ying Wang(王英, 通讯作者), Fuyuan Ma, Hao Yuan, Xin Wang. GPL-GNN: Graph Prompt Learning for Graph Neural Network[J]. Knowledge-Based Systems, 2024. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区)

[12]Yili Wang, Kaixiong Zhou, Ninghao Liu, Ying Wang(王英), Xin Wang. Efficient Sharpness-Aware Minimization for Molecular Graph Transformer Models[C]. In Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR), 2024. (清华大学A)  

[13]Rui Miao, Yintao Yang, Yao Ma, Xin Juan, Haotian Xue, Jiliang Tang, Ying Wang(王英), Xin Wang. Negative Samples Selecting Strategy for Graph Contrastive Learning[J]. Information Sciences, 2022, 613: 667-681. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区)

[14]Wajid Ali, Wanli Zuo, Wang Ying(王英), Rahman Ali, Gohar Rahman, Inam Ullah. Causality Extraction: A Comprehensive Survey and New Perspective[J]. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 2023, 35: 1-25. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区)

[15]Xianglin Zuo, Wenqi Chen, Xianduo Song, Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者). Generating Real-world Hypergraphs via Deep Generative Models[J]. Information Sciences, 2023, 647(119412): 1-15. （金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区）

[16]Ying Wang(王英)#, Yingji Li, Yue Wu, Xin Wang. Exploring Multiple Hypergraphs for Heterogeneous Graph Neural Networks[J]. Expert Systems With Applications, 2024, 236: 1-10. （金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区）

[17]Yingji Li, Yue Wu, Mingchen Sun, Bo Yang, Ying Wang(王英, 通讯作者). Learning Continuous Dynamic Network Representation with Transformer-based Temporal Graph Neural Network[J]. Information Sciences, 2023.（金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区）

[18]Mingchen Sun, Mengduo Yang, Yingji Li, Dongmei Mu, Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者). Structural-aware Motif-based Prompt Tuning for Graph Clustering[J]. Information Sciences, 2023. （金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区）

[19]Xianglin Zuo, Hao Yuan, Bo Yang, Hongji Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者). Exploring Graph Capsual Network and Graphormer for Graph Classification[J]. Information Sciences, 2023, 640: 1-17.（金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区）

[20]Xianduo Song, Xin Wang, Yuyuan Song, Xianglin Zuo, Ying Wang(王英, 通讯作者). Hierarchical Recurrent Neural Networks for Graph Generation[J]. Information Sciences, 2022, 589: 250-264. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区)

[21]Siyuan Guo, Ying Wang(王英，学生一作，导师二作), Hao Yuan, Zeyu Huang, Jianwei Chen, Xin Wang. TAERT: Triple-Attentional Explainable Recommendation with Temporal Convolutional Network[J]. Information Sciences, 2021, 567, pp185-200. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区)

[22]Ying Wang(王英) ^#, Hongji Wang, Hui Jin, Xinrui Huang, Xin Wang. Exploring Graph Capsual Network for Graph Classification[J]. Information Sciences, 2021, 581, pp932-950. (金沙威尼斯欢乐娱人城D, 中科院一区)

[23]Yunzhi Ling, Ying Wang(王英, 通讯作者), Xin Wang, Yunhao Ling. Exploring Common and Label-Specific Features for Multi-Label Learning with Local Label Correlations, IEEE Access, 2020, 8: 50969-50982.（中科院二区）

[24] Mengmeng Wang, Wanli Zuo, Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者). An Improved Density Peaks-based Clustering Method for Social Circle Discovery in Social Networks[J]. Neurocomputing, 2016, 179: 219-227. (中科院二区, CCF C类IF: 2.083)

[25]Ying Wang(王英)^#, Xin Wang, Wanli Zuo. Research on Trust Prediction from a Sociological Perspective[J]. Journal of Computer Science and Technology(JCST), 2015, 30(4): 843-858. (中科院三区，CCF B类, IF: 0.672)

[26]Ying Wang(王英) ^#, Mingchen Sun, Hongji Wang, Yudong Sun. Research on Knowledge Graph Completion Model Combining Temporal Convolutional Network[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2022, 1-13.（中科院三区）

[27]Ying Wang(王英) ^#, Xin He, Hongji Wang, Yudong Sun, Xin Wang. Fast Explainable Recommendation Model by Combining Fine grained Sentiment in Review Data[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2022, 1-18.（中科院三区）

[28]Xianglin Zuo, Tianhao Jia, Xin He, Bo Yang, Ying Wang(王英, 通讯作者). Exploiting Dual-Attention Networks for Explainable Recommendation in Heterogeneous Information Networks[J]. Entropy, 2022, 24(1718): 1-19.（中科院三区）

[29]Ying Wang(王英)^#, Huilai Li, Wanli Zuo, Fengling He, Xin Wang, Kerui Chen. Research on Discovering Deep Web Entries. Computer Science and Information Systems, 2011.06, 8(3): 779-799. (中科院三区, IF:0.642)

[30]Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者), Jianhua Guo. Building Trust Networks in the Absence of Trust Relations[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2017, 18(10): 1591-1600. (中科院三区, IF: 0.622)

[31]Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者), Hongbin Sun. Exploring the Combination of Dempster-Shafer Theory and Neural Network for Predicting Trust and Distrust[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2016, 5403105: 1-12. (中科院三区, IF:0.596)

[32]Mengmeng Wang, Wanli Zuo, Ying Wang(王英, 通讯作者). A Multidimensional Nonnegative Matrix Factorization Model for Retweeting Behavior Prediction[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 936397: 1-10. (中科院四区, IF:1.082)

[33]Mengmeng Wang, Wanli Zuo, Ying Wang(王英, 通讯作者). A Novel Adaptive Conditional Probability-based Predicting Model for User’s Personality Traits[J]. Mathematical Problems in Engineering, 2015, 472917: 1-14. (中科院四区, IF: 1.082)

[34]Mengmeng Wang, Wanli Zuo, Ying Wang(王英, 通讯作者). A Multi-layer Naive Bayes Model for Analyzing User’s Retweeting Sentiment Tendency[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2015, 510281: 1-11. (中科院四区, IF:0.596)

[35]Fuyuan Ma, Wenqi Chen, Minhao Xiao, Xin Wang, Ying Wang(王英, 通讯作者). Explanation Chains Model Based on the Fine-Grained Data[C]. NLPCC 2019. (CCF C类会议)

[36]沈鹏飞, 徐臻, 闫论, 王英(通讯作者). 基于嵌套生成对抗学习的网络嵌入[J]. 电子学报, 2022. (CCF中文A类)

[37]吴越, 王英(通讯作者), 王鑫, 徐正祥, 李丽娜. 基于超图卷积的异质网络半监督节点分类[J]. 计算机学报, 2021, 44(11): 2248-2260. (CCF中文A类)

[38]孙小婉, 王英(通讯作者), 王鑫, 孙玉东. 面向双注意力网络的特定方面情感分析模型[J]. 计算机研究与发展, 2019, pp2384-2395. (CCF中文A类)

[39]王鑫, 王英(通讯作者), 左万利. 基于交互意见和地位理论的符号网络链接预测模型研究[J]. 计算机研究与发展, 2016(4): 764-775. (CCF中文A类)

[40]王萌萌,左万利, 王英(通讯作者).基于加权非负矩阵分解的链接预测算法[J],电子学报,2016. (CCF中文A类)
[41]王萌萌,左万利, 王英(通讯作者). 一种基于加权非负矩阵分解的多维用户人格特质识别算法[J], 计算机学报, 2016. (CCF中文A类)

[42]王英^#，王鑫，左万利. 基于社会学理论的信任关系预测模型研究[J]. 软件学报, 2014, 25(12): 2893-2904.

[43]赵秋月，左万利，田中生，王英(通讯作者). 一种基于改进D-S证据理论的信任关系强度评估方法研究[J]. 计算机学报, 2014.04, 37(4): 873-883. (CCF中文A类)

[44]王英^#, 左祥麟, 左万利, 王鑫. 基于本体的Deep Web查询接口集成[J]. 计算机研究与发展, 2012.11, 49(11): 2383-2394. (CCF中文A类)

申请发明专利10项：

（1）王英, 孙小婉, 王鑫, 孙玉东, 于尤婧, 凌云志, 马涪元. 基于混合注意力网络的细粒度情感极性预测方法. 专利号: ZL 2019 1 0333298.0, 授权公告日: 2023.6.9.

（2） 王英, 杨伟英, 王鑫, 左万利, 贾天浩, 郝琳琳. 基于超图卷积的超边链接预测方法. 专利号：ZL 2020 1 1276695.8，授权公告日：2022.7.1.

（3） 王英, 贾天浩, 王鑫, 左万利, 杨伟英, 左祥麟. 一种融合异质信息网络的可解释推荐方法. 专利号：ZL 2020 1 1276253.3, 授权公告日：2022.9.16

（4）王英，孙玉东，王鑫，李畅，于尢婧，孙小婉，凌云志，马涪元. 面向细粒度情感的可解释推荐模型. 专利号：ZL 2019 1 0333302.3，授权公告日：2021.11.19.

（5）王英，马涪元，王鑫，孙玉东，陈文祺，肖旻昊. 基于细粒度数据的可解释商品推荐方法. 专利号：ZL 201910333300.4，授权公告日：2021.9.24.

（6）王英，左万利，王萌萌，王鑫, 彭涛. 基于最低阈值的用户个人品性多标记预测方法. 专利号：ZL 2014 1 0081840.5, 授权公告日: 2019.4.16.

（7）王英，左万利，田中生，王鑫，彭涛，王萌萌，赵秋月. 基于前馈神经网络的可信与不可信用户识别方法，专利号：ZL 2013 1 0547349.2，授权公告日：2016.10.5.

（8）左祥麟,杨博, 范利云, 左万利, 王俊华, 王英, 王泊, 郑慧中. 基于证据理论的网络质量评价方法.专利号:ZL 2016 1 0280055.1, 授权公告日:2018.5.15.

（9）尚靖博，左祥麟，左万利，王英. 利用模糊理论对欺诈网页识别的方法，专利号:ZL 201611046454.8，授权公告日: 2018.9.5.

（10）左万利，赫枫龄，王俊华，王鑫，凤丽洲，王英，彭涛，万海旭，苏雪阳，高宁宁，闫昭，张雪松. 基于本体的情境搜索方法，专利号：ZL 2012 1 0575284.8，授权公告日：2016.1.6.

申请软件著作权4项：

[1]基于机器学习的数据诊断系统V1.0， 2021

[2]大规模异质信息网络摘要可解释性研究平台V1.0, 2020

[3]政府政务新媒体校内评估可视化显示平台V1.0, 2020

[1] 王英，王鑫，左祥麟，左万利，李丽娜，李莹姬，马涪元，王俊华，异质社会网络分析与应用研究，中国商业联合会科技进步三等奖，2021.

[2] 左万利，王英，彭涛，赫枫龄等，社会化搜索技术与软件，中国商业联合会科技进步二等奖，2017.
[3] 左万利，王英，彭涛，赫枫龄，陈珂锐，王鑫，王萌萌，岳琳. 基于主题爬行和本体的Deep Web 搜索, 吉林省人民政府, 吉林省科技进步奖, 三等奖, 2015.
[4] 左万利, 彭涛, 王英, 赫枫龄, 陈珂锐, 张邦佐, 罗娜, 王俊华, 王鑫, 凤丽洲, 岳琳, 深度网搜索技术的研究与应用, 中国商业联合会, 中国商业联合会科学技术三等奖, 省部级, 2013.
[5] 房至一, 曲冠南, 赵辉, 轩景泉, 张云春, 张剑飞, 王英, 戴志明, 王瑞娟. 基于Linux集群的汽车零部件产业协同服务平台的研究与应用, 中国商业联合会, 中国商业联合会科学技术奖全国商业科技进步三等奖, 2011.
[6] 房至一, 轩景泉, 赵辉, 张云春, 王英, 曲冠南, 张剑飞, 戴志明, 王瑞娟, 焦雪, 丛士佺, 张丹, 张美文. 汽车零部件协同设计与制造相关技术研究与应用，吉林省科学技术进步二等奖, 2009.