旧黄金城667722

当前位置:首页 > 学院概况 > 师资队伍

旧黄金城667722:李琳(D)

发布时间:2015-05-27     字体:[增加 减小]


???名:李琳

???别:女

出生年月:1977 10

???位:博士

???称:教授

联系电话:02787216780

E-mail:cathylilin@whut.edu.cn

?

个人简历:

李琳,旧黄金城667722旧黄金城667722教授/博导、日本岩手大学特聘海外研究员、CCF理事,YOCSEF武汉2020-2021主席、CCF信息系统专委会委员、CAAI青工委委员、武汉计算机软件工程学会理事。分别于1999年和2002年获得旧黄金城667722学士和硕士学位,2009年获东京大学信息理工博士学位,2014-2015悉尼科技大学访问学者。从事信息检索、推荐系统和多模态机器等领域的研究,主持国家基金4项、主持和参与日本学术振兴会项目和省部级项目等10余项。担任Web IntelligenceHuman-Centric Intelligent Systems期刊编委、WWWJGuest Editor,在IJCAI,AAAI,ICDM,WWW,CIKM,ICMRTOIS,TOIT,TSC等发表学术论文100余篇, 主编或参编英文专著2(17,094 章节下载次数),中文专著2本。

?

主要研究方向:

1. 信息检索与推荐系统

2. 数据挖掘与知识管理

3. 多模态数据机器学习

科研项目5:

1.?国家自然科学基金面上),事件密集型文本-图像跨模态检索方法研究,2023-2026。

2.?认知智能国家重点实验室开放课题,企业知识图谱赋能园区智能服务平台,2022。

2.?留基委高层次人才培养项目,多模态机器学习,2020-2022。

3. 湖北省重点研发项目,AI+5G 服务机器人赋能的智慧园区管理平台及应用,2021-2023。

4. 企业合作(德勤),文本分析支持的企业风险管理,2019-至今。

?

主要社会服务和成果简述:

点击以下网站获得更新

http://www.scholat.com/cathylilin

https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=9G4JeUMAAAAJ

http://dblp.uni-trier.de/pers/hd/l/Li_0001:Lin

?

对学生的要求:

兴趣是最好的老师和动力!

?

?

Lin Li

Contact Information

?

Professor

School of Computer Science and Artificial Intelligence

Wuhan University of Technology

122 Luoshi Road, Wuhan 430070, China

Fax: +86 27 87216780

Email: cathylilin@whut.edu.cn

Homepage: /xygk/szdw/201505/t20150527_168404.htm

?

Research Interests

Data analytics, Machine learning, Information retrieval, Recommender?System, Social media mining, Natural language processing, and so forth.

?

???????????

Working Experiences

July 1999 – Now ??????????????School of Computer Science and Artificial Intelligence,

?????????????????????????????Wuhan University of Technology

February 2014 – February 2015 ??Visiting Scholar, University of Technology, Sydney

?

Publications

http://dblp.uni-trier.de/pers/hd/l/Li_0001:Lin

https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=9G4JeUMAAAAJ

?

?

Awards

1. “Rank optimization of personalized search”, The Best Paper Award in DEIM, Japan National Annual Database Conference, 2009.

2. “A Densely Connected Encoder Stack Approach for Multi-type Legal Machine Reading Comprehension”, Best Student Paper Award,WISE 2020(http://wasp.cs.vu.nl/WISE2020/), 2020.

3. 面向动态交通流预测的双流图卷积网络Best Student Paper Award, CCF Bigdata 2020http://bigdata2020.swu.edu.cn/beststudentpapers/

4.“ Cross-Modal Retrieval between Event-Dense Text and Image”, Best Paper Award?at ICMR 2022(https://www.icmr2022.org/program/awards/)

?


旧黄金城667722(集团)有限公司