仇丽青，博士，副教授，硕士生导师。2008年毕业于北京航空航天大学计算机专业，并获得计算机软件与理论工学博士学位。主要研究领域是网络表示学习、图对比学习等。

在论文方面：以第一作者或者通讯作者在Knowledge-based System（SCI一区）、Expert Systems with Applications（SCI一区）、Engineering Applications of Artificial Intelligence（SCI一区）、Artificial Intelligence Review（SCI一区）、Information Science（SCI二区）等国际重要期刊上发表论文，被SCI收录论文50余篇。

在项目方面：主持国家自然科学基金项目、山东省自然科学基金项目、山东省社科规划项目、国家博士后基金项目、山东省博士后基金项目、青岛社科规划项目等，并作为骨干人员参与10余项国家级、省部级重要课题项目。

在指导学生方面：指导多名硕士研究生获得国家奖学金；指导硕士研究生获得2024年、2025年山东省研究生创新成果奖；多名硕士研究生先后被武汉大学、国防科技大学、南京航空航天大学等录取读博。指导多名本科生参加全国程序设计大赛并获奖，连续多年被评为山东科技大学学生科技创新优秀指导教师。

在荣誉称号方面：获得山东科技大学优秀教师、山东科技大学优秀博士后、山东科技大学优秀班主任、山东科技大学优秀共产党员、山东科技大学优秀科技工作管理者、我心目中的好老师等荣誉称号。

主持项目：

（1）国家自然科学基金青年项目：时间演化尺度下大规模社会网络特征分析与社区结构挖掘，已结题，主持。

（2）山东省自然科学基金面上项目：基于用户行为分析的社交网络大数据信息传播研究，已结题，主持。

（3）山东省社科规划项目：大数据背景下突发公共事件的社会网络舆情治理研究，已结题，主持。

（4）中国博士后基金面上项目：基于社区的在线社会网络分析技术研究，已结题，主持。

（5）山东省博士后创新项目专项资金项目：在线社会网络中的社区发现及其演化分析研究，已结题，主持。

（6）青岛市社科规划项目：社会网络视角下的情感图谱研究——以突发公共卫生事件为例，已结题，主持。

发表论文：

[1]Jing Caixia, Qiu Liqing*, Tian Xiangbo, Hao Tingyu. Publication classification prediction via citation attention fusion based on dynamic relations[J], Knowledge- Based System. 2022, 239: 108056

[2]Jing Caixia, Qiu Liqing*, Sun Chengai, Yang Qingyu. ICE-DEN: A click-through rate prediction method based on interest contribution extraction of dynamic attention intensity[J], Knowledge-Based System. 2022, 250: 109135

[3] Sun Chengai, Jing Caixia, Qiu, Liqing*, Yang Qingyu, Zhang Chunxue. PC-IEN: a click-through rate prediction method based on dynamic collaborative personalized interest extraction[J],  Artificial Intelligence Review. 2023, 56(10): 11123-11147

[4] Zhang Chunxue, Qiu Liqing*, Jing Caixia, Sun Chengai. TIAE-DSIN: A time interval aware deep session interest network for click-through rate prediction[J],  Expert Systems with Applications. 2024, 249: 123531

[5]Sun Chengai, Zhang Sha, Qiu Liqing*, Jing Caixia. Normalized auto-encoder based on biased walk for network representation [J], Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2024, 130: 107265

[6]Sun Kang, Qiu Liqing*, Zhao Wenxiu. AEGraph: Node attribute-enhanced graph encoder method[J], Expert Systems with Applications. 2024, 236: 121382

[7]Zhu Menglin, Qiu Liqing*, Zhou Jingcheng. Meta-path structured graph pre-training for improving knowledge tracing in intelligent tutoring[J], Expert Systems with Application. 2024, 254: 124451

[8]Wu Xiaotong, Qiu Liqing*, Zhao Weidong. Cross-modal feature symbiosis for personalized meta-path generation in heterogeneous networks[J]. Neurocomputing. 2025, 633: 129780.

[9]Zhu Mingrui, Qiu Liqing*, Zhao Weidong. Dynamic graph contrastive learning based on learnable view generators[J]. Knowledge-Based Systems. 2025, 324: 113845.

[10]Zhu Mingrui, Qiu Liqing*, Zhao Weidong. Augmentation-free dynamic graph contrastive learning based on transformers[J]. Expert Systems with Applications. 2026, 296: 129028.

[11]Bai Wenhao, Qiu Liqing*, Zhao Weidong. Dynamic Heterogeneous Graph Representation via Contrastive Learning Based on Multi-Prior Tasks[J], Expert Systems with Application. 2025, 269: 126469

[12]Bai Wenhao, Qiu Liqing*, Zhao Weidong. Dynamic heterogeneous graph representation based on adaptive negative sample mining via high-fidelity instances and context-aware uncertainty learning[J]. Expert Systems with Applications. 2025, 278: 127291.

[13]Yu Daohan, Qiu Liqing*. ARC: A Layer Replacement Compression Method Based on Fine-Grained Self-Attention Distillation for Compressing Pre-Trained Language Models[J]. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence. 2025, 9: 848-860.

[14]Gao Jie, Ma Luchuan, Qiu Liqing*. Enhancing heterogeneous information networks through student interactions for knowledge tracing[J]. Information Sciences. 2026, 735: 123062.

[15]Bai Wenhao, Qiu Liqing*, Zhao Weidong. Time-aware graph contrastive learning via dual-channel temporal encoders and hard task-driven adversarial learning[J]. Neurocomputing. 2026, 670: 132512 

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