教授
姓名：赵中英 性别：女 学历：
职称： 办公室： 隶属部门：
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个人简介：
赵中英，山东科技大学计算机学院教授，博士生导师，山东省泰山学者青年专家，山东省青创团队带头人，山东省优秀研究生指导教师，青岛市青年科技奖获得者。CCF杰出会员，CCF YOCSEF青岛主席(2020-2021)，中国人工智能学会智能服务专委会委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专委会委员，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，山东省人工智能学会常务理事，山东省人工智能学会青年科学家委员会副主任。 研究方向为图数据挖掘、图神经网络、人工智能等。作为负责人，主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金重点项目子课题、教育部人文社科基金、山东省自然科学基金、青岛市应用基础研究项目等十余项。在 IEEE TKDE、IEEE TNNLS、IEEE TBD、IEEE TNSE、ACM TOMM、SIGKDD、Information Sciences、Knowledge-Based Systems 等期刊及会议上发表论文60余篇，已授权国内发明专利8项。近年来获“山东省高等学校科学技术二等奖”、“山东省人工智能自然科学奖一等奖”等；指导研究生获“山东省优秀硕士学位论文”、“山东省研究生优秀成果奖”、国家奖学金等。近年来获校级“五四青年奖章”、 “优秀教师”、 “优秀青年”、“我心目中的好老师”、“三八红旗手”等荣誉称号。
详细信息:
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1) 态度端正，做事认真，善于学习，勤于思考，进取心强；
2) 具有较强的编程能力，熟练掌握至少一种编程语言；
3) 具有较好的数学基础和英文水平，能够准确快速地阅读英文文献；
4) 性格开朗，具有较强的团队协作能力。
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工作经历
[1] 2014.9—今，山东科技大学，计算机科学与工程学院，现为教授，博士生导师
[2] 2012.6—2014.8，中国科学院深圳先进技术研究院，助理研究员
[3] 2011.7—2012.1，香港大学计算机系，访问学者（读博期间）
教育经历：
[1] 2008.9—2012.7，中国科学院计算技术研究所（深圳先进院培养），博士
[2] 2005.9—2008.7，山东科技大学，硕士（推荐免试）
[3] 2001.9—2005.7，曲阜师范大学，学士
主持的科研项目：
[1] 国家自然科学基金面上项目，62072288，复杂属性网络的多视角表示学习关键技术研究，2021.01-2024.12，在研，主持；
[2] 国家自然科学基金，61303167，大规模动态多维社会网络的社区发现算法研究，2014.01-2016.12，已结题，主持；
[3] 国家自然科学基金联合基金（U1435215）子课题，复杂网络中的用户行为分析及表征方法研究，2018.01-2018.12，主持；
[4] 国家自然科学基金重点项目（61433012）子课题，大数据环境下的复杂网络行为分析，2015.01-2019.12，主持；
[5] 教育部人文社会科学研究项目，17YJCZH262，大数据环境下基于学习者行为挖掘的个性化用户建模研究，2017.7-2020.6，主持；
[6] 山东省自然科学基金，ZR2018BF013，动态社交网络中用户群体行为的多尺度分析及其与网络拓扑的协同演化机制研究，2018.3-2020.12，主持；
[7] 青岛市源头创新计划应用基础研究项目，18-2-2-41-jch，复杂社交网络中个体行为多尺度分析驱动的社区演化机制研究，2018.6-2020.5，主持；
[8] 中国科学院网络数据科学与技术重点实验室&大数据分析系统国家工程实验室联合开放课题，CASNDST202007，大规模异质社交网络的表示学习及应用研究，2020.01-2021.12，主持；
[9] 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室、智能信息处理山西省重点实验室开放基金，CICIP2020001，社交网络的深度分析与挖掘关键技术研究，2020.10-2022.09，主持；
[10] 山东科技大学“菁英计划A类人才”,2019.01-2023.12，主持；
10篇代表性论文：
[1] Zhongying Zhao, Zhan Yang, Chao Li, Qingtian Zeng, Weili Guan, Mengchu Zhou. Dual Feature Interaction-based Graph Convolution Networks. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022, DOI: 10.1109/TKDE.2022.3220789. (CCF A类，领域顶级期刊，IF=9.235)
[2] Zhongying Zhao, Hui Zhou, Liang Qi, Liang Chang, Mengchu Zhou. Inductive Representation Learning via CNN for Partially-unseen Attributed Networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 2021, 8(1): 695-706. (SCI二区，IF=5.033，谷歌学术被引用19次)
[3] Guowei Yue，Rui Xiao，Zhongying Zhao，Chao Li. AF-GCN: Attribute-Fusing Graph Convolution Network for Recommendation, IEEE Transactions on Big Data, 2022, DOI: 10.1109/TBDATA.2022.3192598. (SCI二区，IF=4.271）
[4] Zhongying Zhao, Yonghao Yang, Chao Li, Liqiang Nie. GuessUNeed: Recommending Courses via Neural Attention Network and Course Prerequisite Relation Embeddings. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications, 2020, 16(4): 132:1-132:17, （SCI二区，IF=3.144，CCF-B类）
[5] Maoguo Gong, Hui Zhou, A.K.Qin, Wenfeng Liu, Zhongying Zhao. Self-Paced Co-Training of Graph Neural Networks for Semi-Supervised Node Classification, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, DOI: 10.1109/TNNLS.2022.3157688.（SCI一区，IF=14.904）
[6] Pengyang Yu（研究生）, Chaofan Fu, Yanwei Yu, Chao Huang, Zhongying Zhao, Junyu Dong. Multiplex Heterogeneous Graph Convolutional Network. The 28th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2022: 2377-2387. (CCF A类，领域顶级会议)
[7] Lina Gao, Zhongying Zhao, Chao Li, Jianli Zhao, Qingtian Zeng. Deep Cognitive Diagnosis Model for Predicting Students' Performance, Future Generation Computer Systems, 2022, 126, 252-262. (SCI一区, IF=7.307)
[8] Zhongying Zhao, Hui Zhou, Chao Li, Jie Tang, Qingtian Zeng. DeepEmLAN: Deep Embedding Learning for Attributed Networks, Information Sciences, 2021，543:382-397. （SCI一区, IF=8.233，谷歌学术被引用24次）
[9] Zhongying Zhao, Xuejian Zhang, Hui Zhou, Chao Li, Maoguo Gong, Yongqing Wang. HetNERec: Heterogeneous Network Embedding based Recommendation, Knowledge-Based Systems, 2020, 204: 106218， （SCI一区，IF=8.038，谷歌学术被引用45次）
[10] Zhongying Zhao, Chao Li, Xuejian Zhang, Francisco Chiclana, Enrique Herrera Viedma. An Incremental Method to Detect Communities in Dynamic Evolving Social Networks. Knowledge-Based Systems. 2019, 163: 404–415. (SCI一区, IF=5.921, 10次入选ESI高被引论文，谷歌学术被引用110次)
荣誉称号：
[1] 优秀教师，山东科技大学，2020；
[2] “我心目中的好老师”，山东科技大学，2020；
[3] 学生科技创新优秀指导教师，山东科技大学，2019.12;
[4] “我心目中的好老师”，山东科技大学，2019；
[5] “优秀青年”，山东科技大学，2018；
[6] “高层次-紧缺人才”，青岛市西海岸新区管委，2016.09；
[7] “优秀青年科技工作者”，山东科技大学，2015；
[8] “优秀员工”，中国科学院深圳先进技术研究院，2013（Top 20%）；
[9] “优秀员工”，中国科学院深圳先进技术研究院，2012（Top 20%）；
[10] “优秀青年”，中国科学院深圳先进技术研究院，2011 (Top 3%)；
科技奖、指导学生获奖等
[1] 《复杂社交网络中的社区发现及社交行为的多视角挖掘技术》，山东省高等学校科学技术奖二等奖，2019；(第一完成人)
[2] 《An Incremental Method to Detect Communities in Dynamic Evolving Social Networks》，青岛市社会科学优秀成果三等奖，2020；（第一完成人）
[3] 《Identifying Advisor-advisee Relationships from Co-author Networks via a Novel Deep Model》，青岛市社会科学优秀成果二等奖，2019；（第一完成人）
[4] 基于多源数据协同感知的灾害与突发事故社会影响评估可视化系统，山东省物联网协会科技进步奖，一等奖，2020 (主要完成人之一) ；
[5] 面向煤矿大规模人群协同疏导的智能移动终端软件设计与开发，山东省人工智能学会科技进步奖，一等奖，山东省人工智能学会，2020 (主要完成人之一)；
[6] 指导的研究生（张雪健，2016.09-2019.07）获山东省优秀硕士学位论文，硕士论文题目：基于网络表示学习的推荐算法研究；指导教师：赵中英
[7] 指导的研究生（周慧、张雪健、孙金清）完成的成果“网络表示学习及其在合作关系预测与推荐系统中的应用研究”获山东省研究生优秀成果奖二等奖，2019；
[8] 指导的本科生王景宽等3位同学，荣获“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛，国家级“一等奖”，2019；
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