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博士生导师

姓名:李超 性别:男 学历:博士研究生

职称:副教授 办公室:J11-402 隶属部门:

联系方式:1008lichao@163.com

个人简介:

副教授,学术教授,博士研究生导师,中国电子学会区块链分会副秘书长,中国计算机学会高级会员,青岛统一战线智库专家。 2014年7月毕业于中国科学院大学深圳先进技术研究院,获工学博士学位,2014年11月至2015年3月,香港科技大学计算机系访问学者,2015年3月至2015年8月中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员。2015年加入山东科技大学。 主要从事图数据分析与挖掘、社交网络分析与挖掘、自然语言处理、舆情分析、物联网、智慧城市等研究工作。近年来,主持国家自然科学基金青年基金1项,教育部人文社科基金1项,山东省自然科学基金2项。其他纵向项目2项,在IEEE TKDE、TBD、Information Sciences、Knowledge-Based Systems、Expert Systems With Applications、《软件学报》、ICDM等领域重要学术期刊及会议上发表论文50 余篇。相关研究成果获得山东省高等学校科技奖和山东省人工智能学会科技进步奖等各类科技奖励10余项。授权发明专利15项,参与制定团体标准5项。2016年入选青岛市西海岸新区“高层次-紧缺人才”,2019年入选山东科技大学青年人才工程最高系列“菁英计划-A类人才”(学术教授)。近年来,个人多次被评为山东科技大学“我心目中的好老师”、“优秀教师”、“优秀班主任”等。担任《软件学报》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《人工智能与模式识别》、《数据分析与知识发现》等期刊的审稿人。担任国家自然科学基金委的函评专家等。

详细信息:

个人简介:

副教授,学术教授,博士研究生导师,中国电子学会区块链分会副秘书长,中国计算机学会高级会员,青岛统一战线智库专家。

2014年7月毕业于中国科学院大学深圳先进技术研究院,获工学博士学位,2014年11月至2015年3月,香港科技大学计算机系访问学者,2015年3月至2015年8月中国科学院深圳先进技术研究院助理研究员。2015年加入山东科技大学。

主要从事图数据分析与挖掘、社交网络分析与挖掘、自然语言处理、舆情分析、物联网、智慧城市等研究工作。近年来,主持国家自然科学基金青年基金1项,教育部人文社科基金1项,山东省自然科学基金2项。其他纵向项目2项,在IEEE TKDE、TBD、Information Sciences、Knowledge-Based Systems、Expert Systems With Applications、《软件学报》、ICDM等领域重要学术期刊及会议上发表论文50 余篇。相关研究成果获得山东省高等学校科技奖和山东省人工智能学会科技进步奖等各类科技奖励10余项。授权发明专利15项,参与制定团体标准5项。2016年入选青岛市西海岸新区“高层次-紧缺人才”,2019年入选山东科技大学青年人才工程最高系列“菁英计划-A类人才”(学术教授)。近年来,个人多次被评为山东科技大学“我心目中的好老师”、“优秀教师”、“优秀班主任”等。担任《软件学报》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《人工智能与模式识别》、《数据分析与知识发现》等期刊的审稿人。担任国家自然科学基金委的函评专家等。

1.  科研项目情况

[1] 国家自然科学基金青年项目,基于表示学习的在线社交网络信息传播模型的研究,2018/01-2020/12, 主持

[2] 山东省自然科学基金项目,异质图神经网络的关键技术研究与应用,2023/01-2025/12,10万元,主持

[3] 山东省自然科学基金项目,大数据环境下用户地理空间和网络空间行为关联分析与挖掘,2017/08-2019/12, 主持

[4] 教育部人文社会科学研究青年基金,网络大数据环境下的学习者行为挖掘,2016/07-2019/07,主持

[5] 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室(同济大学)开放基金,ESSCKF 2016-06,基于用户“关系-内容”的社会化信息推荐算法研究,2017/01-2018/12,主持

2.  发表的论文

[1]    Jinhu Fu, Chao Li*, Zhongying Zhao, Qingtian Zeng: Heterogeneous graph knowledge distillation neural network incorporating multiple relations and cross-semantic interactions. Information Sciences. 658: 120004 (2024) SCI 一区,IF=8.233CCF-B类论文)

[2]    Chao Li, Jinhu Fu, Yeyu Yan, Zhongying Zhao*, Qingtian Zeng: Higher order heterogeneous graph neural network based on node attribute enhancement. Expert Systems with Applications. 238(Part F): 122404 (2024) SCI 一区,IF=8.5CCF-B类论文)

[3]    Yeyu Yan, Chao Li*, Yanwei Yu, Xiangju Li, Zhongying Zhao, OSGNN: Original graph and Subgraph aggregated Graph Neural Network, Expert Systems With Applications, 225,120115(2023). SCI 一区,IF=8.5CCF-B类论文)

[4]    Chao Li, Yeyu Yan, Jinhu Fu, Zhongying Zhao, Qingtian Zeng: HetReGAT-FC: Heterogeneous Residual Graph Attention Network via Feature Completion. Information Sciences. 632: 424-438 (2023) SCI 一区,IF=8.233CCF-B类论文)

[5]    Chao Li, Zhen Wang, Zhongying Zhao, Hua Duan, Qingtian Zeng: HGNN-ETA: Heterogeneous graph neural network enriched with text attribute. World Wide Web (WWW), 26(4): 1913-1934 (2023) SCI 三区,IF=3.00CCF-B类论文)

[6]    Chao Li, Xinming Liu, Yeyu Yan, Zhongying Zhao, Qingtian Zeng, HetGNN-SF: Self-supervised learning on heterogeneous graph neural network via semantic strength and feature similarity. Applied Intelligence (2023).

[7]    Qingtian Zeng, Zhenzhen Lv, Chao Li*, Yongkui Shi, Zedong Lin, Cong Liu, Ge Song: FedProLs: federated learning for IoT perception data prediction. Applied Intelligence. 53(3): 3563-3575 (2023) (SCI 二区,IF=5.3 CCF-C类论文)

[8]    Zhihua Zhao,Chao Li*, Xue Zhang, Nengfu Xie, Qingtian Zeng*: MCAGCN: Multi-componentattention graph convolutional neural network for roadtravel time prediction. IET Intelligent Transport Systems. Volume18, Issue1,January 2024, Pages 139-153

[9]    李超,孙国义,闫页宇等.基于拓扑信息和属性信息协同对比的自监督异质图神经网络模型[J].模式识别与人工智能,2023,36(04):287-299.

[10] Chao Li, Yeyu Yan, Zhongying Zhao, Jun Luo, Qingtian Zeng: HEPre: Click frequency prediction of applications based on heterogeneous information network embedding. J. Intell. Fuzzy Syst. 41(6): 7511-7526 (2021)

3.  获得的科技奖励

[1] 网络大数据环境下的学习者行为挖掘,青岛市第三十四次社会科学优秀成果奖。2020年12月。李超

[2] 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,2019年山东省高等学校科学技术奖二等奖(2019BK20061),第二完成人

[3] An Incremental Method to Detect Communities in Dynamic Evolving Social Networks,青岛市第三十四次社会科学优秀成果奖三等奖,2020年12月,第三完成人

[4] 地下空间大规模密集人群应急仿真与协同疏导移动终端软件研发,中国仿真学会科学技术奖,创新技术奖二等奖,第三完成人

[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,山东省人工智能科技进步奖,一等奖,第二完成人

4.  授权发明专利

[1]    李超,赵志华,曾庆田,段华, 一种基于多分量注意力图神经网络的交通速度预测方法, 专利号: ZL2023113945554

[2]    李超,陈剑,曾庆田,赵中英,李良博,基于视频图像识别的人物网络关系发现及演化呈现方法  ZL201910127715.6  

[3]    赵中英,刘文强,李超. 一种基于深度学习的隐含关系发现方法,ZL201711469074X  

[4]    赵中英,杨永浩,周慧,李超,一种从视频字幕中提取概念词的方法. ZL2019102780941  

[5]   胡晓慧,李超,曾庆田,戴明弟,赵中英,一种基于主题词向量和网络结构的主题关键词提取方法,已授权,发明专利申请号ZL201711315360.0