张赞教师主页

个人简介 张赞，博士，合肥工业大学副教授，硕士生导师。研究方向：人工智能、机器学习、数据挖掘。 主持和参加的科研项目如下： 1.主持国家自然科学基金青年项目“基于因果作用估计的网络节点分类方法研究”，项目编号：61906059。 2.主持中国博士后科学基金面上项目“面向网络数据的个性化多标签分类方法研究”，项目编号：2019M662141。 3.主持合肥工业大学学术新人提升计划B项目“偏标记特征选择研究”，项目编号：JZ2023HGTB0270。 4.参加国家自然科学基金面上项目“基于用户偏好特征挖掘和多模态协同知识图谱的多媒体推荐”，项目编号：62272143。 5.参加国家自然科学基金面上项目“面向小目标检测的多任务深度网络及其若干关键问题研究”，项目编号：61976079。 教学获奖： 1.2021年获合肥工业大学青年教师教学基本功比赛一等奖。 2.2023年获合肥工业大学教师教学创新大赛三等奖。 关于招生： 目前指导研究生6人，欢迎对机器学习和数据挖掘感兴趣的同学加入！（联系邮箱：zanzhang@hfut.edu.cn） 近年代表性论文： [1] Zan Zhang, Jialu Yao, Lin Liu, Jiuyong Li, Lei Li, and Xindong Wu. Partial Label Feature Selection: An Adaptive Approach[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2024, accepted. doi: 10.1109/TKDE.2024.3365691. (CCF A类期刊，JCR分区Q1，影响因子8.9) [2] Zan Zhang, Zhe Zhang, Jialu Yao, Lin Liu, Jiuyong Li, Gongqing Wu, and Xindong Wu. Multi-Label Feature Selection via Adaptive Label Correlation Estimation[J]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 17, 9, Article 134, 28 pages, 2023. (CCF B类期刊，JCR分区Q1，影响因子4.157) [3] Zan Zhang, Lin Liu, Jiuyong Li, and Xindong Wu. Integrating Global and Local Feature Selection for Multi-label Learning[J]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 17, 1, Article 4, 37 pages, 2023. (CCF B类期刊，JCR分区Q1，影响因子4.157) [4] Xingrui Zhuo, Gongqing Wu, Zan Zhang, and Xindong Wu, Geometric-Contextual Mutual Infomax Path Aggregation for Relation Reasoning on Knowledge Graph[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2024, accepted. doi: 10.1109/TKDE.2024.3360258.  (CCF A类期刊，JCR分区Q1，影响因子8.9) [5] Lei Li, Zhiyuan Liu, Zan Zhang, Huanhuan Chen, and Xindong Wu. Three-way Preference Completion via Preference Graph[J]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 17, 6, Article 39, 19 pages, 2023. (CCF B类期刊，JCR分区Q1，影响因子4.157) [6] Bingbing Dong, Zan Zhang, Jiao Li, Yi Zhu, Chenyang Bu, and Xindong Wu. Hypernode: Entity Fusion for Data Traceability and Link Prediction[C]. In: Proceedings of 22nd IEEE International Conference on Data Mining (ICDM’22), Orlando, FL, USA, 2022, pp. 111-120. (CCF B类会议) [7] Shaojing Sheng, Zan Zhang, Peng Zhou, Xindong Wu. An effective algorithm for genealogical graph partitioning[J]. Applied Intelligence, 54: 1798-1817, 2024. (CCF C类期刊，JCR分区Q2，影响因子5.3) 教育经历 [1]   2015.9-2017.8 澳大利亚南澳大学  |  计算机科学与技术 国家公派联合培养博士 [2]   2013.9-2018.6 合肥工业大学  |  计算机软件与理论  |  博士学位  |  研究生(博士)毕业