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个人简介：Personal Profile 长期从事计算智能及其应用的研究，在进化计算、协同进化算法、粒子群优化算法、社团检测、机器学习和数据挖掘等领域具有一定的科研基础，并进行了较好的科研实践。作为主要参与人（排名第二）已完成国家自然科学基金青年基金项目“结合免疫和拉马克机制的协同进化模型及其应用研究”（61003199，2011年1月至2013年12月，19万）。作为主要参与人（排名第二）完成了国家自然科学基金面上项目“个性化推荐系统中基于协同进化学习的信息核优化与分析”（61672405，2017年1月至2020年12月，63万），该项目是在协同进化算法框架下，建立协同进化学习模型，对进化过程中的有用信息进行挖掘，使算法能更好地用于解决信息核优化问题，该项目已在信息核进化优化及虚拟信息核构建等方面取得了理想的进展，为个性化推荐研究提出了一种新的思路，并通过大量实验验证了该思路的可行性。在以上基础上，作为主要参与人（排名第二）于2020年获批了国家自然科学基金面上项目“面向个性化辅助学习跨域推荐的演化图神经网络”（62077038，2021年1月至2024年12月，48万）。在横向科研方面，近几年先后主持了“目标识别系统及隐身目标数字模型采购”（2016年10月至2018年10月，19.8万），“某轨迹规划与协同策略研究”（2020年，50万）等相关科研项目。在科研成果方面，近五年在国内外期刊和会议上累计发表SCI、EI检索学术论文十余篇，获得授权国家发明专利多项。这些研究工作对当前社会、经济具有潜在的应用价值，有利于科技发展，对本学科建设也将起到积极的推进作用。2024年研究生招生计划：硕士生：1-2人。课题组研究生毕业去向：2023年，毕业3人，毕业去向：北京三快在线科技有限公司（美团）；华为技术有限公司（华为）；深圳欢太科技有限公司（OPPO）2022年，毕业3人，毕业去向：北京三快在线科技有限公司（美团）；百度在线网络技术（北京）有限公司（百度）；阿里巴巴科技（北京）有限公司（阿里）2021年，毕业4人，毕业去向：北京字节跳动科技有限公司；华为技术有限公司；北京京东世纪贸易有限公司2人。2020年，毕业4人，毕业去向：浙江大华技术股份有限公司；上海集成电路研发中心；中国移动通信有限公司研究院；中国农业银行研发中心（西安）。2019年，毕业3人，毕业去向：上海众源网络有限公司（上海爱奇艺）；北京陌陌信息科技有限公司；招银网络科技有限公司。2018年，毕业4人，毕业去向：北京三快在线科技有限公司（美团点评北京）；中国船舶重工集团公司第七一六研究所；Vivo移动通信通信有限公司（深圳）；西安深迈瑞医疗电子研究院有限公司。2017年，毕业4人，毕业去向：西安华为技术有限公司；创维集团有限公司；联咏电子科技（西安）有限公司；中国人民解放军新疆军区（强军）。2016年，毕业4人，毕业去向：中电集团20所；展讯通信（上海）；南京海兴电网技术有限公司；平安科技（深圳）有限公司。2015年，毕业5人，毕业去向：深圳华为；西安中兴移动；北方信息控制集团有限公司(南京)；上海展讯；西安航天天绘。2014年，毕业2人，毕业去向：青岛鼎信通讯股份有限公司；国家密码管理局商用密码检测中心。课题组学术论文：[44] 黄河源, 慕彩红*, 方云飞, 刘逸. 使用图负采样的图卷积神经网络推荐算法[J]. 西安电子科技大学学报, 2024, 51(1): 86-99.[43] Caihong Mu, Heyuan Huang, Yunfei Fang, Yi Liu*. A Graph Convolutional Neural Network for Recommendation Based on Community Detection and Combination of Multiple Heterogeneous Graphs[C]. 23nd IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), Shanghai, China, Dec. 1-4, 2023. (录取为短文Short Paper, CCF推荐B类会议, 录取率当年为20%左右)[42] Yunfei Fang, Caihong Mu, Yi Liu*. AutoShape: Automatic Design of Click-Through Rate Prediction Models Using Shapley Value[C]. 20th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI), Jakarta, Indonesia, Nov. 15-19, 2023. (录取为长文Regular Paper, CCF推荐C类会议, 长文录取率当年为25%左右)[41] Jian Zhu, Yi Liu*, Jiajie Feng, Caihong Mu. A Multi-scale Densely Connected and Feature Aggregation Network for Hyperspectral Image Classification[C]. 20th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI), Jakarta, Indonesia, Nov. 15-19, 2023. (录取为长文Regular Paper, CCF推荐C类会议, 长文录取率当年为25%左右)[40] Caihong Mu, Zeyu Zhang*, Suling Chen, Yi Liu. A Dual-Branch Network Based on Transformer and Depthwise Convolution for Hyperspectral Image Classification[C]. 2023 International Conference on Cyber-Physical Social Intelligence (ICCSI), Xi'an, China, Oct. 20-23, 2023.[39] Yi Liu, Jian Zhu, Jiajie Feng, Caihong Mu*. A Feature Embedding Network with Multiscale Attention for Hyperspectral Image Classification[J]. Remote Sensing, 2023, 15(13): 3338.[38] Caihong Mu, Xin Tang, Jiashen Luo*, Yi Liu. GMiRec: A Multi-image Visual Recommendation Model Based on a Gated Neural Network[C]. 16th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM), Guangzhou, China, Aug. 16-18, 2023. (录取为长文Full Paper, CCF推荐C类会议, 长文录取率常年为20%左右)[37] Caihong Mu, Jiahui Ying, Yunfei Fang*, Yi Liu. A Graph Neural Network for Cross-domain Recommendation Based on Transfer and Inter-domain Contrastive Learning[C]. 16th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM), Guangzhou, China, Aug. 16-18, 2023. (录取为短文Short Paper, CCF推荐C类会议, 录取率常年为30%左右)[36] Jiahuan Chen*, Caihong Mu, Mohammed Alloaa, Yi Liu. A Hypergraph Augmented and Information Supplementary Network for Session-Based Recommendation[C]. 16th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM), Guangzhou, China, Aug. 16-18, 2023. (录取为短文Short Paper, CCF推荐C类会议, 录取率常年为30%左右)[35] Mu Caihong, Huang Heyuan*, Liu Yi, Luo Jiashen. Graph Convolutional Neural Network based on the Combination of Multiple Heterogeneous Graphs[C]. 22nd IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), Orlando, FL, USA, Nov. 28 - Dec. 1, 2022.[34] Mu Caihong, Dong Zhidong, Liu Yi*. A Two-Branch Convolutional Neural Network Based on Multi-Spectral Entropy Rate Superpixel Segmentation for Hyperspectral Image Classification[J]. Remote Sensing, 2022; 14(7):1569.[33] Mu Caihong*, Chen Weizhu, Liu Yi, Lei Dongchang, Liu Ruochen. Virtual Information Core Optimization for Collaborative Filtering Recommendation Based on Clustering and Evolutionary Algorithm[J]. Applied Soft Computing, 2022, 116: 108355.[32] Mu Caihong*, Zeng Qize, Liu Yi, Qu Yi. A Two-Branch Network Combined With Robust Principal Component Analysis for Hyperspectral Image Classification[J]. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 2021, 18(12): 2147-2151.[31] Mu Caihong, Liu Yijin, Liu Yi*. Hyperspectral Image Spectral–Spatial Classification Method Based on Deep Adaptive Feature Fusion[J]. Remote Sensing, 2021, 13(4): 746.[30] Liu Jing*, Yang Zhe, Liu Yi, Mu Caihong. Hyperspectral Remote Sensing Images Deep Feature Extraction Based on Mixed Feature and Convolutional Neural Networks[J]. Remote Sensing, 2021, 13(13): 2599.[29] Liu Jing*, Zhang You, Liu Yi, Mu Caihong. Hyperspectral Images Unmixing Based on Abundance Constrained Multi-Layer KNMF[J]. IEEE Access, 2021, 9: 91080-91090.[28] Guo Zhen, Mu Caihong*, Liu Yi. A Multi-Branch Network based on Weight Sharing and Attention Mechanism for Hyperspectral Image Classification[C]. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2021: 5370-5373.[27] Mu Caihong*, Guo Zhen, Liu Yi*. A Multi-Scale and Multi-Level Spectral-Spatial Feature Fusion Network for Hyperspectral Image Classification[J]. Remote Sensing, 2020, 12(1): 125, 1-23.[26] Mu Caihong*, Liu Jian, Liu Yi, Liu Yijin. Hyperspectral Image Classification Based on Active Learning and Spectral-Spatial Feature Fusion using Spatial Coordinates[J]. IEEE Access, 2020, 8: 6768-6781.[25] Liu Jing*, Guo Ximei, Liu Yi. Hyperspectral remote sensing image feature extraction based on spectral clustering and subclass discriminant analysis[J]. Remote Sensing Letters, 2020, 11(2): 166-175.[24] Mu Caihong*, Li Chengzhou, Liu Yi, Qu Rong, Jiao Licheng. 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Modified particle swarm optimization-based multilevel thresholding for image segmentation[J]. Soft Computing, 2015, 19(5): 1311-1327.[14] Mu Caihong*, Jiao Licheng, Liu Yi, Li Yangyang. Multiobjective nondominated neighbor coevolutionary algorithm with elite population[J]. Soft Computing, 2015, 19(5): 1329-1349.[13] 慕彩红*, 霍利利, 刘逸, 刘若辰，焦李成. 基于小波融合和PCA-核模糊聚类的遥感图像变化检测[J]. 电子学报, 2015, 43(7): 1375-1381.[12] 刘逸*, 慕彩红, 刘敬. 结合邻域信息粒子群聚类用于SAR图像变化检测[J]. 西安电子科技大学学报, 2015, 42(1): 187-193.[11] Liu Ruochen*, Niu Xu, Fan Jing, Mu Caihong, Jiao Licheng. An orthogonal predictive model-based dynamic multi-objective optimization algorithm[J]. Soft Computing, 2015, 19(11): 3083-3107.[10] Mu Caihong*, Liu Yong, Liu Yi, Wu Jianshe, Jiao Licheng. Two-stage algorithm using influence coefficient for detecting the hierarchical, non-overlapping and overlapping community structure[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2014, 408: 47-61.[9] Liu Ruochen*, Chen Yangyang, Ma Wenping, Mu Caihong, Jiao Licheng. A novel cooperative coevolutionary dynamic multi-objective optimization algorithm using a new predictive model[J]. Soft Computing, 2014, 18(10): 1913-1929.[8] Liu Ruochen*, Wang Lixia, Ma Wenping, Mu Caihong, Jiao Licheng. Quadratic interpolation based orthogonal learning particle swarm optimization algorithm[J]. Natural Computing, 2014, 13(1): 17-37.[7] Mu Caihong*, Xie Jin, Liu Ruochen, Jiao Licheng. A memetic algorithm using local structural information for detecting community structure in complex networks[C]. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2014: 680-686.[6] Mu Caihong*, Zhang Jian, Jiao Licheng. An intelligent ant colony optimization for community detection in complex networks[C]. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2014: 700-706.[5] 刘逸*, 寇卫东, 慕彩红. 结合多阈值法的模糊聚类用于SAR图像变化检测[J]. 西安电子科技大学学报, 2013, 40(6): 13-18.[4] 慕彩红*, 焦李成, 刘逸. M-精英协同进化算法求解约束优化问题[J]. 西安电子科技大学学报, 2010, 37(5): 2443-2448.[3] 慕彩红*, 焦李成, 刘逸. M-精英协同进化数值优化算法[J]. 软件学报, 2009, 20(11): 2925-2938.[2] 慕彩红*, 焦李成, 刘逸. M-精英进化算法及其在V-BLAST系统中的应用[J]. 电子与信息学报, 2009, 31(10): 2443-2448.[1] Mu Caihong*, Zhu Mingming. Clonal selection detection algorithm for the V-BLAST system[C]. International Conference on Natural Computation (ICNC), 2006: 402-411.