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个人简介 1995年就读于浙江大学混合班（浙江大学竺可桢学院前身），1999年在浙江大学获计算机科学与技术学士学位，2005年在浙江大学CAD&CG国家重点实验室获博士学位。2003.3-2003.8在香港中文大学计算机系进行访问研究，2005.3-2006.3在香港科技大学计算机系做博士后研究,2013.02-2013.03在美国斯坦福大学访问，2013.06-2013.12在美国圣克鲁斯大学计算机系担任Visiting Research Scientist。现为浙江工业大学计算机学院计算机科学与技术专业主任。 于2012年荣获浙江工业大学“我心目中的好导师”称号，2013年荣获浙江工业大学计算机学院“十佳导师”称号。研究方向为大数据智能分析和可视化，欢迎对机器学习、深度学习和数据分析挖掘可视化感兴趣的同学加入我的团队！ 育人成果 作为第二导师已培养博士1人；作为第一导师已培养全日制硕士30人；作为第二导师已培养全日制硕士8人；2012年荣获学校“我心目中的好导师”荣誉称号；2013年荣获学院“我心目中的好导师”荣誉称号；2012年浙江工业大学优秀硕士论文（第二导师）；2013年浙江工业大学优秀硕士论文（第二导师）；2014年浙江工业大学优秀硕士论文（第一导师） 科研项目 主持的科研项目：1、图神经网络的可解释性方法研究及应用（浙江省自然科学基金重点项目）30万 2023.01-2025.122、生产和服务管理决策中的人机协同新型模式研究（国家自然科学基金重大项目课题专题五）56万元 2022.01-2026.123、基于表示学习的异构信息网络可视分析方法研究（国家自然科学基金面上项目）58万 2020.01-2023.124、按单装配系统的最优控制策略研究（国家自然科学基金面上项目）12万 2016.01-2020.12；5、城市交通轨迹数据可视分析系统的研究与开发（浙江省基础公益研究计划项目）10万 2019.01-2021.126、 面向多模态社会网络的大型图可视分析研究（浙江省自然科学基金）9万 2014.01-2016.12；7、 网络环境下的大规模纹理数据压缩传输技术研究（国家自然科学基金青年项目） 20万 2010.01-2013.12；8、基于网络应用的纹理数据压缩和实时解压绘制（浙江省自然科学基金）;9、 云计算环境下的功能构件管理关键技术研究（浙江省重点科技创新团队项目); 科研成果 发表的论文、专著等：Yu Tao, Ying Tang*(Corresponding Author). Progressive visual analysis of traffic data based on hierarchical topic refinement and detail analysis. Journal of Visualization, 26, 367–384 (2023).Ning Tong, Ying Tang*(Corresponding Author), Bo Chen, Lirong Xiong. Representation learning using Attention Network and CNN for Heterogeneous networks. Expert Systems with Applications（中科院一区）, 185(2021): 1-10.Ying Tang, Bin Wang and Ping Wang, RefineDCN: An Improved Community Detection Algorithm Based on Center Finding, IEEE Access(中科院三区), vol. 9, pp. 14630-14639, 2021汤颖、徐珊.MDVis: 多模态电影数据可视分析系统.计算机辅助设计与图形学学报，32（11）：1707~1720Chen Li, Ying Tang*(Corresponding Author). Efficient heterogeneous proximity preserving network embedding model. Expert Systems with Applications（中科院一区）, 134(2019): 201-208.汤颖、苏建明、童宁.  TMvis: 基于LDA的主题建模可视分析系统. 计算机辅助设计与图形学学报，2019（10）：1728~1738Ying Tang, Fengfan Sheng, Hongxin Zhang, Chaojie Shi, Xujia Qin, Jing Fan. Visual analysis of traffic data based on topic modelling (ChinaVis2017), Journal of Visualization, 21(4), pp 661-680, August, 2018汤颖 ，盛风帆，秦绪佳， 基于改进力导引图布局的层级视觉抽象方法，计算机辅助设计与图形学学报，2017（4）：641~650汤颖，林琦峰，肖廷哲，熊丽荣， 可伸缩二维多元数据可视化，计算机辅助设计与图形学学报，2016（09）：1476~1488Ying Tang ，Zhan Zhou，Xiaoying Shi，Jing Fan. Parallel Computing of Texture-optimization-based Flow Visualization on CUDA， International Journal of High Performance Computing and Networking, 9(3), pp 258-270, 2016汤颖，汪斌，范菁， 节点属性嵌入的改进图布局算法，计算机辅助设计与图形学学报，2016，28（2）：228~237张宏鑫，盛风帆，徐沛原， 汤颖*（通讯作者），基于移动终端日志的人群特征可视化，软件学报，2016，27（5）Ying Tang ，Jia Yu，Chen Li，Jing Fan. Visual Analysis of Multimodal Movie Network Data Based on the Double-Layered View， International Journal of Distributed Sensor Networks, 2015(1) ：1~15.Ying Tang ，Yan Zhang，Xiaoying Shi，Jing Fan. Multi-style video stylization based on texture advection， Science China Information Sciences, 58(11): 1~13. Nov. 2015.Jin Fan, Tianyang Dong, Xinxin Guan, Ying Tang*(Corresponding Author)，A Rapid Simulation System for Decision Making in Intelligent Forest Management，IEEE Intelligent Systems, 28(5), , pp2-9, Sept.-Oct. 2013.Jing Fan, Xiaoying Shi, Zhan Zhou, Ying Tang*(Corresponding Author)，An optimized texture-by-numbers synthesis method and its visual applications ，Science China Information Sciences, 56(5), pp 1-14, May. 2013.Ying Tang, Xiaoying Shi, Tingzhe Xiao, Jing Fan. An improved image analogy method based on adaptive CUDA-accelerated neighborhood matching framework. The Visual Computer, 28(6-8), pp743-753, June, 2012.Wei Hua, Rui Wang, Xusheng Zeng, Ying Tang, Huamin Wang, Hujun Bao. Compressing repeated content within large-scale remote sensing images. The Visual Computer, 28(6-8), pp755-764, June, 2012.汤颖，张宏鑫，张美玉， 基于图形硬件的纹理图像编码与实时绘制算法，计算机学报，2007（02） 专利授权：(1)基于用户交互的主题模型提升方法，中国，ZL201811375621.2(2)基于多标签传播的网络社区检测方法，中国，ZL201811247488.2(3)基于随机锚点对选择的局部模型加权融合Top-N电影推荐方法，中国，ZL201810471640.9(4)基于用户聚类的局部模型加权融合Top-N电影推荐方法，中国，ZL201810169922.3(5) 基于改进力导引布局的层级视觉抽象方法，中国，ZL201710157017.1(6) 基于节点属性传递函数的图布局方法,中国, ZL201510701380.6(7) 基于自然纹理的二维多元数据可视化方法, 中国, ZL201310542789.9(8)重要度驱动的面向全局冗余图像压缩方法, 中国, ZL201310285882.6(9) 重要度驱动的纹理压缩方法, 中国, ZL201310076875.5