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更新日期：2024年2月6日 姓 名 胡金龙 性 别 男 出生年月 1977年10月 籍贯 民 族 汉族 政治面貌 最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士 技术职称 副教授 导师类别 硕导 行政职务 Email jlhu@scut.edu.cn 工作单位 计算机科学与工程学院 邮政编码 510006 通讯地址 广州市番禺区大学城华南理工大学B3栋 单位电话 个人简介 胡金龙，男，计算机科学与工程学院副教授，工学博士，硕士生导师，广东省计算机网络重点实验室成员，IEEE会员。2004年至今先后在华南理工大学信息网络工程研究中心、计算机科学与工程学院工作，2016至2017年为美国宾夕法尼亚州立大学访问学者。近年来主持或参与了广东省自然科学基金、教育部-中国移动科研基金、广东省省部产学研结合项目、广东省重大科技专项、国家863计划、国家科技支撑计划、国家CNGI等项目30多项，发表学术论文60多篇，出版译著1本，授权发明专利20多项，获广东省科技进步二等奖1项。欢迎计算机、数学、电信、软件、自动化等相关专业的同学保研和报考。 工作经历 2013-至今  华南理工大学 计算机科学与工程学院 高工，副教授2004-2013 华南理工大学 信息网络工程研究中心 讲师，高工2016-2017 美国 宾夕法尼亚州立大学 访问学者 教育经历 2008-2012 华南理工大学 计算机科学与工程学院 博士研究生2001-2004 华南理工大学 电子与信息学院 硕士研究生1995-1999 华南理工大学 电子与信息学院 本科生 获奖、荣誉称号 广东省科技进步二等奖 研究领域 机器学习及应用，脑影像分析，云计算与计算机网络等 科研项目 近年来的主要科研项目：1. 基于图神经网络的功能脑网络分析方法研究，广东省自然科学基金面上项目，2021-2023.（主持）2. 智能计算平台集群管理技术研发，2021-2022. (主持)3. 基于多组学学习的智能医疗辅助诊断技术及应用，2019-2023.（参与）4. 业务编排及半实物仿真技术，2021-2022. (主持)5. 基于大规模图分析的移动广告欺诈检测研究， 广东省自然科学基金面上项目，2018-2021. (主持)6. 基于移动计算情境大数据的4G产品微营销技术与应用研究，教育部-中国移动科研基金项目，2015-2018. (主持) 发表论文 近年来发表的主要论文：[1]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Yi Zhuo, Shoubin Dong, BrainPST: Pre-training Stacked Transformers for Dynamic Brain Functional Network Analysis, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), December 2023.[2]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Shoubin Dong, Transformer and Snowball Graph Convolution Learning for Brain functional network Classification, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), December 2023.[3]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Nan Wang, Shoubin Dong, BrainNPT: Pre-training of Transformer networks for brain network classification, https://arxiv.org/abs/2305.01666, May 2023.[4]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Xiaojing Zhang, Bin Liao, Gangqiang Hou, Ziyun Xu, Shoubin Dong, Ping Li, Identifying suicide attempts, ideation, and non-ideation in major depressive disorder from structural MRI data using deep learning, Asian Journal of Psychiatry, Volume 82, 2023.[5]Zongbao Yang, Shoubin Dong, and Jinlong Hu. Explainable Natural Language Inference via Identifying Important Rationales. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2022.[6]Weixian Huang, Kaiwen Tan, Jinlong Hu, Ziye Zhang, and Shoubin Dong, A review of fusion methods for omics and imaging data, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2022.[7]Jinlong Hu, Lijie Cao, Tenghui Li, Shoubin Dong, and Ping Li, GAT-LI: a graph attention network based learning and interpreting method for functional brain network classification. BMC Bioinformatics, Volume 22, 379. 2021.[8]Kaiwen Tan, Weixian Huang, Xiaofeng Liu, Jinlong Hu, and Shoubin Dong, A Hierarchical Graph Convolution Network for Representation Learning of Gene Expression Data, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 25, no. 8, Aug. 2021.[9]Bin Liao, Jinlong Hu, Rick O. Gilmore, Optical flow estimation combining with illumination adjustment and edge refinement in livestock UAV videos, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 180, 2021.[10]Bin Liao, Jinlong Hu, MESD: Exploring Optical Flow Assessment on Edge of Motion Objects with Motion Edge Structure Difference, https://arxiv.org/abs/2104.05916, 13 Apr 2021.[11]Lang Chen, Yangmin Huang, Bin Liao, Kun Nie, Shoubin Dong, and Jinlong Hu*, Graph Learning Approaches for Graph with Noise: Application to Disease Prediction in Population Graph, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)  December 16-19, 2020, Seout, S.Korea.[12]Jinlong Hu, Tenghui Li, and Shoubin Dong, GCN-LRP explanation: exploring latent attention of graph convolutional networks, the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2020), 19 - 24th July, 2020, Glasgow, Scotland, UK. [13]Jinlong Hu, Tenghui Li, Yi Zhuang, Song Huang, and Shoubin Dong, GFD: A Weighted Heterogeneous Graph Embedding Based Approach for Fraud Detection in Mobile Advertising, Security and Communication Networks, 2020.[14]Bin Liao, Jinlong Hu*, and Tenghui Li, Optical flow estimation combining with objects edge features, Electronics Letters, 2020.[15]Jinlong Hu, Junjie Liang, Yuezhen Kuang, and Vasant Honavar, A User Similarity-based Top-N Recommendation Approach for Mobile In-application Advertising, Expert Systems with Applications, Volume 111, 2018.[16]Junjie Liang, Jinlong Hu*, Shoubin Dong, and Vasant Honavar, Top-N-Rank: A Scalable List-wise Ranking Method for Recommender Systems, IEEE International Conference on Big Data (BigData 2018), Seattle, WA, USA, December 2018.[17]Jinlong Hu, Yi Zhuang, Jiang Yang, Lei Lei, Minjie Huang, Runchao Zhu, and Shoubin Dong, pRNN: A Recurrent Neural Network based Approach for Customer Churn Prediction in Telecommunication Sector, IEEE International Conference on Big Data (BigData 2018), Seattle, WA, USA, December 2018. 教学活动 硕士生课程：高级计算机网络安全本科生课程：高性能计算与云计算; 网络工程与网络管理 我的团队 广东省计算机网络重点实验室成员，广东省大数据分析与处理工程技术研究中心成员