实验室主任 饶元 博士/教授
实验室学术委员会主任： 赵祥模 教授
研究生（已毕业）：
2007届 官双喜 （中兴通讯）
2008届 陈丽 （华为）， 党李飞 （华为）
2009届 车九州（腾讯），贾礼威（百度），陈鹏飞（华为），王雯雯 （IBM）， 马永起（九院）
2010届 赵越（微软） 彭飞（腾讯） 王思（南瑞），山瑞峰（去哪儿）
2011届 黄文杰（读博），黄上榕（阿里），吴飞龙（留校），李昕娟（海康）
2012届 梁毅 （招商银行），孙秋年（ 大众点评网），杨悦（光大证券），张帅（华为），刘彦龙（深圳证券通信有限公司），殷莉莉（华为），田玛莉（ thoughtworks）, 韩梅 ( 阿里巴巴), 万辉( 航空613所), 石仁杰 (中兴), 李星( 交大留校), 张科科( 阿里), 王东城（华为）, 刘大伟( 中兴) , 罗东阳(百度),曹永杰( 中航飞机试飞院）
2013届 毛伟宁（阿里），冯妮（华为），赵雅丽（华为）， 钟继辉（方正证券），殷莉莉（华为）
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饶元 教授/博士生导师 西安交通大学软件学院 陕西省人工智能联合（重点）实验室秘书长、副主任， 西安市社会智能与复杂数据处理重点实验室主任 Email: raoyuan@mail.xjtu.edu.cn or yuanrao@163.com Tel: 029-82663000-8002 微信号：iroyals |
美国卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）计算机科学系语言研究所(LTI)访问学者，IBM公司访问学者，教授、博士生导师。目前为复杂产品智能制造系统技术全国重点实验室系统总体技术及基础理论专委会副主任；西安交通大学认知科学与智能传播研究中心主任；陕西省人工智能联合（重点）实验室秘书长、副主任，西安市社会智能与复杂数据处理重点实验室主任，西安市时空智能位置大数据工程实验中心校方主任（四维图新合作），中文信息学会社交媒体计算专委会、情感计算专委会委员以及开源情报技术专委会委员，中国自动化协会社会计算专委会成员；同时，担任西安交通大学科技园公司联合成立的“数据智能与工程协同创新中心”主任；西安交通大学-农芯科技“数据智能联合研究中心”主任；国家发改委“大数据算法与方法国家工程实验室”研究员，深圳市前海研究院人工智能专委会成员，河南省三门峡高新区大数据首席专家，曾任西咸新区沣西新城改创局副局长（挂职），西安交通大学研究生招生办副主任（挂职），西安交通大学软件学院业务分析与技术系（与IBM合办）首任校方系主任。目前，从事于社会智能与复杂数据处理领域的问题研究，其中涉及到：文本数据挖掘、自然语言处理、机器学习以及社会网络分析等相关领域的知识基础，并招收该研究领域的博士后、博士研究生、硕士研究生以及国际留学生。
2005年毕业于西安交通大学计算机与科学技术系，获得计算机软件与理论专业博士学位，随后在清华大学自动化系CIMS中心-用友软件公司从事联合博士后研究工作，并曾担任用友软件公司SOA创新中心主任，多年大型企业软件设计与开发以及软件企业工作经验。2009年获得北京市海淀区创新十年“优秀博士后”荣誉，2011年获得陕西省首届“中小企业首席工程师”； 并于2012年获得IBM访问学者进行合作交流，2011年与2013年2次获得IBM中国优秀教师奖教金，2012年~2016年，曾业务分析与技术系（与IBM合作）校方主任；2015年~2016年，美国CMU大学计算机系LTI研究所访问学者，并获得2017西安市科技进步二等奖（第一排名），2018年西安市第二届全球程序员大会“西安高校10佳优秀程序员”荣誉称号。同时，获得2017西安交通大学教学大赛一等奖；2017年陕西省教学成果二等奖1项；2018年陕西省微课大赛一等奖与校微课大赛一等奖等奖项；2020年，西安交通大学优秀教材奖二等奖1项；2020年西安交通大学优秀班主任；2019年，“软件系统分析与设计”课程入选为西安交通大学“金课”；2021年，该课程入选为陕西省线下一流课程。2021年获得西安交通大学优秀“留学生指导导师”荣誉；2022年获得中国发明协会”发明创新奖“一等奖1项，2022年，军委军事科学与技术进步奖二等奖1项，2022年，青岛市科技进步奖一等奖1项；2022年”众智“大赛第一名。2023年获得陕西省教育厅高校优秀成果一等奖1项，并获得2022年度“王宽诚育才奖”。
主持或者参与国家863、国家重点研发计划、自然基金、火炬计划、教育部“云数融合”项目以及陕西省协同创新项目和科技攻关等科研项目以及华为、海信、四维图新、航天二院、中国电子科技集团公司等企业项目30余项，申请软件著作权30余项，专利24项，出版研究专著7部，发表研究论文70余篇，其中SCI/EI检索近50篇，目前是AAAI2023、WWW2023、AAAI2022、AAAI2021、EMNLP2021、ACL2021、《Patterns》、《IEEE Transactions on Affective Computing》、《IEEE Transactions on Computational Social Systems》、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Access》、《Journal of Computational Social Science》、《电子学报》、《软件学报》、《计算机学报》、《通信学报》、《计算机科学》等期刊的审稿人。目前，从事于社会智能与复杂数据处理领域的问题研究工作，重点研究大数据条件下的复杂网络环境下的信息检测、传播与生成相关的关键技术与应用示范。
自2016年9月起重新建立了西安交通大学软件学院“社会智能与复杂数据处理实验室”（2020年已认定为西安市重点实验室），主要从事 “社会计算（SC）+自然语言处理（NLP）+机器学习（ML）相关领域的研究；特别是从事网络信息内容特征、行为识别以及传播规律等相关的研究，特别是虚假信息的识别、传播与生成规律研究、细粒度情感与观点识别分析方法、故事线/事件图谱构建与推理、图文混合的图像描述与生成等领域的研究，探索通过采用文本挖掘与自然语言处理以及社会网络分析方法相结合的角度，来研究网络信息内容分析方法、社会计算策略以及复杂数据处理的新方法。目前，已利用自主研发的网络工具获得多个不同类型的网站数据，形成了完整的数据环境与研究环境，同时，已指导硕士研究生120余名，其中102名已毕业，博士生7人，国际博士留学生3名，形成了稳定的研究团队，并已与多家企业与单位建立了长期的合作机制。
所获得的荣誉： 2009年获得北京市海淀区创新十年“优秀博士后”荣誉， 2011年获得陕西省首届“中小企业首席工程师”，并于2011与2013年2次获得IBM中国优秀教师奖教金；2017年西安交通大学教学大赛一等奖；2017年西安交通大学微课大赛一等奖；2017年陕西省教学成果二等奖（第三排名）1项；2017年西安市科技进步二等奖（第一排名）1项；2018年陕西省微课大赛一等奖；2018年第二届全球程序员节——西安市十佳高校程序员。所授课程被评为2019年西安交通大学“金课”；2021年，获得陕西省线下“一流课程”荣誉； 同时，2021年获得西安交通大学优秀“留学生指导导师”荣誉；2022年获得中国发明协会”发明创新奖“一等奖1项，2022年，军委军事科学与技术进步奖二等奖1项，2022年，青岛市科技进步奖一等奖1项；2022年”众智“大赛第一名。2023年，陕西省教育厅高校成果一等奖1项。
主要职责： 完成本科生以及研究生的专业课程教学，从事相关的科研项目研究与开发工作。
科研项目： 曾负责或主持的项目30余项，主要包括：
2006年，国家863RFID重大专项“基于RFID的信息集成管理技术研究与开发”（2006AA04A118），已结；
2006年，北京市科委重大专项“基于SOA的企业资源管理平台建设与开发”，已结；
2006~2010北京市海淀区科技项目与博士后科研基金项目等多项；
2013年，国家科技部火炬计划项目（高技术成果转化协同创新平台与示范），已结项；
2013年， 国家社科基金重大项目（“基于多学科理解的社会网络分析模型研究”第5子课题：虚拟Web网络空间中的社会网络模型与个体行为机制研究”）
2012年，陕西省科技攻关项目： 基于专家知识地图的科技协同创新平台关键技术研究与应用(2012K11-18)，已结；
2013年，基于网络化感知计算的智慧社区管理关键技术与应用（2013K06-20），已结；
2013年，陕西省社科重点项目“中小企业首席工程师交流互动平台”机制研究（2013年），已结；
西安市技术转移促进工程项目：
2015年，榆林市科技局“产学研”合作项目（科技资源统筹协同平台建设），已结
2017年，教育部“云数融合”基金项目：“基于大数据的跨媒介新闻内容挖掘与事件跟踪预测技术研究”（2017B00030），在研；
2017年，中央高校基本科研业务费西安交通大学重点项目“跨媒介网络条件下舆情交叉传播机制与关键技术研究”(zdyf2017006)，在研；
2017年，陕西省烟草公司科技创新项目，烟草商业企业智能化信息系统运维管理研究与应用（1期），已结；
2018年中央高校建设世界一流大学（学科）和特色发展引导专项资金: “面向复杂网络的公共安全事件监测预警与控制关键技术研究 (PY3A022)”，在研；（250万元）
2018年广西自治区检察院“智慧侦监”项目（1期，需求与整体方案），已结；
2018年西安市碑林区科技项目，“基于可信度的网络舆情信息传播关键技术研究与应用”（GX1803），在研；
2019年深圳市科技创新项目，“基于可信度度量的跨媒介信息交叉传播动力学机制与关键问题研究”；
2019年教育部社科重大项目“改革开放40年来大众媒介与社会思潮传播研究”（18JZD022），第四子课题“新媒体环境下社会思潮的传播、预警与治理研究”，子课题负责人，在研；
2019年华为创新项目基金“华为网络舆情观点分类与语义表示方法研究与应用”，在研。
2019年，科技部重点研发计划项目“智能化城市基础设施管控及联网关键技术与应用”项目（2019YFB2102300），“面向智慧城市复杂场景下共享数据挖掘平台关键技术”子课题负责人，在研，2020.1~2022.12；
2019年四维图新-西安市智能时空数据分析工程实验室项目：“基于时空大数据的数字媒体融合与内容挖掘”，在研，2020.1~2020.12；
2020年，青岛海信网络科技有限公司项目：“基于事件图谱的交通事件多维关系挖掘方法与应用”， 在研，，2020.7~2020.12；
2020年，上海维绱工贸有限公司项目：“智能化扳手控制终端管理系统 ”，2020.7~2021.12； （200万元）
2020年，中国建设银行科技创新项目： “面向银行复杂业务场景的自然语言理解与对话生成关键技术研究”， 2020.9~2021.8；
2021年，与厦门农芯数字科技有限公司联合创新“交大-农芯数据智能创新中心”，（获得科研专项资金1000万元），2021.10~2024.9;主持人；
2021年，中国电子科技集团54所，“复杂场景下的****技术”，2021.12~2022.12;主持人；
2021年，航天二院北京仿真中心，“定性建模描述框架开发与集成”，2021.12~2022.12;主持人；
2022年，某单位重点项目，“ *****关键技术”，2022.8~2023.8; 主持人；
2021年，某单位重点项目：面向*****研究；子课题负责人；
2022年，中国电子科技集团电科院合作项目：基于多语义特征融合的虚假信息早期检测与证据推理技术研究，主持人；
2022年，中国邮电10所合作项目：面向复杂场景下的知识图谱典型应用开发，主持人；
2023年，国家自然基金重点项目：社交网络行为的异常感知、群体协作与一体化控制研究（U22B2036），项目联合负责人；
2023年，某单位重点项目，“ *****关键技术”，2023.6~2023.12， 主持人；
2023年，某单位重点项目，“ *****平台”，2023.6~2025.5， 主持人；（获得科研专项资金1900万元）
2024年，某单位重点项目，“ *****攻关”，2024.3~2024.11， 主持人；（获得科研专项资金300万元）
2024年，中国电科院30所项目，“ 事件图谱的构建与推理关键技术攻关与应用”，2024.1~2024.12， 主持人；
2024年，航天一院***项目，“ *****攻关”，2024.9~2024.12， 主持人；
2024年，陕西省科技厅“四链融合”重点项目，“ *****攻关”，2024.10~2026.10， 主持人；
同时，主持国家教育部教改项目3项、西安交通大学教改项目6项，“软件系统分析与设计”课程获得2019年西安交大“金课”（并通过三期审核与连续支持），2021年获得陕西省线下“一流课程”荣誉。“EA架构与系统分析设计”一书获得2020年，西安交通大学优秀教材二等奖。2023年入选西安交通大学“我最喜欢的教师”候选名录。
主要课程包括：
软件系统分析与设计（本科）、企业架构与系统分析设计(硕士)
知识管理(MISc)、服务科学与工程（MISc）、数据挖掘（MISc）、智能软件系统（MISc）
完成的专著或教材（5）：
西安市社会智能与复杂数据处理重点实验室（LSI&CDP）主要研究方向：
研究方向之一： 认知安全与社会智能基础理论与前沿技术研究 （本方向同时招收博士生与硕士生）
社会计算于2009年首次在《科学》杂志上提出，并迅速则成为了全世界各国学术界以及谷歌、微软、阿里、腾讯等为代表的产业界共同关注的热点领域之一，甚至也得到了军方的高度关注。而社会智能是社会计算与人工智能技术结合后的进一步发展，它利用人工智能以及计算机技术来针对社会构成的核心要素在整个社会交往与经济互动的复杂交互过程中，所形成的海量的、复杂的数据进行处理、理解与计算，因此，社会智能技术融合了社会科学、人工智能与自然语言处理、数学图论、计算网络以及大数据科学等多学科相结合的一种新兴交叉学科，其研究对象包括了形成社会的不同个体的基本特征、行为方式以及消费能力等特征，以及不同个体之间的组织与联系方式；同时也包括了社区的基本特征与演化行为特征，以及不同社区之间的关系特征等；通过个体与社区群体之间的相互作用与交互影响，深刻地影响到了国家安全、经济发展、社会和谐以及日常生活的方方面面。主要研究工作包括：
研究方向之二： 基于事件图谱与知识图谱的智能化知识聚合与推理服务（本方向招收博士与硕士生）
基于深度学习的AI算法为大数据的智能分析提供了端到端的模型框架，但是，这些深度神经网络模型的性能问题、可解释问题以及模型泛化性问题已成为影响其广泛应用的瓶颈，因此，google公司则率先从海量的碎片化的网络数据资源中自动识别与抽取实体，并建立起一个实体与关系之间Knowledge Gragh，从而实现知识内容的聚合服务，并为可解理与可推理的人工智能算法模型提供了新方向，并在人机对话（QA）、智慧交通、个性化推荐、内容摘要生成等诸多领域进行了广泛而深入的实践应用。主要的研究内容与工作包括：
1）碎片化海量数据聚合基础理论与关键方法研究
2）跨领域的事件网络EventNet构建以及复杂场景下的故事线脉络生成方法研究
3）具有安全鲁棒性的事件图谱与识图谱补全策略与冲突消解策略
4）基于图谱的模型知识发现与推理能力的评价与增强
研究方向之三： 复杂数据的融合与处理 （本方向同时招收博士生与硕士生）
大数据条件下，异质且多来源的海量数据融合与分析已为了当前具有重大挑战一个研究热点，面向融合媒体的复杂环境下，本研究方向将针对多模态数据融合与处理的关键技术，特别是由于异质数据间存在着较大的特征差异，如何将不同的数据特征进行抽取、映射、融合，并实现统一的特征表示学习与智能检索，并构建基于上下文感知的基于张量空间的深度神经网络集成模型与框架。针对特定领域的多媒体数据（如图片、音频、视频）与文本内容之间的建立映射与数据表示融合，来实现了多模态信息的有效融合与统一检索。主要研究工作包括：
1）图像的描述的自动化生成方法 (Image Caption)
2）文本内容的图像化转化与生成技术 (Text 2 Image)
3）复杂数据的特征融合与多模态统一检索与识别技术
4）多智能间的协同与博弈对抗策略
本实验室将聚焦本领域的学术领域前沿与社会未来趋势，欢迎具有一定数学与程序基础，并对上述研究方向有兴趣，且具有创新精神的同学报考我们实验室的博士生、学术型硕士与工程硕士，我们目前研究生团队30余人，其中包括7名博士生（含3名国际留学生，已毕业1人），并在陕西省人工智能联合实验室与西安市社会智能与复杂数据处理重点实验等平台的支撑下，将提供国际化的优良而进取的学习氛围、环境和条件，共同打造一个学术领域研究与产业协同发展的优质品牌。
本实验室鼓励所有同学申请国家留学基金委CSC提供的学术交流与交换，鼓励所有同学参加本领域相关的学术交流与会议，并提供相关的学术资源以及实验室资金的支持。
本实验室长年招聘博士后以及国内外访问学者，目前，并已培养国内访问学者1名，联系方式：raoyuan@mail.xjtu.edu.cn, 欢迎交流与学习提高。
本实验室设立的长期的专职科研岗，长期招聘博士或硕士研究生毕业工作5年以上的科技人员，从事相关的科研创新以及成果落地转相关的工作，在提供交大同等水平的工资以及交大专属福利外，并提供有竞争力的项目奖励与激励机制。 联系方式：raoyuan@mail.xjtu.edu.cn, 欢迎加入。
2022年已录用和发表的研究论文
• Ling Sun, Yuan Rao, Yuqian Lan, Bingcan Xia, HG-SL: Jointly Learning of Global and Local User Spreading Behavior for Fake News Early Detection, AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2023). (CCF-A，顶会)
• Ling Sun, Yuan Rao, Xiangbo Zhang, Yuqian Lan, Shuanghe Yu，MS-HGAT: Memory-enhanced Sequential Hypergraph Attention Network for Information Diffusion Prediction，AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2022). (CCF-A，顶会)
• Ambreen Nazir, Yuan Rao, RIAOTP: An Interactive End-to-End Solution for Aspect-Opinion Term Pairs Extraction, SIGIR 2022; (Accept) (CCF-A，顶会)
• A. Nazir, Y. Rao, L. Wu and L. Sun, "Issues and Challenges of Aspect-based Sentiment Analysis: A Comprehensive Survey," in IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 13, no. 2, pp. 845-863, 1 April-June 2022, doi: 10.1109/TAFFC.2020.2970399. ((Q1 影响因子：13.990) 全球高被引论文-ESI收录
• L. Sun，Y. Rao, L. Wu and et.al., Fighting False Information from Propagation Process: A Survey，ACM Computing Surveys, (Q1/CCF A) 已录用 (影响因子：14.324)
• A. Nazir, Y. Rao, "IAF-LG: An Interactive Attention Fusion Network with Local and Global Perspective for Aspect-based Sentiment Analysis" in IEEE Transactions on Affective Computing, 2022 已录用； ((Q1, 影响因子：13.990)
2021年已录用和发表的研究论文
• Wu LW, Rao Y, Lan YQ, Sun L, and Qi ZY. Unified Dual-view Cognitive Model for Interpretable Claim Verification. The Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP 2021). (CCF A，顶会)
• Wu LW, Rao Y, Sun L, He WB. Evidence Inference Networks for Interpretable Claim Verification. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2021). (CCF-A)
• Wu LW, Rao Y, Zhang C, et al. Category-controlled Encoder-Decoder for Fake News Detection[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2021. (Accept) ((IF:6.977，JCR/Q1，CCF-A);
• Ling Sun, Yuan Rao, Lianwei Wu, Xiangbo Zhang, Ambreen Nazir，Fighting False information from Propagation Process: A Survey[J], ACM COMPUTING SURVEY，2021. (Under Review) , (IF:10.2，JCR/Q1)
• TANG Caifang, RAO Yuan，YU Hualei, SUN Ling, CHENG Jiamin and WANG Yutian， Improving Knowledge Graph Completion Using Soft Rules And Adversarial Learning, Chinese Journal of Electronics, Jan. 2021, ACCPET（SCI）;
• Ding Yi, Rao Yuan, Yang Fan, Graph-based KB and Text Fusion Interaction Network for Open Domain Question Answering[C], IJCNN 2021, (ACCEPT) (CCF C)
2020年已录用和发表的研究论文
• Lianwei Wu, Yuan Rao, Yongqiang Zhao, Hao Liang and Ambreen Nazir. DTCA: Decision Tree-based Co-Attention Networks for Explainable Claim Verification. ACL 2020. [Accept] (CCF A，顶会)
• Lianwei Wu, Yuan Rao, Yongqiang Zhao, etc., Evidence-Aware Hierarchical Interactive Attention Networks for Explainable Claim Verification[C]，EJCAI 2020, [Accepted] (CCF A，顶会)
• Bian QY, Rao Y, Wang LP, et al. Chinese Short Text Classification Based on Interactive Attention Mechanism[C]// International Conference on Advances in Signal Processing and Artificial Intelligence (ASPAI). 2020. Berlin, Germany.
• Wang LP, Rao Y, Bian QY, et al. A Content-based Hybrid Deep Neural Network Citation Recommendation Method[C]//International Conference of Ploneering Computer Scientists,Engineers and Educators(ICPCSEE), TaiYuan, China, 2020
中文论文：
• 杨帆，饶元，丁毅，贺王卜，丁紫凡，面向任务型的对话系统研究进展[J]，中文信息学报，2020，已录用；
• 王婉臻，饶元，吴连伟，李薛，基于人工智能的司法判决预测研究与进展[J]，中文信息学报，2020，已录用；
2019年研究论文：
• Ambreen Nazir, Yuan Rao, Lianwei Wu, Ling Sun，Issues and Challenges of Aspect Based Sentiment Analysis: A Comprehensive Survey[J], IEEE Transactions on Affective Computing, [Accepted] (CCF B, SCI, IF: 6.288)
• Lianwei Wu and Yuan Rao，Adaptive Interaction Fusion Networks for Fake News Detection[C]，ECAI 2020, [Accepted] (CCF B, SCI)
• Lianwei Wu, Yuan Rao, Ambreen Nazir, Haolin Jin. Discovering Differential Features: Adversarial Learning for Information Credibility Evaluation. Information Sciences. [Accepted] (CCF B, SCI, IF: 5.524) https://arxiv.org/abs/1909.07523
• Junyi Znang, Yuan Rao, Juli Zhang, Yongqiang Zhao, Tri-graph Regularized Collective Matrix Tri-factorization Framework on Multiview Features for Multilabel Image Annotation[J], IEEE ACCESS, 2020, DOI:10.1109/ACCESS.2019.2950701 [Accepted]. (CCF B, SCI, IF: 4.096)
• Lianwei Wu, Yuan Rao, Haolin Jin, Ambreen Nazir, Ling Sun. Different Absorption from the Same Sharing: Sifted Multi-task Learning for Fake News Detection. The Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2019). Long paper. [Accepted] (CCF B, SCI), https://arxiv.org/abs/1909.01720
• Yongqiang Zhao, Yuan Rao, Shipeng Dong, Jiangnan Qi. Feature Combination Based on Receptive Fields and CrossFusion Feature Pyramid for Object Detection. International Conference on Neural Information Processing, ICONIP 2019: Neural Information Processing pp 37-49; (CCF C, SCI); https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-36711-4_4
• Lianwei Wu, Yuan Rao, Hualei Yu, Yiming Wang, Ambreen Nazir. A Multi-Semantics Classification Method based on Deep Learning for Incredible Messages on Social Media [J]. Chinese Journal of Electronics, 2019. 28(4):754-763; (SCI IF: 0.58);
• Tang Caifang, Rao Yuan, Cheng Jiamin, Improving Knowledge Graph Completion Using Soft Rules And Adversarial Learning[J], Chinese Journal of Electronics, (submit)
• Jiangnan Qi, Yuan Rao, Ling Sun, Xiong Yang. Semantic Enhancement and Multi-level Label Embedding for Chinese News Headline Classification. The 14th International Joint Symposium on Artificial Intelligence and Natural Language Processing (iSAI-NLP 2019).
• Hongwei Liang, Yuan Rao. Feature Separation and Selective Fusion for Aspect Term Extraction Based on Multi-Task Neural Networks. IEEE ICMLA 2019.
• Leipeng Wang, Yuan Rao. DeepCite: A content-based hybrid deep neural network citation recommendation method. BigData 2019.
• Shuo Wang, Yuan Rao, Xiaobing Fan and Jiangnan Qi. Joint Event extraction model based on multi-feature fusion. INTERNATIONAL CONFERENCE ON IDENTIFICATION, INFORMATION AND KNOWLEDGE IN THE INTERNET OF THINGS 2019.
• Cong Feng, Yuan Rao, Ambreen Nazir, Lianwei Wu and Long He. Pre-trained Language Embedding-based Contextual Summary and Multi-scale Transmission Network for Aspect Extraction. INTERNATIONAL CONFERENCE ON IDENTIFICATION, INFORMATION AND KNOWLEDGE IN THE INTERNET OF THINGS 2019.
会议报告：
• Shuanghe Yu, Yuan Rao, Yi Ding, Lianwei Wu. Research Massive Text Classification Based on Multi-scale CNN Improved BERT. SMP 2019.
• Yi Ding, Shuanghe Yu, Yuan Rao, Lianwei Wu. Question Answering over Knowledge Base via BERT-based Multi-Feature Fusion Model. SMP 2019.
中文文章：
• 赵永强，饶元，董世鹏，张君毅. 深度学习的目标检测方法研究综述. 中国图象图形学报. 2019.（已录用）
• 樊笑冰，饶元，王硕，李睿祥，刘旭辉 基于命名实体敏感的新闻故事线生成方法. 中文信息学报 2019. （已录用）
• 刘雁，饶元*，基于多领域复杂网络拓扑结构的节点重要度评价方法[j], 中国科技大学学报，2019（已录用）.
• 于花蕾, 饶元, 汤才芳, 任浩然. 证券市场股东画像的构建[J]. 中文信息学报, 2019, 33(2): 122-130.
• 张晨昕, 饶元, 樊笑冰, 王硕. 基于社交媒体的事件脉络挖掘研究进展. 中文信息学报. 2019. 33(11). 15-30.
• 朱张莉, 饶元, 吴渊, 祁江南, 张钰. 注意力机制在深度学习中的研究进展[J]. 中文信息学报. 2019, 33(6): 1-11.
2018年发表的论文
[1] Lu Zhang, Yu Zhang, Ya-Li Peng, Shi-Gang Liu, Xiaojun Wu, Gang Lu, Yuan Rao, Fast Single Image Super-Resolution via Dilated Residual Networks[J], IEEE access 2018, Vol.14(8):1~11;
[2] Lianwei Wu, Yuan Rao*, Hualei Yu, Yiming Wang and Ambreen Nazir, False Information Detection on Social Media via a Hybrid Deep Model[C]//International Conference on Social Informatics. Springer, Cham, 2018: 323-333.
[3] LU Yi, Rao Yuan*, Sun Long, Expert Information Automatic Extraction for IOT Knowledge Base[C], IIKI2018, Bejing, 2018.10
[4] Tang C, Rao Y*, Yu H, Cheng J. The Research Progress of Knowledge Graph based on Knowledge Base Embedding[C]//4th International Conference of Pioneering Computer Scientists, Engineers and Educators, 2018.9.
[5] Sun L, Rao Y*, Lu Y, Li X. A Method of Chinese Named Entity Recognition Based on CNN-BILSTM-CRF Model[C]//4th International Conference of Pioneering Computer Scientists, Engineers and Educators, 2018. 9;
中文论文：
[1] 饶元*，吴连伟，王一鸣，冯聪，基于语义分析的情感计算技术研究进展[J]. 软件学报, 2018, Vol. 29(8):2397−2426. http:// www.jos.org.cn/1000-9825/5564.htm
[2] 饶元*, 吴连伟, 张君毅. 跨媒介舆情网络环境下信息传播机制研究与进展[J]，中国科学: 信息科学, 2017, 47(12): 1623–1645;
[3] 饶元，陆淑敏，面向知识服务的科技资源协同创新服务机制[J]，计算机科学，2018，Vol.45(7):286~292;
[4] 吴连伟，饶元*，樊笑冰，网络传播信息内容的可信度研究进展[J],中文信息学报，2018, 32(2): 1-11,21.
2017年以前
• Yiming Wang, Yuan Rao, Lianwei Wu: A Review of Sentiment Semantic Analysis Technology and Progress. IEEE 2017 International Conference Information Security, HongKong, 2017. 12（CIS 2017）: 452-455 （CSCI）
• Zhao Yanqin, Rao Yuan*, A CPS-Based Intelligence-Awareness Platform for IT Service Management[C], IEEE 2017 China Automatic Conference & Intelligent Manufacturing International Conference, 2017. 10, Jinan, China;
• Rao Yuan*, Zhong Jihui, Lu Shumin, LP-LDA：A News Topic-driven Stock Movement Analysis Method[C], IEEE IIK 2016,11, Beijing;
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