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李亚芳

电话:010-67396124转803

E-mail:yafangli@bjut.edu.cn

通讯地址:北京市朝阳区平乐园100号 北京工业大学软件楼

    

研究方向

机器学习、深度学习表征学习及深度聚类、社交推荐、社交谣言检测、目标检测、图像处理

个人简介

女,博士,教授,硕士生导师

教育简历

2017年获北京交通大学计算机科学与技术专业博士学位,师从于剑教授、贾彩燕教授;2015年10月至2016年10月在美国伍斯特理工学院(Worcester Polytechnic Institute)计算机系访学

工作履历

201710月起在北京工业大学任教,北京工业大学软件学院博士后,2022年被评聘为副教授

课程教学

Python程序开发

科研项目

(1)国家自然科学基金委员会, 地区科学基金项目, 62266041, 基于多粒度临床信息表达的疾病诊断相关分组技术研究, 2023-01-01 至 2026-12-31,参与

(2)国家自然科学基金委员会,面上项目, 72174152, 基于深度学习的社交平台用户情绪危机全过程动态管理模式的构建及效果评价, 2022-01-01至2025-12-31,参与

(3)国家自然科学基金委员会, 青年项目, 62006009,基于深度网络嵌入的大规模属性网络社团发现研究, 2021-01至2023-12,主持

(4)北京市自然科学基金委, 青年项目, 4204085, 基于社区优化深度表示的半监督属性网络划分方法, 2020-01至2021-12,主持

(5)中国博士后科学基金委员会, 面上项目, 2019M650407, 大规模属性网络半监督社区发现研究, 2019-06至2020-12,主持

(6)国家自然科学基金委员会,面上项目, 61876016, 动态属性网络随机块模型及其应用研究, 2019-01至2022-12,参与

荣誉和获奖

(1)2021年获北京工业大学立德树人优秀班主任

(2)2022年获立德树人优秀班主任标兵提名奖

(3)2022年本科优秀毕业设计指导教师

(4)2024年研究生优秀毕业设计指导教师

代表性研究成果

已在 IEEE Transactions on Cybernetics、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、Neurocomputing、Knowledge and Information Systems、PeerJ Computer Science、Physica A: Statistical Mechanics and its Applications、ACML、KSEM、《计算机研究与发展》等国际、国内权威期刊或会议上发表论文20余篇,申请发明专利8项,软件著作权2项

主要论文论著

(1)Li Y, Lin X, Jia C, et al. Adversarially deep interative-fused embedding clustering via joint self-supervised networks. Neurocomputing, 2024, 601: 128205.

(2)Li Y, Chu Z, Jia C, et al. SAMGAT: Structure-aware multilevel graph attention networks for automatic rumor detection. PeerJ Comput. Sci.10: e2200 (2024).

(3)Zu B,Cao T, Li Y, et al. SwinT-SRNet: Swin transformer with image super-resolution reconstruction network for pollen images classification, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 133

(4)Li Y, Kang J, Li X, et al.Automated Multi-scale Contrastive Learning with Sample-Awareness for Graph lassification.APWeb/WAIM (3) 2024: 145-160

(5)Li Y, Wang W, Wei J, et al.Community-aware graph embedding via multi-level attribute integration.Knowledge and Information Systems,2023, 12(65):5635-5655.

(6)Zu B, Li Y, Li J, et al. Cascaded Convolution-based Transformer with Densely Connected Mechanism for Spectral–Spatial Hyperspectral Image Classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, doi: 10.1109/TGRS.2023.3275871.2023.

(7)Feng W, Li Y, Li B, et al. BiMGCL: rumor detection via bi-directional multi-level graph contrastive learning, PeerJ Computer Science, 2023, 9(e1659).

(8)Li Y,Wang W,Ma G,et al. Community-enhanced Contrastive Siamese networks for Graph Representation Learning,the 16th International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management (KSEM),Guangzhou, China, 2023.8.16-2023.8.18,2023.

(9)Li Y, Liu Y, Wei J, et al. General Community Detection in Attributed Networks with Consistent-Module Constrained Nonnegative Matrix Factorization.Wireless Communications and Mobile Computing, 2022,1-12.

(10)Li Y, Fu Y, Su H, et al. Adaptively attribute-enhanced graph embedding via deep clustering constraints, the 10th International Conference on Computing and Pattern Recognition (ICCPR), Shanghai, China, October 15-17, 2021.

(11)李亚芳, 梁烨, 冯韦玮, 祖宝开, 康玉健. 基于社区优化的深度网络嵌入方法. 计算机应用, 2021, 41(7): 1956-1963.

(12)Li Y, Jia C, Kong X, et al. Locally weighted fusion of structural and attribute information in graph clustering. IEEE Transactions on Cybernetics, 2019, 4(1): 247-260.

(13)洪敏,贾彩燕,李亚芳,于剑.样本加权的多视图聚类算法.计算机研究与发展,2019,56(8):1677-1685.

(14)Li Y, Jia C,Li J, et al. Enhanced semi-supervised community detection with active node and link selection. Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, 2018, 510: 219-232.

(15)Li Y, Kong X, Jia C, et al. Uncertain graph clustering with node attributes, 10th Asian Conference on Machine Learning(ACML), Beijing, China, 2018.11.14-11.16.

(16)Qin Y, Jia C, Li Y.Community detection using nonnegative matrix factorization with orthogonal constraint, the 8thInternational Conference on Advanced Computational Intelligence (ICACI), 49-54, Chiang Mai,Thailand, 2016.2.14-2.16.

(17)Li Y, Jia C, Yu J. A parameter-free community detection method based on centrality and dispersion of nodes in complex networks. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2015, 438(C): 321-334.