毕经平  研究员  

研究方向:智能大数据分析;网络智能化

所属部门:专项技术研究中心

导师类别:博导计算机系统结构

联系方式:jpingbi@ict.ac.cn

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简       历:

 

毕经平,博士生导师,研究员。主要研究方向涵盖智能大数据分析和网络智能化等。中国计算机学会高级会员,全国网络与数据通信专业委员会委员。国内外多个会议或杂志的审稿人。2002年毕业于中国科学院计算技术研究所,获博士学位。同年被破格提拔为计算所副研究员,2008年聘为博士生导师,2009年提拔为研究员。2009年获卢嘉锡青年人才奖,中科院青年促进会成员。主持国家973、国家 863、国家自然科学基金、领域专项等多项重要的国家级纵向和横向项目。目前发表国内外重要杂志和会议文章150余篇,专利超过50项,专利转让8项,软件登记7项。主持的多个国家项目成功实现了产学研的结合,研发成果多项顺利实现产业化,用于我国的经济建设或技术转让。业余时间喜欢羽毛球、健身等运动。

 

      本课题方向面向人工智能、大数据分析和计算机网络等热门领域,就业情况非常好,绝大多数学生能满足个人第一志愿。95%学生就业在所属行业的绝对领头型企业或核心国家事业单位(如阿里、腾讯、头条等互联网公司,银行、科技部等国家事业单位),部分学生选择毕业后继续在国外深造。

 

      对报考学生的要求:1)熟练掌握计算机领域相关基础知识;2)具有较强的动手能力;3)热爱科研工作;4)做事主动、勤奋,团队合作能力强;5)数据分析、人工智能或计算机网络能力强者优先考虑。

 

主要论著:

[1].Zhihua Zhu, Xinxin Fan, Xiaokai Chu, Jingping Bi. HGCN: A Heterogeneous Graph Convolutional Network-Based Deep Learning Model Toward Collective Classification. In Proceedings of the 26th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining USB Stick (KDD ’20), August 23–27, 2020. (CCF A类会议)

[2].Zhihua Zhu , Xinxin Fan , Xiaokai Chu , Jianhui Huang , Jingping Bi .2020. LRHNE: A Latent-Relation Enhanced Embedding Method for Hetero- geneous Information Networks. In Proceedings of the 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM ’20), October 19–23, 2020. (CCF B 类会议,ACM 数据挖掘与知识管理旗舰会议)

[3].Xiaokai Chu, Xinxin Fan, Di Yao, Zhihua Zhu, Jianhui Huang and Jingping Bi. Cross-Network Embedding for Multi-Network Alignment, ACM the World Wide Web Conference (ACM WWW) 2019. (CCF A 类会议,ACM 万维网新兴交叉领域顶级会议)

[4].Di Yao, Gao Cong, Chao Zhang and Jingping Bi. Computing Trajectory Similarity in Linear Time: A Generic Seed-Guided Neural Metric Learning Approach, ICDE 2019. (CCF A 类会议,IEEE 数据库/数据挖掘领域顶级会议)

[5].Xiaokai Chu, Xinxin Fan, Di Yao, Chen-Lin Zhang, Jianhui Huang, Jingping Bi: Noise-Aware Network Embedding for Multiplex Network, IEEE International Joint Conference on Neural Networks (IEEE IJCNN) 2019. (CCF C类会议,IEEE 神经网络与演化计算领域重要会议)

[6].J. Yu, J. Bi, G. Zhang, X. Fan, et al. Loop-Free Rerouting of Multiple Policies with Overlaps. IEEE Communications Letters, 22(7): 1370-1373, 2018. (SCI, IF: 2.723)

[7].Di Yao, Chao Zhang, Zhihua Zhu, Qin Hu, Zheng Wang, Jianhui Huang and Jingping Bi. Learning Deep Representation for Trajectory Clustering[J]. Expert Systems, 2018, 35(2), e12252 (CCF C 类期刊, SCI, 影响因子 1.43) (申请人为通讯作者)

[8].Zhihua Zhu, Di Yao, Jianhui Huang, Hanqiang Li and Jingping Bi. Sub-trajectory- and Trajectory-Neighbor-based Outlier Detection over Trajectory Streams[C], Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD) 2018. (CCF C类会议,数据挖掘领域重要会议)

[9].         Di Yao, Chao Zhang, Jianhui Huang and Jingping Bi. SERM: A Recurrent Model for Next Location Prediction in Semantic Trajectories ACM on Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM), Singapore, Singapore, Nov 2017. (Short Paper) (CCF B 类会议,ACM 数据挖掘与知识管理旗舰会议)

[10].     Jinping Yu, Xinxin Fan, Guoqiang Zhang, Jingping Bi, “Scheduling Loop-free Updates for Multiple Policies with Overlaps in Software-Defined Networks”, in International Performance Computing and Communications Conference 2017 (最佳论文).

[11].Di Yao, Chao Zhang, Zhihua Zhu, Jianhui Huang and Jingping Bi. Trajectory Clustering via Deep Representation Learning. IEEE International Joint Conference on Neural Networks ( IJCNN), pp. 3880-3887 Anchorage, USA, May 2017. (CCF C类会议,IEEE 神经网络与演化计算领域重要会议)

科研项目:

1) 可信任互联网——新一代可信任互联网真实地址寻址关键技术,国家科技支撑计划项目
2) 数字音像内容集成分发平台——网络分发监测系统,国家科技支撑计划项目
3) 下一代互联网IPV4/IPV6互联网关,CNGI项目
4) 网络测量技术的研究,863项目
5) 大规模互联网网络行为测量和分析方法,国家自然科学基金项目
6) 网络性能测量方法和系统,863项目
7) 大规模互联网络行为测量与分析,中国科学院知识创新工程重要方向项目子课题
8) IPv6网络协议分析和性能分析——中国科学院二期知识创新工程重大项目

获奖及荣誉: