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邓晓懿

发布日期:2017-05-10    点击:[]

 

                                         

                                              

个人简介

     

      邓晓懿,男,1982年生,辽宁大连人,工学博士。现为华侨大学工商管理学院副教授、信息管理系副主任、管理科学与工程专业硕士生导师。主要从事数据挖掘与知识发现、大数据分析、复杂网络分析等领域的研究。自2012年起,一直从事信息管理与信息系统专业教学及科研工作。在《International Journal of   Simulation Modelling》、《Journal of Electronic Commerce in   Organizations》、《系统工程理论与实践》、《管理科学》及《情报学报》等国内外重要刊物以及国际会议发表论文20余篇,其中SCI检索3篇,EI检索11篇,CSCDCSSCI检索3篇。主持1项国家自然科学基金,同时参与完成国家级重点项目和一般项目5项,省部级和市级科研项目9项。入选2014年度华侨大学“百名优秀学者培育计划”以及2016年度“福建省高校杰出青年科研人才培育计划”。

个人简历详见:http://www.smate.com/cv/londonbell

 

联系方式

1.办公地址:华侨大学经管楼605

2.办公电话:059522692651

3.电子邮箱:londonbell@hqu.edu.cn

主要研究与教学领域

 

1. 主要从事数据挖掘与知识发现、大数据分析、推荐系统和复杂网络分析等领域的研究。目前,在商务智能、数据挖掘、移动电子商务领域中已经发表有相关论文20多篇;

2. 现教授《管理学》(全英文)、《机器学习》(双语)、《数据挖掘》(双语)、《管理信息系统》、《经济数学模型与仿真》、《金融时间序列分析》、《信息管理专业英语》、《数学建模与仿真》(硕士)等多门课程。

 

教育、工作与研修经历

1. 200009-200407月,大连理工大学数学系数学与应用数学专业,获理学学士学位;

2. 200409-200607月,大连理工大学软件学院软件工程专业,获工学硕士学位;

3. 200608-200708月,大连港集团口岸物流科技有限公司,任技术总监助理;

4. 200709-201207月,大连理工大学管理学院管理科学与工程专业,获工学博士学位;

5. 201011-201102月,日本福岛大学,共生系统工程系,短期访问学者;

6. 201208-201512月,华侨大学,工商管理学院,讲师;

7. 201601-至今,华侨大学,工商管理学院,副教授;2017.09-2018.08,美国罗格斯大学,罗格斯商学院,访问学者;

承担或参与的项目

[1] 国家自然科学基金项目:《大数据环境下面向移动电子商务虚拟社区的协同推荐方法研究》(71401058)2015.01-2017.12,主持;

[2] 国家自然科学基金项目:《多元时间序列数据挖掘中的特征表示和相似性度量方法研究》(61300139)2014.01-2016.12,参与;

[3]  国家自然科学基金重大项目:《新兴电子商务重大基础问题与关键技术研究, 面向服务的商务智能与知识管理方法》(70890081, 70890083)2008.01-2012.12,参与;

[4] 教育部人文社会科学一般项目:《基于协同创新的企业知识产权合作研究》(13YJA870012)2013.05-2016.12,参与;

[5] 福建省自然科学项目:《基于动态聚类的跨境电子商务物流信息匹配研究》(2016J01336)2016.04-2019.04,参与;

[6] 福建省社会科学规划项目:《金融时间序列数据挖掘中的特征表示方法研究》(2013C018)2013.06-2014.12,参与;

[7] 福建省社会科学规划项目:《“大数据”时代消费者隐私关注的新机理和社会影响研究》(2013C017)2013.06-2014.12,参与;

[8] 华侨大学人文社会科学学科高水平论文著作资助项目:移动电子商务个性化推荐方法研究,2013.06-2015.06,主持

[9] 华侨大学人才引进科研基金资助项目:基于情境及社会网络的个性化协同推荐模型研究,2012.12-2014.11,主持。

主要论文、著作与教材

[1] Xiaoyi   Deng, Feifei Huangfu. Improving Neighborhood based Collaborative   Filtering Recommendation with Context and Folksonomy, Journal of Electronic   Commerce in Organizations, 2017, forthcoming.   (EI)

[2] Xiaoyi   Deng. Combining neighborhood based collaborative filtering with tag   information for personalized recommendation, International Journal of   Multimedia and Ubiquitous Engineering, 2016, 11(9):277-288. (EI)

[3] Xiaoyi   Deng, Chun Jin. A novel recommendation model to mitigate new user cold   start problem in mobile-commerce, ICIC Express Letters, Part B: Applications,   2015, 6(7):1829-1836. (EI)

[4] Xiaoyi   Deng. A Parallel Optimization Algorithm for Steel Plate Pick-Up Operation   Scheduling Problem, International Journal of Simulation Modelling, 2014,   13(3):323-334. (SCI)

[5] Xiaoyi   Deng, Chaoming Li. An AHP-GA-BP algorithm for evaluation of enterprise   collaborative innovation management of intellectual property rights,   International Journal of u- and e- Service, Science and Technology, 2014,   7(1):91-102. (EI)

[6] Xiaoyi   Deng, Chun Jin. Novel interestingness measure for mining association   rules in mobile e-commerce, ICIC Express Letters Part B: Applications, 2013,   4(4):913-920. (EI)

[7] Xiaoyi   Deng. An efficient hybrid artificial bee colony algorithm for customer   segmentation in mobile e-commerce, Journal of Electronic Commerce in   Organizations, 2013, 11(2):53-63. (EI)

[8] Xiaoyi   Deng, Chun Jin, Yoshiyuki Higuchi, Jim C. Han. A novel method for mining   frequent itemsets using transaction matrix, ICIC Express Letters Part B:   Applications, 2012, 3(6):1147-1156. (EI)

[9] 邓晓懿, 金淳, 樋口良之, 韩庆平. 基于情境聚类和用户评级的协同过滤推荐模型, 系统工程理论与实践, 2013, 33(11):2945-2953. (EI)

[10] 邓晓懿, 金淳, 樋口良之, 韩庆平. 移动商务中面向客户细分的KSP混合聚类算法, 管理科学, 2011, 24(4):54-61. (CSSCI)

[11] 邓晓懿, 金淳, 樋口良之, 韩庆平. 面向个性化推荐的快速关联规则挖掘算法, 情报学报, 2011, 30(9):963-972. (CSSCI)

[12] Xiaoyi   Deng, Chun Jin, Yoshiyuki Higuchi, Jim C. Han. An efficient hybrid   clustering algorithm for Customer segmentation in mobile e-commerce, ICIC   Express Letters, 2011, 5(4) 1411-1417. (EI)

获奖情况

 

[1] 入选2016年度福建省高校杰出青年科研人才培育计划

[2] 入选2012-2016年度华侨大学科研先进个人

[3] 入选2015年度华侨大学哲学社会科学百名优秀学者培育计划