您现在的位置是: 礼欣

博士生导师

姓名:礼欣
所在学科:计算机科学与技术
职称:副教授 博士生导师
联系电话:(86) 139-114O-chr(54)+chr(51)+chr(48)+chr(55)
E-mail:xinli@bit.edu.cn
通信地址:北京市海淀区中关村南大街5号,北京理工大学中心教学楼 1O3O室

个人信息

礼欣,博士,博士后。

吉林大学学士、硕士,师从孙吉贵教授。香港浸会大学(Hong Kong Baptist University)博士、博士后,师从Prof. William K. Cheung 与 Prof. Jiming Liu。曾作为访问学者访问University of Waterloo, Canada (Host: Prof. Pascal Poupart),作为高级访问学者访问University of Technology Sydney, Australia (Host: Prof. Ivor W. Tsang). 目前主要从事数据挖掘、深度学习、强化学习、表示学习的相关理论研究和技术应用。近年来以第一作者及通讯作者身份在ICML、IJCAI、AAAI、ECML-PKDD、IEEE TCYB、TOIS、TKDE等人工智能、机器学习领域的知名国际会议和期刊发表若干篇学术论文。自2010-2019年担任The IEEE Intelligent Informatics Bulletin, Assistant Managing Editor。

在学生指导方面,鼓励并推荐学生交流访问,指导的研究生同学曾赴香港浸会大学、香港理工大学、美国斯坦福大学、澳大利亚悉尼科技大学访问。指导的硕士研究生发表多篇CCF A类会议论文,CCF A类/SCI一区期刊论文,并获得国家奖学金。毕业研究生去向包括微软、阿里、字节跳动、腾讯、京东、美团,滴滴等知名企业,或中国招商银行(总行),中国工商银行(总行),中科院电子所,中科院信工所,中国外交部等企事业单位。


科研方向

  机器学习、深度(强化)学习、表示学习理论及应用,包括:

  复杂网络数据挖掘、城市计算、医疗及公共卫生领域的应用,如:疾病诊断/预测;

  以及深度学习/深度强化学习技术在工业大数据、机器人领域的应用。

代表性学术成果

以下文章列表按发表时年倒序排列(*为通讯作者)

CCF A/B类会议论文

[1] Hongyu Zang, Xin Li*, Mingzhong Wang, “SimSR: Simple Distance-Based State Representations for Deep Reinforcement Learning”, in Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Pages:8997-9005, February, 2022, virtual, Canada.

[2] Li Zhang, Xin Li, Mingzhong Wang, Andong Tian, “Off-Policy Differentiable Logic Reinforcement Learning”, ECML/PKDD (2) 2021: 617-632, Sept.2021, Basque Country, Spain.

[3] Li Zhang, Xin Li*, et al. “Universal Value Iteration Networks: When Spatially-Invariant Is Not Universal”, in Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Pages: 6778-6785, February, 2020, New York City, USA.

[4] Rui Ye, Xin Li*, et al. “A Vectorized Relational Graph Convolutional Network for Multi-Relational Network Alignment”, in Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Pages: 4135-4141, Aug., 2019, Macao, China.

[5] Jing He, Xin Li*, Lejian Liao, et al, “Inferring Continuous Latent Preference on Transition Intervals for Next Point-of-Interest Recommendation”, ECML/PKDD (2) 2018: 741-756, Sept. 2018, Dublin, Ireland.

[6] Shengnan Li, Xin Li*, et al. “Non-translational Alignment for Multi-relational Networks”, in Proceedings of the 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Pages: 4180-4186, Aug., 2018, Stockholm, Sweden.

[7] Lin Liu, Xin Li*, William K. Cheung, Chengcheng Xu, “A Structural Representation Learning for Multi-relational Networks”, in Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Pages: 4047-4053, Aug., 2017, Melbourne, Australia. Source Code:https://github.com/luoxiaolin521/MNE

[8] Jing He, Xin Li*, Lejian Liao, “Category-aware Next Point-of-Interest Recommendation via Listwise Bayesian Personalized Ranking”, in Proceedings of the 26th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Pages: 1837-1843, Aug., 2017, Melbourne, Australia. Source Code:https://github.com/skyhejing/IJCAI2017

[9] Jing He, Xin Li*, Lejian Liao, Dandan Song, William K. Cheung, Inferring A Personalized Next Point-of-Interest Recommendation Model with Latent Behavior Patterns, in Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Pages: 137-143, February, 2016, Phoenix, Arizona USA. Source Code:https://github.com/skyhejing/AAAI2016

[10] Li Liu, William K. Cheung, Xin Li*, Lejian Liao, “Aligning Users Across Social Networks Using Network Embedding”, in Proceedings of the 25th International Joint Conf0erence on Artificial Intelligence (IJCAI), Pages: 1774-1780, July, 2016, New York City, USA. Source Code:https://github.com/ColaLL/AcrossNetworkEmbeddingSynthetic

[11] Xin Li*, William K. Cheung, Jiming Liu, Zhili Wu, “A Novel Orthogonal NMF-Based Belief Compression for POMDPs”, in Proceedings of 24th International Conference on Machine Learning (ICML), Pages: 537 -544 Corvallis, OR, US, 2007.

arXiv论文

[1] Pengfei Zhu, Xin Li*, Pascal Poupart, “On Improving Deep Reinforcement Learning for POMDPs ”. CoRR abs/1704.07978(2017) . Source Code:https://github.com/bit1029public/ADRQN

期刊论文(Selected)

[1] Huiting Hong, Xin Li*, Yuangang Pan, Ivor W. Tsang: Domain-Adversarial Network Alignment. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 34(7): 3211-3224 (2022) (CCF A类期刊)

[2] Xin Li, et al. On improving knowledge graph facilitated simple question answering system. Neural Comput. Appl. 33(16): 10587-10596 (2021)

[3] Huiting Hong, Xin Li*, Mingzhong Wang: GANE: A Generative Adversarial Network Embedding. IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 31(7): 2325-2335 (2020) (SCI 一区)

[4] Xin Li, et al.: Next and Next New POI Recommendation via Latent Behavior Pattern Inference. ACM Trans. Inf. Syst. 37(4): 46:1-46:28 (2019) (CCF A类期刊)

[5] Xin Li, William K. Cheung, Jiming Liu, "Improving POMDP’s Tractability Via Belief Compression and Clustering", IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics – Part B 40(1):125-136 (2010) (SCI 一区)


承担科研情况

  作为项目负责人、子课题负责人,获得基金支持的项目包括:

  2018.01 - 2021.12 国家自然科学基金面上项目:61772074,项目负责人

  2017.09 - 2020.09 国家重点研发计划,网络空间安全重点专项,**发现与**预测项目,子课题负责人

  2014.01 - 2016.12 国家自然科学基金青年项目:61300178,项目负责人

  2013.01 - 2017.08 国家重点基础研究发展计划(973项目):社交网络分析与网络信息传播,子课题负责人

  2012.01 - 2014.12 教育部博士点新教师基金:20111101120030,项目负责人

  2012.01 - 2013.12 北京理工大学基础研究基金,项目负责人 

  2010.01 - 2011.12 符号计算与知识工程教育部重点实验室对外开放基金项目,项目负责人

  作为主要参与人参与的其他项目还包括:

  自然科学基金重点项目:无源感知网路基础理论与关键技术(61432015)

所获奖励

  2019年, 北京理工大学优秀硕士学位论文(洪辉婷同学,李盛楠同学), 指导教师

  2018年, 北京理工大学优秀硕士学位论文(刘琳同学), 指导教师

  2017年, 全国大学生信息安全竞赛三等奖,指导教师

  2016年, 北京理工大学优秀硕士学位论文(陈佳良同学), 指导教师

  2015年, 中国大学MOOC优秀教师

  2014年, 博创杯全国大学生嵌入式物联网设计大赛,华北赛区一等奖,全国总决赛二等奖,指导教师

社会兼职

[1] IEEE, CCF 会员

[2] The IEEE Intelligent Informatics Bulletin, Assistant Managing Editor (2010-2019)

[3] CIKM, WSDM, AAAI, IJCAI, ICML, NeurIPS (高级)程序委员

[4] TKDE, TOC, TNNLS, TOIS, TNSM, 电子学报等期刊审稿人


备注

课题组常年招收博士研究生1人、硕士生2-3人、以及高年级本科生。欢迎对我组研究方向感兴趣的同学通过Email、电话、或短信与我联系。特别对我组表示学习与深度强化学习工作感兴趣的同学欢迎访问:https://bit1029public.github.io/