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基本信息

  • 聘任技术职务:副教授
  • 学历:博士研究生毕业
  • 联系电话:021-57122375
  • 电子邮箱:q_zhao@shnu.edu.cn
  • 部门:信息与机电工程学院
  • 学位:工学博士学位
  • 毕业院校:同济大学
  • 办公地址:奉贤校区科技楼A座710室

研究方向

研究方向:


赵勤,男,博士,副教授,硕士生导师,中国计算机学会高级会员,上海师范大学智能大数据与物联网重点实验室副主任。2016年毕业于同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,获工学博士学位,导师为中国工程院院士蒋昌俊教授。同年进入上海师范大学计算机系任教,2017年被评为硕士研究生导师,2019年任计算机科学与技术(师范)专业负责人,2021年入选上海市“数字人文资源建设与研究”重点创新团队,2022年挂任上海市人大财政经济委员会立法监督处副处长。主持国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金、国家教育部重点实验室课题及上海市科委、上海市教委等多项重要科研项目,并作为主要研究人员参与国家973计划、863计划、国家基金委重大研究计划及上海市市级科技重大研究专项等多项研究工作,在IEEE TSMC、TCSS等国际高水平学术刊物上发表学术论文数十篇。


主要研究方向:社交网络分析、数据挖掘、人工智能应用等。


主要项目:

1. 国家重点研发计划专项面向微小型数据中心的系统软件”(项目编号2022YFB4501700)子课题“数据原位计算与热敏制导存储技术”,主持,在研。

2. 国家自然科学基金青年科学基金项目“基于情感的社交网络信息推荐关键技术研究”(项目编号61702333),主持,已结题。

3. 上海市中小学在线教育研究基地项目“人工智能驱动的在线远程智能教育模式与建设路径研究”,主持,已结题。

4. 国家教育部嵌入式系统与服务计算重点实验室开放课题“大数据环境下的社交网络信息表达方法研究”(项目编号ESSCKF 2019-03),主持,已结题。

5. 国家教育部嵌入式系统与服务计算重点实验室开放课题“基于情感的混合领域社交网络信息推荐方法研究”(项目编号ESSCKF 2016-01),主持,已结题。

6. 上海高校青年教师培养资助计划项目“基于用户情感的重叠社区检测研究”,主持,已结题。

7. 上海师范大学教学改革项目“新工科视野下的信息工程数学:《线性代数》数字课程建设”,主持,已结题。

8. 国家重点基础研究发展计划(973计划)项目信息服务的模型与机理研究(项目编号2010CB328100),参与,已结题。

9. 国家自然科学基金重大研究计划集成项目可信网络交易软件系统试验环境与示范应用(项目编号91218301),参与。

10. 国家高技术研究发展计划(863计划)课题软件安全性病态模型及其检测、防治技术研究2009AA01Z401),参与,已结题。

11. 上海市基础研究领域重大科技项目大规模信息流处理计算式的基础研究” (10DJ1400300),参与,已结题。


代表性论文(标*为通讯作者):

[1]  Q. Zhao, C. Wang, P. Wang, M. Zhou and C. Jiang*, “A Novel Method on Information Recommendation via Hybrid Similarity”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 48, no. 3, pp. 448-459, 2018. (SCI, JCR Q1, 中科院一区, TOP期刊)

[2]  D. Qin, J. Yu, G. Zou, R. Yong, Q. Zhao*, and B. Zhang*, “A Novel Combined Prediction Scheme Based on CNN and LSTM for Urban PM2.5 Concentration”, IEEE Access, vol. 7, pp. 20050-20059, 2019. (SCI, 截止202311月被引210)

[3]  Q. Zhao, J. Huang, G. Liu*, Y. Miao, and P. Wang*, “A Multi-interest and Social Interest-Field Framework for Financial Security”, IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2023 (DOI: 10.1109/TCSS.2023.3252611). (SCI, 中科院二区)

[4]  Q. Zhao, G. Liu, F. Yang, R. Yang*, Z. Kou, and D. Wang, “Self-Supervised Signed Graph Attention Network for Social Recommendation”, in Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, pp. 1-9, 2023. (CCF-C)

 

2023年:

[1]  Q. Zhao, J. Huang, G. Liu*, Y. Miao, and P. Wang*, “A Multi-interest and Social Interest-Field Framework for Financial Security”, IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2023 (DOI: 10.1109/TCSS.2023.3252611).  (SCI, 中科院二区)

[2]  Q. Zhao, G. Liu, F. Yang, R. Yang*, Z. Kou, and D. Wang, “Self-Supervised Signed Graph Attention Network for Social Recommendation”, in Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, pp. 1-9, 2023. (CCF-C)

[3]  Q. Zhao, Y. Miao, J. Lian, X. Li, and D. An*, Louvain-Based Fusion of Topology and Attribute Structure of Social Networks”, Computing and Informatics, 2023, Accepted. (SCI)

[4]  H. Huang, P. Wang*, Z. Zhang, and Q. Zhao, A Spatio-Temporal Attention-based GCN for Anti-Money Laundering Transaction Detection, in Proceedings of the 19th International Conference on Advanced Data Mining and Applications, pp. 634-648, 2023. (CCF-C)

[5]  Q. Zhao, Y. Miao, D. An, J. Lian*, and M. Li, “HGNN-QSSA: Heterogeneous Graph Neural Networks with Quantitative Sampling and Structure-aware Attention”, IEEE Transactions on Big Data, 2023, Submitted. (SCI, 中科院二区)

[6]  Q. Zhao, Y. Miao, P. Wu, F. Yang*, J. Lian, D. An*, S. Huang, and M. Li, “TaneNet: Two-level Attention Network Based on Emojis for Sentiment Analysis”, IEEE Transactions on Computational Social Systems, Submitted. (SCI , 中科院区)

[7] J. Lian, Y. Chen, and Q. Zhao*, “A Novel Air Pollutant Transmission Path Analysis Method Based on Complex Network”, Environmental Science and Pollution Research, 2023, Submitted. (SCI) 

[8]  C. Yu, X. Lin, Y. Yan, Y. Cheng, H. Wang,  Y. Huang, W. Zhao, L. Liu, Q. Zhao*, J. Wang, and L. Zhang, AbDPP: Target-oriented Antibody Design with Pre-training and Prior Biological Structure Knowledge”, Proteins: Structure, Function, and Bioinformatics, 2023, Major Revision. (SCI)

[9]  Q. Zhao, F. Yang, D. An, and J. Lian*, Modeling Structured Dependency Tree with Graph Convolutional Networks for Aspect-level Sentiment Classification”, Sensors, 2023, Major Revision. (SCI)

[10] P. Wang, P. Ning, Z. Zhang, and Q. Zhao*, ER-GNN: A GNN for Fraud Detection Using Enhancer and Reinforcement Learning”, in Proceedings of 27th International Conference on Extending Database Technology, 2023, Submitted. (CCF-B)


 

2022年:

[1]  Q. Zhao, Z. Zhou, J. Li, S. Jia, and J. Pan*, “Time-Dependent Prediction of Microblog Propagation Trends Based on Group Features”, Electronics, vol. 11, no. 16, pp. 2585, 2022. (SCI)

[2]  N. Fu, Q. Zhao*, Y. Miao, B. Zhang, and D. Wang, “A Representation Learning Method of Graph Convolutional Network Based on Structure Enhancement”, Computing and Informatics, vol. 41, no. 6, pp. 1563–1588, 2022. (SCI)

[3]  J. Pan, H. Li, J. Teng, Q. Zhao*, M. Li, “Dynamic Network Representation Learning Method Based on Improved GRU Network”, Computing and Informatics, vol. 41, no. 6, pp. 1491–1509, 2022. (SCI)

 

2021年以前:

[1]  Q. Zhao*, C. Wang, C. Jiang, “HSim: A Novel Method on Similarity Computation by Hybrid Measure”, in Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Information and Communication Systems (ICICS), pp. 160-165, 2015. (EI)

[2]  赵勤, 王成, 王鹏伟. 一种基于社区分类的社交网络用户推荐方法[J]. 计算机科学, 2016, 43(5): 198-203. (北大核心)

[3]  Q. Zhao, Y. He, C. Jiang*, P. Wang, M. Qi, M. Li, “Integration of Link and Semantic Relations for Information Discovery and Recommendation”, Computing and Informatics, vol. 35, no. 1, pp. 30-54, 2016. (SCI)

[4]  B. Zhang, H. Zhang, M. Li*, Q. Zhao, J. Huang, “Trust Traversal: A Trust Link Detection Scheme in Social Network”, Computer Networks, vol. 120, pp. 105-125, 2017. (SCI)

[5]  B. Zhang, C. Mu, Q. Zhao*, Z. Peng, J. Ding, B. Liu, “A Multidimensional Comprehensive Recommendation Method Based on Social Network”, in Proceedings of 5th International Conference on Advanced Cloud and Big Data (CBD), Shanghai, China, 2017.08.13-08.16. (EI)

[6]  张波, 金玉鹏, 张倩, 赵勤, 王娇燕. 试论一种新型在线教育资源大数据组织框架, 中国电化教育, 2018 (3): 41-46. (CSSCI)

[7]  Q. Zhao, C. Wang, P. Wang, M. Zhou and C. Jiang*, “A Novel Method on Information Recommendation via Hybrid Similarity”, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, vol. 48, no. 3, pp. 448-459, 2018. (SCI, JCR Q1, 中科院一区, TOP期刊)

[8]  D. Qin, J. Yu, G. Zou, R. Yong, Q. Zhao*, and B. Zhang*, “A Novel Combined Prediction Scheme Based on CNN and LSTM for Urban PM2.5 Concentration”, IEEE Access, vol. 7, pp.20050-20059, 2019. (SCI)

[9]  W. Liu, P. Wang*, Y. Meng, Q. Zhao*, C. Zhao, Z. Zhang, “A Novel Model for Optimizing Selection of Cloud Instance Types”, IEEE Access, vol. 7, pp. 120508 – 120521, 2019. (SCI)

[10] 秦东明, 丁志军, 金玉鹏, 赵勤*. 基于自编码网络的空气污染物浓度预测[J]. 同济大学学报: 自然科学版, 2019, 47(5): 681-687. (EI)

[11] S. Huang, Q. Zhao*, X. Xu, B. Zhang*, D. Wang, “Emojis-Based Recurrent Neural Network for Chinese Microblogs Sentiment Analysis”, in Proceedings of IEEE International Conference on Service Operations and Logistics, and Informatics (SOLI), pp. 59-64, November 2019. (EI)

[12] 秦东明, 喻剑, 张波, 赵勤*. 基于分布式无共享架构的海量数据并行查询平台[J]. 计算机科学, 2019, 46(4): 44-49. (北大核心)

[13] B. Zhang, L. Zhang, C. Mu, Q. Zhao, Q. Song, and X. Hong*, “A Most Influential Node Group Discovery Method for Influence Maximization in Social Networks: A Trust-Based Perspective”, Data & Knowledge Engineering, vol. 121, pp. 71–87, 2019. (SCI)

[14] C. Wang, H. Zhu, C. Wang, Q. Zhao, and B. Zhang, “Transport Complexity of Data Dissemination in Large-Scale Online Social Networks”, in Proceedings of the ACM Turing Celebration Conference-China, pp. 1–5, 2019. (EI)

[15] G. Zou, B. Zhang, R. Yong, D. Qin, and Q. Zhao, “FDN-learning: Urban PM2. 5-concentration Spatial Correlation Prediction Model Based on Fusion Deep Neural Network”, Big Data Research, vol. 26, pp. 100269, 2021. (SCI)


欢迎各年级优秀研究生和本科生加入上海师范大学智能大数据与物联网实验室!




学术成果(以下信息源于科研管理系统)

学术成果:
软件成果
  • [1] 赵勤.中文微博情感自动分析软件V1.0. 软件登记号:2019SR0305112, 2019-04-04.
  • [2] 赵勤.基于人脸表情识别的顾客满意度识别系统V1.0. 软件登记号:2019SR0118446, 2019-01-31.
  • [3] 赵勤.基于面部识别的防疲劳驾驶系统V1.0. 软件登记号:2019SR1293312, 2019-12-05.
专利成果
  • [1] 张波,张倩,李美子,潘建国,赵勤. 一种基于聚类的社交网络意见领袖挖掘方法. 中国专利:ZL201710729792.X,2020-10-16.
  • [2] 赵勤,高浩然,陈宇宁,卢柄屹,侯瑞君,徐腾. 基于人脸表情识别的顾客满意度获取方法. 中国专利:申请状态(申请号:201910645551.6).

教学工作

荣誉奖励

荣誉奖励:

2023年上海师范大学优秀教师

2023年当选中国计算机学会“杰出传播者”

2022年获上海师范大学“美承奖教金”

2021年入选上海市“数字人文资源建设与研究”重点创新团队

2021年获上海师范大学教学成果二等奖

2019年获上海师范大学校级记功表彰

指导学生立项大学生创新创业项目国家级2项,上海市级1项,校级2项

指导学生获得上海市大学生“创造杯”三等奖1项


社会兼职

社会兼职:

中国计算机学会 高级会员

中国自动化学会网络计算专业委员会 委员

中国计算机学会教育专业委员会 执行委员

中国人工智能学会自然计算与数字智能城市专业委员会 委员

中国计算机学会传播工作委员会 委员

九三学社上海市委科技专门委员会 委员

国家自然科学基金通讯评审专家

国家教育部学位中心论文评审专家

上海市科学技术委员会入库专家

2019、2021、2023 ACM 中国图灵大会 Web 主席

2019、2020、2021、2022 IEEE/CIC ICCC 程序委员会成员

上海市计算机学会人工智能专业委员会 委员

上海市计算机学会协同与服务计算专委会 委员

上海市人工智能学会智联网络系统专业委员会 委员

上海市高等学校信息技术水平考试人工智能学科命题组专家

ACM/IEEE 会员

国际高水平学术期刊审稿专家,包括:

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 

IEEE Transactions on Big Data 等国际顶级期刊

九三学社上海师范大学委员会 委员

九三学社上海师范大学理工支社 主委