
副研究員
史曉雨,工學(xué)博士,中國科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院副研究員,碩士生導(dǎo)師。入選中科院“青年創(chuàng)新促進會”、中科院“西部之光西部青年學(xué)者”計劃、中科院“西部之光”等人才計劃,主要研究方向為大數(shù)據(jù)智能與人工智能方向研究,目前發(fā)表高質(zhì)量SCI/EI論文30余篇,其中包括ACM TOIS、ACM TKDD、IEEE TKDE、TSC、TBD、ICWS等計算機領(lǐng)域的頂刊和頂會。主持國家自然科學(xué)基金、重慶市重點產(chǎn)業(yè)共性關(guān)鍵技術(shù)重點研究項目,重慶市技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用示范項目重大主體專項等多項國家/省級科研課題,授權(quán)國家發(fā)明專利10項。
大數(shù)據(jù)與無人系統(tǒng)中心
可信機器學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、推薦系統(tǒng)與決策智能
(1)獲重慶市科技進步一等獎1項
(2)獲CCF BIGDATA 2020最佳論文獎
[1]. Xiaoyu Shi(史曉雨), Quanliang Liu, Hong Xie, Di Wu, Bo Peng, Mingsheng Shang*, Defu Lian, Relieving Popularity Bias in Interactive Recommendation: A Diversity-Novelty-Aware Reinforcement Learning Approach, ACM Transactions on Information Systems (TOIS), Vol. 42, No. 2, 2024. CCF-A類期刊, 中科院分區(qū)二區(qū), IF:5.6.
[2] Xiaoyu Shi(史曉雨), Quanliang Liu, Hong Xie, Yanan Bai, and Mingsheng Shang*. Maximum Entropy Policy for Long-term Fairness in Interactive Recommender Systems. IEEE Transactions on Services Computing, 2024. CCF-A類期刊, 中科院分區(qū)二區(qū), IF:8.1.
[3] Xiaoyu Shi(史曉雨), Qiang He, Xin Luo, Yanan Bai, and Mingsheng Shang. Large-scale and scalable latent factor analysis via distributed alternative stochastic gradient descent for recommender systems. IEEE Transactions on Big Data. vol. 8, no. 2, p. 420–431, 2022. CCF-C類期刊,中科院分區(qū)二區(qū), IF:7.031.
[4] Xiaoyu Shi(史曉雨), Quanliang Liu, Yanan Bai, and Mingsheng Shang*. RTiSR: a review-driven time interval-aware sequential recommendation method. Journal of Big Data, vol. 10, no. 1, p. 32, 2023. 中科院分區(qū)二區(qū), IF:7.914.
[5] Qingxian Wang#, Suqiang Wu, Yanan Bai, Quanliang Liu, and Xiaoyu Shi*(史曉雨). Neighbor Importance-aware Graph Collaborative Filtering for Item Recommendation. Neurocomputing, p. 126429, 2023. CCF-C類期刊,中科院JCR分區(qū)二區(qū), IF:6.
[6] Chongjun Xia#, Xiaoyu Shi*(史曉雨), Hong Xie, Mingsheng Shang, Hierarchical Reinforcement Learning for Long-term Fairness in Interactive Recommendation, ICWS, 2024, CCF-B類會議。
[7] Xiaoyu Shi, Quanling Liu and Mingsheng Shang. Towards Long-term Fairness in Interactive Recommendation: A Maximum Entropy Reinforcement Learning Approach. IEEE International Conference on Web Services (ICWS 2023). (CCF-B類會議);
[8].Bingchao Wang, Xiaoyu Shi*, and Mingsheng Shang. A Self-decoupled Interpretable Prediction Framework for Highly-Variable Cloud Workloads. in International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), 2023, pp. 588–603. (CCF-B類會議);
[9] Zihui Zhao, Xiaoyu Shi*, and Mingsheng Shang. Performance and cost-aware task scheduling via deep reinforcement learning in cloud environment. in International Conference on Service-Oriented Computing, 2022, pp. 600–615. (CCF- B類會議);
[10]. Hong Xie, Mingze Zhong, Xiaoyu Shi, Xiaoying Zhang, Jiang Zhong, Mingsheng Shang. Probabilistic Modeling of Assimilate-Contrast Effects in Online Rating Systems. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, DOI: 10.1109/TKDE.2023.3292352. (CCF-A類期刊, 中科院二區(qū), IF 8.412);
[1] 2023.12-2026.12,金融大模型智能服務(wù)平臺關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)及應(yīng)用,重慶市技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用發(fā)展專項重大項目,CSTB2023TIAD-STX0031,100萬/500萬,課題負責(zé)人
[2]2023.07-2025.07 基于院校結(jié)合的新工科卓越計算機類學(xué)生培養(yǎng)探索與實踐,重慶市教委研究生教育教學(xué)改革重大項目, 3萬元,主持.
[3]2022.01-2024.12, 面向用戶偏好不確定性的序列推薦技術(shù)研究, 中國科學(xué)院西部之光西部青年A計劃, 50萬元, 主持.
[4]2018.01-2021.12, 大數(shù)據(jù)在化合物合成中的應(yīng)用, 重慶市技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用發(fā)展專項重點項目, 20萬元/100萬元, 課題負責(zé)人.
[5]2020.03-2020.05, 新冠肺炎藥物研發(fā)大數(shù)據(jù)平臺關(guān)鍵技術(shù)研發(fā), 重慶市兩江新區(qū)應(yīng)急科研項目, 20萬元, 主持.
[6]2019.01-2021.12, 服務(wù)機器人云服務(wù)平臺研制與應(yīng)用, 重慶市智能機器人關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化重大主題專項, 100萬元, 主持.
[7]2018.01-2020.12, 建筑行業(yè)大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)與應(yīng)用示范, 重慶市重點產(chǎn)業(yè)共性關(guān)鍵技術(shù)重點研發(fā)項目, 400萬元, 課題負責(zé)人.
[8]2018.01-2018.12, 云計算數(shù)據(jù)中心的高效能調(diào)度算法研究, 重慶人社局留學(xué)歸國人員創(chuàng)新計劃, 5萬元, 主持.
[9]2017.01-2020.12, 中國科學(xué)院青年創(chuàng)新會人才計劃, 80萬元, 主持.
[10]2017/01-2019/12? 在線大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中個性化推薦算法研究, 中國科學(xué)院西部之光西部青年學(xué)者計劃, 15萬元, 主持.
[11]2017/01-2019/12? 大規(guī)模虛擬服務(wù)器集群性能與能耗高效自主控制研究, 國家自然科學(xué)基金青年基金, 20萬元, 主持.