彭甫镕

研究领域：推荐系统，时间序列分析，金融数据挖掘

电子邮箱： pengfr@sxu.edu.cn

个人简介

博士，副教授，硕士生导师，知识产权大数据实验室主任，毕业于南京理工大学，主要研究方向是推荐系统、时序数据分析、金融数据挖掘。先后在相关领域发表论文近20篇。主持国家级项目2项、省部级项目2项，获得授权发明专利10项(与诺基亚合作联合申请美国和英国2项：POINT CLOUD MATCHING METHOD)。先后获得澳大利亚国立大学夏季奖学金，悉尼科学大学访问学者荣誉。2015年带队参加阿里巴巴天池大数据竞赛击败来自全世界7000支队伍，获得总冠军赢得30万元奖金。

目前，负责知识产权大数据实验室的日常工作。实验室有研究生9名+研究生（协助指导）10名+本科生14名。拥有1.5PB的存储服务器，50台高性能服务器（12-24核，48-1024GB内存），20块GPU计算卡供大数据分析与深度学习训练使用。

欢迎报考我们实验室的研究生，也欢迎本科同学加入。我们会根据每位同学的前期积累和特长定制培养计划。在入门阶段，先从具体的公式和代码培养基础能力，之后会举一反三培养动手能力，最后从研究思路上进行辅导。课题组崇尚科学家精神，注重个人能力的培养，针对有意向读博的同学，将按博士标准培养并全力向知名课题组推荐。实验室要求每周进行研究工作汇报，有严格的作息时间，每年开展团建活动不少于两次，资助硕士至少参加一次学术会议。我们坚信只有踏实学习、专注学问才能积累深厚的知识。感兴趣的同学请点击【此处】提交简历。

开设课程：

2016级大数据方向专业选修课《智能搜索引擎》2018-2019上学期

2016级大数据方向专业必修课《大数据综合应用课程设计》2018-2019下学期

2017级大数据方向专业选修课《智能搜索引擎》2019-2020上学期

2017级大数据方向专业必修课《大数据综合应用课程设计》2019-2020下学期

2018级大数据方向专业必修课《大数据开源框架》2020-2021下学期

2018级大数据方向专业必修课《大数据行业应用案例综合课程设计》 2021-2022上学期

2019级大数据方向专业必修课《大数据行业应用案例综合课程设计》 2022-2023上学期

2020级初民学院数据科学与大数据专业必修课《大数据开源框架》2022-2023上学期

2021级数据科学与大数据专业必修课《大数据开源框架》实验课 2023-2024上学期

2021级初民学院数据科学与大数据技术专业必修课《大数据行业应用案例》2023-2024上学期

2021级初民学院数据科学与大数据技术专业必修课《大数据开源技术综合应用案例》2023-2024下学期

2021级研究生专业选修课《大数据综合应用课程设计》2021-2022下学期

2022级研究生专业选修课《大数据综合应用课程设计》2022-2023下学期

2023级研究生专业选修课《大数据应用课程设计》2023-2024下学期

科研项目：

国家自然科学基金面上项目  面向用户兴趣表示与认知推理的多粒度解纠缠方法研究   主持   2023年1月至2027年12月 

国家自然科学基金青年科学基金  面向用户冷启动的动态推荐模型研究    主持    27万   2019年1月至2021年12月

横向课题  消毒供应中心精准感控追溯系统研发    主持   78万   2019年1月至2020年12月

山西省重点研发计划（社发领域）    基于数据智能的强制隔离戒毒人员运动处方精准推荐系统研发  参与  2019年1月至2021年12月

国家自然科学基金面上项目    资源受限的多视图聚类关键问题研究    参与    61万    2019年8月至2023年12月

国家自然科学基金专项基金    大数据视野下的国家自然科学基金成果管理与服务研究    参与    30万  2019年7月至2020年12月

发表论文节选：   

[1]. Furong Peng, Jiachen Luo, Xuan Lu, Sheng Wang, Feijiang Li. Cross-Domain Contrastive Learning for Time Series Clustering. AAAI 2024.  （CCF-A）

[2]. Sheng Wang, Liyong Chen, Ning Zheng, Lingling Li, Furong Peng*, Jianfeng Lu. Shared and individual representation learning with Feature Diversity for Deep MultiView Clustering. Information Sciences, 2023, 647: 119426.（CCF-B， SCI一区）

[3]. Furong Peng, Xuan Lu, Chao Ma, Yuhua Qian, Jianfeng Lu, Jingyu Yang. Multi-level preference regression for cold-start recommendations. International Journal of Machine Learning and Cybernetics 9.7 (2018): 1117-1130. (SCI三区）

[4]. Chao Ma, Ivor W Tsang, Furong Peng, Chuancai Liu Partial hash update via hamming subspace learning IEEE Transactions on Image Processing 26.4 (2017): 1939-1951. (CCF-A，SCI一区）

[5]. Furong Peng, Jianfeng Lu, Yongli Wang, Richard Yi-Da Xu, Chao Ma, Jingyu Yang. N-dimensional Markov Random Field Prior for Cold-start Recommendation. Neurocomputing 191 (2016): 187-199. (CCF-C, SCI二区）

[6]. Chao Ma, Chuancai Liu, Furong Peng. Two Dimensional Ensemble Hashing for Visual Tracking. Neurocomputing 171 (2016): 1387-1400. (CCF-C, SCI二区）