彭甫镕

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    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,博士生导师,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等荣誉。2015年带队参加阿里巴巴天池大数据竞赛并击败来自全世界的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上培养基础能力,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]. Hongren Yan, Yuhua Qian*, Furong Peng, Jiacheng Luo, Zheqing Zhu, Fiejiang Li. Neural Collapse to Subspaces for Imbalanced Learning. NeurIPS 2024 (CCF-A)

[2]. Furong Peng, Kang Liu, Xuan Lu*, Yuhua Qian, Hongren Yan, Chao Ma. TSC: A Simple Two-Sided Constraint against Over-Smoothing. SIGKDD 2024.  (CCF-A)

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

[4]. Guodong Li, Furong Peng*, Zhisheng Wu, Richard Yi Da Xu ODCL: An Object Disentanglement and Contrastive Learning Model for Few-shot Industrial Defect Detection IEEE  Sensors Journal (SCI二区)

[5]. 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)

[6]. 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)

[7]. 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)

[8]. 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)