走近最美科技工作者（十）：计算机与信息工程学院论文成果篇

科学技术是第一生产力

人才是第一资源 

创新是第一动力

为营造尊重科技、尊重人才

尊重创新、尊重创造的浓厚氛围

引导鼓励全校科技工作者

牢记使命责任  勇于创新争先

引领学校科技创新发展

学校开展“最美科技工作者”系列宣传活动

通过展现学校创新团队和

科技工作者的先进事迹

发挥典型示范引领作用

学校的每一位科技工作者

不仅承担科技创新的重任

还肩负着为党育人为国育才的使命

希望全校教职员工

不断增强使命担当

为学校发展和青年人才培养贡献更大力量

走近最美科技工作者（十）

计算机与信息工程学院论文成果篇

重视应用基础研究，写好创新赋能真文章。近年来，学校青年学术骨干纷纷聚焦国家、上海市重大战略需求与国内、国际学术前沿，将应用基础研究与实践探索相结合，依托学科平台与学术团队，推动理论创新和技术攻关，取得了一系列原创性研究成果。

计算机与信息工程学院杨晓贤副教授与其合作者撰写的论文“An Approach to Alleviate the Sparsity Problem of Hybrid Collaborative Filtering Based Recommendations:The Product-Attribute Perspective from User Reviews”发表在国际期刊MOBILE NETWORKS & APPLICATIONS上，该论文入选ESI高被引论文。

【成果简介】

推荐系统的目标是返回用户可能感兴趣的相关项目，但是推荐方法存在稀疏性问题，会影响推荐结果，进而影响用户体验。本文提出了一种稀疏性缓解推荐方法，以提高推荐性能。推荐模型通过对零值的寻址来解决稀疏性问题；根据乘法收敛规则和在约束条件下用方程代替零值或未知值；还提出了融合产品-属性信息用于生成更好推荐结果的协同过滤方法。最后，在Amazon数据集上进行实验，与传统基线方法对比，本文推荐方法具有良好的有效性和适用性。

【作者简介】

杨晓贤，计算机与信息工程学院副教授，博士，硕士生导师。研究领域包括业务流程管理、形式化验证与测试、无线网络等。主持2020年国家自然科学基金青年基金项目1项，入选2021年上海第二工业大学优秀青年教师攀登计划，参与多项国家级与省部级基金项目，与企业签约多个横向项目。在IEEE T-ITS、IEEE TCSS、ACM TOIT、FGCS、MONET等期刊上发表学术论文，获得1项发明专利和3项软件著作权。

计算机与信息工程学院徐峥副研究员与其合作者撰写的论文“Machine learning based customer meta-combination brand equity analysis for marketing behavior evaluation”发表在国际期刊Information Processing & Management上，该期刊是中科院SCI一区期刊，该论文入选ESI高被引论文。

【成果简介】

针对品牌忠诚度的度量问题，本文选择了具有相同购物体验的购物组。在实验过程中，尽可能选择不同时期、同一时间的所有客户。利用机器学习，对行业参数进行预测分析，实验证明，非规范促销行为、企业诚信和社会责任是企业营销成分中影响品牌忠诚度的三个方面。

【作者简介】

徐峥，计算机与信息工程学院副研究员，博士，主要研究领域为群智感知、公共安全、云计算等。先后主持科技部国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、上海市自然科学基金、博士后面上基金项目等一系列课题，入选中国计算机学会-启明星辰鸿雁人才计划。2018年获得公安部科技进步一等奖、2011年获得上海市科技进步三等奖。SCI收录论文60余篇（其中IEEE Trans.论文9篇，ESI高被引论文10篇），个人引用次数超3100次，h-index为29。

计算机与信息工程学院陈方疏博士与其合作者撰写的论文“Path–Based Continuous Spatial Keyword Queries” 发表于计算机领域国际期刊Complexity上。

【成果简介】

本篇论文聚焦于路径的连续空间关键字查询研究，当查询点在给定路径上移动时，该查询会连续找到答案集。在此设置下，我们研究了两种基本的空间关键字查询，即k最近邻查询和范围查询。我们首先提出了骨干道路网络索引结构（BNI），该结构有效地支持距离计算，我们提出了一个两阶段递进（TPP）计算框架，该框架首先计算路径上一些关键顶点的答案集，然后通过检索到的答案集识别事件点。实验结果表明，本文算法比现有算法在效率上有1～2个数量级的提升。

【作者简介】

陈方疏，计算机与信息工程学院讲师，博士，硕士生导师，2021年度入选“扬帆计划”。研究领域包括图数据分析，机器学习等，主持国家自然科学基金青年项目1项、上海市青年“扬帆”计划项目1项，并参与多项国家级与省部级基金项目。相关成果发表在Expert System with Applications, Knowledge and Information Systems，Geoinformatica, DASFAA等计算机领域国际期刊及会议上。

计算机与信息工程学院宋绍京教授与其合作者撰写的论文“Optimal BP neural network algorithm for state of charge estimation of lithium-ion battery using PSO with Levy flight”发表在国际期刊Journal of Energy Storage上，该期刊是中科院SCI二区期刊。

【成果简介】

该研究针对电动汽车锂电池的电池荷电状态(SOC)具有高度非线性和时变性，使用普通的神经网络模型进行估算时收敛速度慢、精度低等问题，根据Levy飞行随机游走可以使粒子逃离局部最优的特点，提出基于Levy飞行策略的粒子群优化(PSO)算法(LPSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化用以提高SOC的预测精度。根据锂电池充、放电机理选择电压、电流、温度作为输入向量，SOC作为输出向量，使用NASA的锂电池充放电数据对优化前后模型进行验证对比，实验结果表明该方法具有较好的泛化能力和较高的预测精度，对SOC估算具有实际应用意义。

【作者简介】

宋绍京，计算机与信息工程学院教授，博士后，主要研究方向为信号与信息处理、汽车电子、智能驾驶、计算机视觉等。先后主持或参与了多项科研项目，参与“模块化成像光谱仪系统”开发，曾获国家科技进步二等奖。申请国家发明及实用新型专利12项，授权5项；近三年作为第一作者或通讯作者在Remote Sensing, Remote Sensing Letters, Journal of Energy Storage, Infrared Millim. Waves，Journal of Electrical and Computer Engineering等国际信号与信息处理类期刊上发表SCI论文多篇。

计算机与信息工程学院陈建博士团队撰写的论文“An indoor multi-source fusion positioning approach based on PDR/MM/WiFi”发表在国际期刊AEU-International Journal of Electronics and Communications上，该期刊是中科院SCI二区期刊。

【成果简介】

研究团队提出了一种室内多源融合定位算法，针对磁指纹匹配过程中存在的磁指纹空间分辨率和磁指纹稳定性之间的矛盾以及多源融合导航系统观测中存在野值问题，提出了一种改进的动态时间规整算法和稳健的扩展卡尔曼滤波多源融合定位方法，并证明了该算法在室内定位领域强大的应用潜力。提出了一种结合磁场垂直分量、水平分量和磁场幅值的改进动态时间规整算法。针对多源融合导航系统观测中存在野值问题，采用基于新息序列的稳健扩展卡尔曼滤波算法来减小较大的位置误差。

【作者简介】

陈建，计算机与信息工程学院讲师，博士，主要研究方向为组合导航定位、机器学习等。主持上海青年教师资助计划项目1项，校级科研、教研课题多项。在International Journal of Electronics and Communications, Sensor Review, Satellite Navigation, Electronics等国际期刊上发表SCI/EI论文10余篇。

为最美科技工作者点赞！

科研成果的获得需要长期积累与不懈坚持

既要有“十年磨一剑”的思想准备

也要有只争朝夕的精神状态

只要秉持初心、沉下心、守恒心

深耕细作，一定会有收获！

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供稿 | 科研处

编辑审核 | 宣传部