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于艳华

Associate professor
Supervisor of Doctorate Candidates
Supervisor of Master's Candidates


Gender:Female
Alma Mater:北京邮电大学
Education Level:研究生毕业
Degree:博士学位
Status:在职
School/Department:计算机学院(国家示范性软件学院)
Business Address:北京邮电大学西土城校区主楼1110
E-Mail:
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Personal Profile

于艳华(女,博导),北京邮电大学计算机学院副教授,博士生导师。2022年-2023年新加坡国立大学NExT++实验室访问学者。

主要从事数据挖掘、机器学习、大数据技术等研究,近年专注于深度学习、知识图谱、NLP等技术。

在相关领域已发表学术论文30余篇,授权专利10余项。其中,CCF A/B/C类论文及SCI检索论文近20篇,在CCF A类期刊计算机研究与发展发表的论文《基于强化学习的知识图谱综述》2023年底获评2022年高被引top10论文。指导学生 在WWW2024(CCF A类会议)、AAAI2024(CCF A类会议)、IPM2024(中科院1区/CCF B类期刊)、IJCAI2022/IJCAI2023(CCF A类会议)、计算机研究与发展2022(CCF A类期刊)、EMNLP2020(CCF B类会议)、RecSys2024(CCF B)、ICME2023(CCF B类会议)、KSEM2024(CCF C类会议)、IJCNN2022(CCF C类会议)、ICC2018(CCF C类会议)、SIGKDD2012(CCF A类会议 workshop)等知名国际会议和SCI(2020年)发表论文。所指导的博士研究生2022、2023连续2年获得北京邮电大学博士创新基金。发表的综述论文《大数据》引用次数达80多次,发表的SCI论文《Traffic Prediction in 3G Mobile Networks Based on Multifractal Exploration》Google Scholar引用次数49次。长期讲授《数据仓库与数据挖掘》《数据驱动的管理与决策》《商务数据分析》等课程,并将深度学习引入大数据专业《数据仓库与数据挖掘》中,该课程获评北京邮电大学2020优秀高新课程;将知识图谱引入《数据驱动的管理与决策》中。目前《数据仓库与数据挖掘》、《数据驱动的管理与决策》2本教材正在撰写中。主持、完成教改项目4项。科研方面,2023-2026年作为子课题负责人主持自然科学基金联合基金重点项目:基于知识图谱的智能运维关键技术研究。 2021-2023年作为课题任务负责人承担国家重点研发计划项目,2020年团队成为北京移动大数据合作伙伴,2020-2021年团队完成人物画像知识图谱的项目研发,目前正在进行工业知识图谱的构建和推荐,以及国防大数据相关项目。主持/参与10余项国家重点研发计划项目、自然科学基金项目、863科技支撑计划项目等纵向项目,主持/参与20余项企事业委托项目。她曾获省部级科技进步奖二等奖1项,科技发明奖三等奖1项,获IBM公司“优秀访问学者”称号(2013),2021年获评“智能基座”华为云与计算“先锋教师”。

google scholar主页:https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=utOY_2UAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

Educational Experience

  • 1991.9 -- 1995.7

    北京邮电大学       计算机及应用       大学毕业

  • 2005.9 -- 2008.12

    北京邮电大学       电子工程       博士毕业

  • 1995.9 -- 1998.4

    北京邮电大学       计算机及应用       With Certificate of Graduation for Study as Master's Candidates

Work Experience

  • 2018.1 -- 2024.6

    北京邮电大学      计算机学院      副教授,博士生导师

  • 2012.1 -- 2017.12

    北京邮电大学      计算机学院      副教授

  • 2001.12 -- 2011.12

    北京邮电大学      电气与工程学院      讲师

  • 1998.1 -- 2001.12

    北京邮电大学      电气与工程学院      助理讲师

Research Focus

  • 大数据,数据挖掘,深度学习,NLP,知识图谱,多模态