个人简介

宫继兵，博士，燕山大学计算机系教授，燕山大学本科和硕士，后就读中科院计算所，获博士学位，1999年至今，燕山大学教师，2012年新浪微博无线事业部门，智能推荐算法研发。2008年清华大学访问学者，2018年美国伊利诺伊芝加哥分校（UIC）大学访问学者。主要研究方向为异构信息网络（HIN）、大数据挖掘，机器学习及数据融合，曾获中国人工智能学会科技进步一等奖。作为第一作者出版专著《可穿戴健康监测系统数据融合》（科学出版社）。作为核心骨干参与或主持承担过多项国家和省部级项目，包括：(1) 国家高技术研究发展计划(863项目)：空间兴趣点（POI）数据搜索服务关键技术研究(编号2015AA124102)（子课题负责人）；(2)军委科技委国防科技创新特区项目：大信息网络数据采集及融合研究，主持；(3)河北省自然科学基金项目：大规模医疗社会网络建模与分析（F2015203280）主持；(4)数学工程与先进计算国家重点实验室开放基金课题：大规模异构学术社会网络语义搜索方法的研究（2016A07）子课题负责人；(5) 国家大数据863项目：基于行为心理动力学模型的群体行为分析与事件态势感知技术(2014AA015103)；(6) 国家自然基金项目：评议人计算机辅助指派系统研究(M1321004)；(7) 国家863项目：基于概率图模型的异构XML数据集成与检索(2009AA01Z138)；(8) 国家科技支撑计划重点项目：中医药诊疗与评价技术研究—中医四诊信息获取和症候分类特征信息分析方法研究(2006BAI08B01-02，排名：3/12)；(9) 中国科学院科技专项：全民普惠低成本健康专项项目（排名2/8）。在大数据应用方面，主持研发《分布式互联网新闻大数据采集系统NES》、《分布式互联网科技大数据采集、分析及可视化管理系统PES》《分布式社交网络新闻话题传播大数据分析服务系统PaiS》、《基于TensorFlow+LDA的联想售后智能问答系统QES》，以及《基于Hadoop+Spark计算机专业本科生机器学习算法教学可视化演示及分析系统TAS》等。在参与以上科研项目的过程中，对社交网络建模和分析、用户行为影响力分析、基于WSNs健康状态检测/预测和数据融合策略等方面做了深入研究，相应成果发表在IJCAI、ICC、SENSYS、MASS、APSCC、SMP、CWSN和ADMA等重要国际会议以及IJDSN、Science China、JCST、JWSR、Cluster Computing、TITS、计算机研究发展和清华大学学报等重要期刊上。在国际期刊、国际会议及国内核心期刊发表论文30余篇，被SCI、EI或ISTP检索10余篇。其中，人工智能领域顶级国际会议1篇，SCI收录6篇，EI收录11篇，核心期刊4篇，公开出版物4篇，其他6篇；第一作者主编国家高等院校规划教材1部(机械工业出版社)，作为第二主编合作译著学术著作一部（机械工业出版社），作为第一作者成功申请软件著作权6项。 中国计算机学会物联网专委会委员，中国中文信息学会社会媒体处理专委会委员，中国中文信息学会语言与知识计算专委会委员，担任ADMA'2011 Publicity co-chair，担任CWSN'2013-2017、SMP'2014-2017，ADMA'2011，CSWS'2013 PC Member