一、基本情况

张全贵，男，汉族，1978出生，中共党员，工学博士，副教授。

多维数据感知与智能识别重庆市工程研究中心副主任，副教授，硕士生导师，CCF会员，CCF多媒体专委会执行委员；悉尼科技大学访问学者；博士毕业于北京工业大学模式识别与智能系统专业；研究方向：推荐系统，深度学习，智能计算及应用；主持省级以上科研课题3项，企业合作项目多项；发表论文30余篇；授权PCT国际发明专利1项、国家发明专利7项，申请软件著作权6项；获得中国煤炭工业科学技术奖三等奖1项、中国职业安全健康协会科学技术奖三等奖1项。担任IJCNN、PAKDD、ICDM等国际学术会议程序委员会委员，担任IJDSA、IEEE Intelligent Systems、MONE、Frontiers in Big Data等国际学术期刊审稿人。指导学术及专业硕士研究生19名，拟承担人工智能方向电子信息硕士人才培养任务。

二、科研方向

推荐系统，深度学习，智能计算及应用。

三、科研成果

1、科研项目

(1)    2024.07-2027.06，多模态医疗大模型疾病筛查与诊断预测及推荐算法研究，重庆市自然科学基金项目-创新发展联合基金，参与（排名第2），25万，在研。

(2)    2024.01-2024.12，吉林市中心医院综合服务系统，参与（排名第3），145万，在研。

(3)    2023.10-2026.09，基于图的用户隐式行为学习及其在健康推荐系统中的应用研究，重庆市教委科技项目-重点项目，主持，12万，在研。

(4)    2023.10-2026.09，基于个人隐私约束的协同过滤推荐算法研究，重庆市教委科技项目-青年项目，参与（排名第2），4万，在研。

(5)    2023.07-2026.06，基于多源异构大数据的软件缺陷一体化解析技术研究，重庆市自然科学基金面上项目，参与（排名第2），1.2万，在研。

(6)    2022.10-2024.10，多模态XXXX关键技术研究与应用，重庆市科技局技术创新与应用发展项目，参与（排名第4），70万，在研。

(7)    2022.12-2025.12，面向非独立同分布数据的序列推荐方法研究，塔尖计划-自然科学重大培育项目，主持，10万，在研。

(8)    2021.06-2025.12，异构信息耦合关系表示学习及其在推荐系统中的应用研究，塔基计划项目，主持，12万，在研。

(9)    2019.09-2021.12，短文本中耦合关系学习及推荐方法研究，辽宁省教育厅基础项目，主持，3万，结题。

(10) 2018.09-2021.08，基于非独立同分布的深度混合推荐方法研究，辽宁省自然科学基金，主持，5万，结题。

2、代表性论文

(1)    Quangui Zhang, Longbing Cao, Chengzhang Zhu, et al. CoupledCF: Learning Explicit and Implicit User-item Couplings in Recommendation for Deep Collaborative Filtering, IJCAI, 3662-3668, 2018.（人工智能领域顶级国际学术会议，CCF A类）

(2)    Quangui Zhang, Li Wang, Keda Xu, et al. Learning coupled latent features via review texts for IOT service recommendation. Computers and Electrical Engineering, 101 (2022): 108084.

(3)    Quangui Zhang, Li Wang, Xiangfu Meng, Keda Xu, and Jiayan Hu. A generic framework for learning explicit and implicit user-item couplings in recommendation. IEEE Access 7 (2019): 123944-123958.

(4)    Xiangfu Meng, Xiaoyan Zhang, Lin Li, Quangui Zhang. Pan Li. Top-k Spatial Keyword Query with Typicality and Semantics, DASFAA , 244-248, 2019.

(5)    张全贵,胡嘉燕,王丽.耦合用户公共特征的单类协同过滤推荐算法.计算机科学与探索,2022,16(03):637-648.

(6)    张全贵,李志强,蔡丰,王星. 融合元数据及隐式反馈信息的多层次联合学习推荐方法, 计算机应用研究, 2018, 35(12):3635-3639.

(7)    张全贵,李志强,张新新,曹志强.融合元数据及 attention 机制的深度联合学习推荐, 计算机应用研究, 2019, 36(11):3290-3293.

(8)    张全贵,张新新,李志强.基于注意力机制的音乐深度推荐算法.计算机应用研究,2019,36(08):2297-2299+2304.

(9)    张全贵,曹阳,李志强.一种频率约束的高效用模式挖掘算法.计算机应用与软件,2018,35(11):266-271.

(10) 孟祥福,齐雪月,张全贵,张霄雁,王丽. 基于用户-兴趣点耦合关系的兴趣点推荐方法, 智能系统学报, 2021,16(02):228-236.

(11) 邢长征,郭亚兰,张全贵,赵宏宝. 融合短文本层级注意力和时间信息的推荐方法, 计算机科学与探索, 2021,15(11):2222-2232.

(12) 邢长征,赵宏宝,张全贵,郭亚兰. 融合评论文本层级注意力和外积的推荐方法. 计算机科学与探索, 2020, 14(06):947-957.

3、授权专利

(1)    Sequential Recommendation Method and system based on coupling relationship between item attribute and sequential pattern，LU503730，国际发明专利，排名第1

(2)    一种基于用户和项目长短期时间耦合关系分析的推方法，ZL202010982167.8，国家发明专利，排名第1

(3)    一种融合图神经网络和注意力机制的协同过滤推荐方法，ZL20201 0934802.5，国家发明专利，排名第1

(4)    一种基于耦合网络嵌入及知识图谱的协同过滤推荐方法，ZL20201 0979827.7，国家发明专利，排名第1

(5)    一种基于会话序列动态行为偏好耦合关系分析的推荐方法，ZL202011138457.0，国家发明专利，排名第1

(6)    一种基于用户偏好异构性分析的推荐方法，ZL201910399992.2，国家发明专利，排名第1

(7)    一种基于用户及项目耦合关系分析的推荐系统及方法，ZL201910637353.2，国家发明专利，排名第1

(8)    一种共同偏好辅助的深度单类协同过滤推荐方法，ZL201911080135.2，国家发明专利，排名第1

4、获奖情况

(1)    基于虚拟现实技术的煤矿安全生产培训系统应用研究，2012年中国职业安全健康协会科学技术奖三等奖，排名第3

(2)    基于 Intranet 煤矿安全生产培训与虚拟仿真教育系统研究与应用，2011年中国煤炭工业协会科学技术三等奖，排名第3