研究方向

推荐系统、深度学习、垂直领域大模型、数据挖掘、机器学习

教育背景

2011年9月~2016年5月   东北大学 信息科学与工程学院 控制理论与控制工程专业 博士学位

2009年9月~2011年7月   东北大学 信息科学与工程学院 控制理论与控制工程专业 硕士学位

2005年9月~2009年7月   大连海洋大学 信息工程学院 自动化专业 学士学位

简介

王晓军博士, 副教授。2016年获东北大学-控制理论与控制工程专业-博士学位，现工作于东北财经大学-管理科学与工程学院-大数据管理与应用专业。主要从事推荐系统、深度学习、垂直领域大模型、数据挖掘、机器学习方向的科研和教学工作。作为第一/通讯作者发表SCI/SSCI论文10余篇, 其中管理学领域国际顶级期刊UTD24 (INFORMS Journal on Computing) 论文1篇, 中科院工程技术领域Top期刊论文2篇, 计算机科学领域Top期刊论文5篇, CCF-B类期刊论文2篇。代表作发表于国际期刊INFORMS Journal on Computing (IJoC), Neurocomputing, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems (IEEE TAES, 2篇), Advanced Engineering Informatics (AEI), Knowledge-Based Systems (KBS), Chemical Engineering Science (CES)等。作为第一发明人授权中国发明专利7项, 均属于计算机应用技术领域机器学习方向。主持国家自然科学基金-青年基金项目; 参与国家自然科学基金-重大项目; 参与大连市科技人才创新支持政策项目-高层次人才创新团队项目; 参与多项国家自然科学基金-面上和青年项目; 主持多项辽宁省科研项目。获2018年度辽宁省“百千万人才工程”万层次人才, 大连市本地高层次人才-青年才俊。

工作经历

2024.08~至今 东北财经大学，管理科学与工程学院，大数据管理与应用专业，副教授   

2018.12~2024.07 东北财经大学 管理科学与工程学院 大数据管理与优化研究中心，讲师   

2016.08~2018.11 大连大学，先进设计与智能计算教育部重点实验室，讲师

主讲课程

《人工智能与深度学习基础》、《深度学习与大语言模型应用实践》、《Python程序设计》

主要科研课题

1.主持国家自然科学基金, 青年科学基金项目, No.61702070, 基于集成学习的风洞马赫数混合模型建模方法的研究, 2018-01-01至2020-12-31, 结题, 项目负责人:王晓军。

2.参与国家自然科学基金, 重大项目, No.72293563, 面向供应链韧性与安全的仿真与优化, 2023-01至2027-12, 在研, 项目负责人:唐加福。

3.参与大连市科技人才创新支持政策项目, 高层次人才创新团队项目, No.2022RG17, 仿生服务机器人多模态智能交互与优化算法研究, 2023-01至2027-12,在研, 项目负责人:唐加福。

4. 主持辽宁省教育厅基本科研项目, 面上项目, No.LJKMZ20221582, 可解释性数据增强型跨城市兴趣点推荐方法的研究, 2022-09至2024-09, 在研, 项目负责人:王晓军。

5.主持辽宁省教育厅科学研究经费项目, 青年项目, No.LN2019Q44, 基于深度学习的PM2.5浓度长期预测模型的研究—以辽宁为例, 2019-06至2021-05, 结题, 项目负责人:王晓军。

6. 参与国家自然科学基金, 面上项目, No.61473073, 基于高维大规模数据的集成建模方法的研究, 2015-01-01至2018-12-31, 结题, 项目负责人:毛志忠。

代表性学术成果

作为第一/通讯作者发表SCI/SSCI论文10余篇, 其中管理学领域国际顶级期刊UTD24 (INFORMS Journal on Computing) 论文1篇, 中科院工程技术领域Top期刊论文2篇, 计算机科学领域Top期刊论文5篇, CCF-B类期刊论文2篇，代表作如下：

[1]   Xiao-Jun Wang*, Tao Liu, Weiguo Fan. TGVx: Dynamic Personalized POI Deep Recommendation Model, INFORMS Journal on Computing, 35(4):786-796, 2023. Published Online: 5 Apr 2023, DOI: https://doi.org/10.1287/ijoc.2023.1286. (UTD24-管理领域Top, AJG-3星, 2023中科院4区, JCR-Q2, CCF-B-计算机科学理论, SCI检索, SSCI检索)

[2]    Quan-Yi Zou, Xiao-Jun Wang*, Chang-Jun Zhou*, Qiang Zhang*. The memory degradation based online sequential extreme learning machine, Neurocomputing, 275:2864-2879, Jan. 2018, DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.11.030. (2023中科院2区-计算机科学领域Top, JCR-Q1, CCF-C-人工智能, SCI检索, EI检索)

[3]    Xiao-Jun Wang*, Xiao-Yan Wang, Qiang Zhang*, Zhi-Zhong Mao. The soft sensor of the molten steel temperature using the modified maximum entropy based pruned bootstrap feature subsets ensemble method. Chemical Engineering Science, 189:401-412, Nov. 2018, DOI：https://doi.org/10.1016/j.ces.2018.05.037. (2023中科院2区-工程技术领域Top, JCR-Q2, SCI检索, EI检索).

[4]    Xiaojun Wang*, Ping Yuan, Zhizhong Mao, Ning Du. Wind tunnel Mach number prediction based on the pruned feature subsets ensemble method, Journal of Aerospace Engineering, 30(4):04017015, Jul. 2017, DOI: 10.1061/(ASCE)AS.1943-5525.0000719. (2023中科院4区, JCR-Q2, SCI检索, EI检索)

[5]    Xiaojun Wang*, Ladle furnace temperature prediction model based on large-scale data with random forest, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 4(4):770-774, Oct. 2017, DOI: 10.1109/JAS.2016.7510247. (2023中科院1区-计算机科学领域Top, JCR-Q1, SCI检索, EI检索,

中国科技期刊卓越行动计划重点期刊)

[6]    Xiaojun Wang*, Ping Yuan, Zhizhong Mao, Mingshuang You. Molten steel temperature prediction model based on bootstrap feature subsets ensemble regression trees, Knowledge-Based Systems, 101:48-59, Jun. 2016, DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.02.018 (2023中科院1区-计算机科学领域Top, JCR-Q1, CCF-C-人工智能, SCI检索, EI检索).

[7]    Xiaojun Wang, Ping Yuan*, Zhizhong Mao. The modified feature subsets ensemble applied for the Mach number prediction in wind tunnel. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 52(2):863-874, Apr. 2016. DOI:10.1109/TAES.2015.150100. (2023中科院2区-计算机科学领域Top, JCR-Q1, SCI检索, EI检索)

[8]    Xiaojun Wang*, Mingshuang You, Zhizhong Mao, Ping Yuan. Tree-structure ensemble general regression neural networks applied to predict the molten steel temperature in ladle furnace, Advanced Engineering Informatics, 30(3):368-375, Aug. 2016, DOI: https://doi.org/10.1016/j.aei.2016.05.001. (2023中科院1区-工程技术领域Top, JCR-Q1, CCF-B-数据库/数据挖掘/内容检索, SCI检索, EI检索)

[9]    Xiaojun Wang, Ping Yuan*, Zhizhong Mao, Ning Du. The Mach number prediction based on the feature subsets ensemble in transonic wind tunnel. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part G: Journal of Aerospace Engineering, 230(12):2306-2319, Oct. 2016, DOI: https://doi.org/10.1177/0954410015621927. (2023中科院4区, JCR-Q3, SCI检索, EI检索)

[10]  王晓军, 袁平*, 毛志忠, 杜宁. 基于随机森林的风洞马赫数预测模型. 航空学报, 37(5):1494-1505, May 2016, DOI: 10.7527/S1000-6893.2015.0229. (EI检索)

[11]  Xiaojun Wang*, Ping Yuan, Zhizhong Mao. Ensemble fixed-size LS-SVMs applied for the Mach number prediction in transonic wind tunnel, IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, 51(4):3167-3181, Oct. 2015, DOI: 10.1109/TAES.2014.130708. (2023中科院2区-计算机科学领域Top, JCR-Q1, SCI检索, EI检索)

[12]   Dong Chen, Xiao-Jun Wang*, Bin Wang*. A dynamic decision-making method based on ensemble methods for complex unbalanced data. WISE 2019:20th International Conference on Web Information Systems Engineering, Hong Kong, China, January 19–22, 2020. DOI: 10.1007/978-3-030-34223-4_23 (CCF-C-数据库／数据挖掘／内容检索, EI检索)

以第一发明人身份授权发明专利7项,受理中的发明专利2项, 均属于计算机应用技术领域机器学习方向：

[1]    王晓军,杨小明. 基于OcE的PM2.5浓度预测方法. 中国发明专利, 专利号/申请号: ZL202110476514.4, 专利权人/申请人:东北财经大学, 专利申请日:2021-4-25, 授权公告日: 2023-09-12.

[2]    王晓军,刘涛. 基于TS24的动态POIs推荐方法. 中国发明专利, 专利号/申请号: ZL202110127542.5, 专利权人/申请人:东北财经大学, 专利申请日:2021-1-29, 授权公告日: 2023-09-19.

[3]    王晓军,刘涛. 基于RS24的个性化POIs推荐方法. 中国发明专利, 专利号/申请号: ZL202110129691.5,专利权人/申请人:东北财经大学, 专利申请日:2021-1-29, 授权公告日: 2023-08-11.

[4]    王晓军. 边界森林模型的构建方法、面向复杂工业过程的多工况软计算模型更新方法及其应用. 中国发明专利, 专利号/申请号: 201911036661.9;专利权人/申请人:东北财经大学, 申请日:2019-10-29, 授权公告日: 2023-07-14.

[5]    王晓军. 具有ReMD-OSELM的FER-FSE在风洞试验冲压阶段总压实时建模中的应用. 中国发明专利, 专利号:ZL202011233363.1; 专利权人:东北财经大学, 申请日: 2020-11-06, 授权公告日: 2022-08-19.

[6]    王晓军. 基于递归Pseudo-NARX和NARX的两阶段时间序列的马赫数建模方法. 中国发明专利, 专利号: ZL202011231819.0, 专利权人:东北财经大学, 申请日: 2020-11-06, 授权公告日:2022-07-19.

[7]    王晓军,王晓艳,袁平.基于异态特征子集集成算法的试验段马赫数建模方法.中国发明专利,专利号:ZL201710219638.8, 专利权人:大连大学, 申请日:2017-04-06, 授权公告日:2020-09-22.

[8]    王晓军,刘涛. 基于Pseudo-Checkin的外地POI推荐方法. 中国发明专利, 专利号/申请号:202210866581.1,专利权人/申请人:东北财经大学, 专利申请日:2022-7-22 (实质审查2022-11-10)

[9]    王晓军,刘涛. 基于U-TGx的动态兴趣点推荐方法. 中国发明专利, 专利号/申请号: 202210873192.1, 专利权人/申请人:东北财经大学, 专利申请日: 2022-7-22 (实质审查2022-11-07).