个人简历

个人信息
　　[1] 2018年至今，北京理工大学，电子政务研究院，执行院长
　　[2] 2018年至今，北京理工大学，计算机学院，教授，博士生导师
　　[3] 2012年至2018年，北京理工大学，软件学院，教授，博士生导师
　　[4] 2004年至2012年，武汉大学，国际软件学院，副教授，教授，博士生导师
　　（2010年至2011年，美国匹兹堡大学，高级访问教授）
　　[5] 2010年至2015年，中华全国青年联合会第十一届委员会，委员
　　[6] 2017年至今，IEEE Senior Membership

研究领域

大数据智能，空间数据挖掘，电子政务，社会智能治理"承担科研情况
　　[1] 科技部科技创新战略研究专项，ZLY201970，2019.10 -2020.10，主持
　　[2] 国家医疗保障局专项，全国医保智能监控信息系统建设分析，2019-2-2019.11，主持
　　[3] 国家网信办重大支撑项目，电子政务信息系统整合和迁移策略研究支撑，xxhj-2018-009，2018.4.17-2018.12.10
　　[4] 北京市科技重大专项，Z171100005117002，大数据共享融合关键技术研发及政务治理验证，2017/12-2019/12，主持 （1300万）
　　[5] 国家重点研发计划子课题，2016YFC0803000，灾害现场信息快速提取与综合分析等，2016-2019，主持
　　[6] 国家自然科学基金，61472039，空间大数据挖掘的关键技术研究，2015/01-2018/12，主持
　　[7] 高等学校博士学科点专项科研基金（博导类），20121101110036，网络环境下个性化时空知识发现的理论与方法，2013/01-2015/12，主持
　　[8] 国家自然科学基金，61310306046，The 2013 IEEE International Conference on Granular Computing (IEEE GrC 2013)，2013/12-2013/12，主持
　　[9] 国家自然科学基金，61173061，空间数据挖掘的数据各向异性研究，2011/01-2013/12，主持
　　[10] 国家重点基础研究发展计划（973计划）子课题，2007CB310804，网络化空间数据挖掘，，2007/01-2011/12，主持
　　[11] 国家自然科学基金，60743001，变视角空间数据挖掘，2008/01-2010/12，主持
　　[12] 国家重点基础研究发展计划（973计划）子课题，2006CB701305，变粒度空间数据认知模式和挖掘机理，2006/01-2010/12，主持
　　[13] 湖北省杰出青年科学基金，变视角空间数据挖掘的机理，CDB132，2009/01-2010/12，主持
　　[14] 全国优秀博士学位论文，多源变粒度可视化空间数据挖掘的机理及其实现，2005047，2006/01-2010/12，主持
　　[15] 教育部新世纪优秀人才，空间数据挖掘视角，NCET-06-0618，2006/01-2008/12，主持"

近期论文

代表性学术成果
　　[1] Shuliang Wang, Jingting Yang, Zhengyu Chen, Hanning Yuan, Jing Geng, Zhen Hai，2020，Global and Local Tensor Factorization for Multi-Criteria Recommender System. Patterns (Cell 子刊)，1(2): 100023
　　[2] Shuliang Wang, Qi Li, Chuanfeng Zhao, Xingquan Zhu, Hanning Yuan and Tianru Dai，2020， Extreme Clustering - A Clustering Method via Density Extreme Points. Information Sciences.
　　[3] Shuliang Wang, Kanokwan Malang, Hanning Yuan, Aniwat Phaphuangwittayakul Yuanyuan Lv, Matthew David Lowdermilk, and Jing Geng.2020, Extracting Skeleton of the Global Terrorism Network Based on m-Modified Topology Potential. Complexity, vol.2020, Article ID 7643290, 18 pages
　　[4] Shuliang Wang, Yiping Zhao, Yue Shu, Hanning Yuan, Jing Geng, Shaopeng Wang, 2018, Fast search local extremum for maximal information coefficient (MIC). Journal of Computational and Applied Mathematics, 327: 372-387(纠正了“Science, 2011,334(6062):1518–1524”的最大信息系数的均匀性偏差)
　　[5] Shuliang Wang, Shaopeng Wang, Hanning Yuan, Qi Li, Jing Geng, Yang Yu. 2018，Clustering by differencing potential of data field, Computing, 100(4) :403–419
　　[6] Shuliang Wang, Qi Li, Deren Li, Hanning Yuan, Jing Geng, Chuanfeng Zhao, Yimeng Lei, Chuanlu Liu, Chengfei Liu, 2018,δ-Open set clustering - a new topological clustering method. WIREs -Data Mining and Knowledge Discovery, 8(6):e1262
　　[7] Shuliang Wang, Wang Dakui, Li Caoyuan, Li Yan, Ding Gangyi, 2016, Clustering by fast search and find of density peaks with data field. Chinese Journal of Electronics, 25 (3): 397-402 (①overcome the bottleneck of “Science, 344(6191):1492–1496”, ②中国电子学会CJE 2015-2018年最受关注文章, ③中国电子信息领域2019年优秀论文)
　　[8] Shuliang Wang, Gan Wenyan, Li Deyi, Li Deren, 2011, Data Field for Hierarchical Clustering, International Journal of Data Warehousing and Mining, 7(4), 43-63 (l①The Fifth Annual InfoSci®-Journals Excellence in Research Awards, IGI Global , 2012; ② The best paper of IJDWM in 2011; l③“Chapter 14: Data Field for Hierarchical Clustering” in “Nhung Do,J. Rahayu,Torab Torabi (Eds.) “Developments in Data Extraction, Management, and Analysis”, IGI Global, October 31; ④Specially reported in “chapter 7 Data warehousing and Mining”, Issues in Artificial Intelligence, Robotics and Machine Learning, 2013 edition, ScholarlyEdition, pp.300)
　　[9] Shuliang Wang; Hanning Yuan, Spatial data mining: a perspective of big data, International Journal of Data Warehousing and Mining 2014.12.01, 10(4): 50~70 (SCI/Ei)
　　[10] Shuliang Wang, Chen Yasen, Yuan Hanning, 2015, A novel method to extract rocks from Mars images, Chinese Journal of Electronics, 24(3):455-461
　　[11] Deren Li, Shuliang Wang*, Hanning Yuan*, Deyi Li, 2016, Software and Applications of Spatial Data Mining. WIREs-Data Mining and Knowledge Discovery, 6(3): 84-114 (①Key invited paper； ②Top Accessed Article Award in 2017; ③WIREs at JSM 2017).
　　[12] Dongwei Li, Shuliang Wang, Nan Gao, Qiang He, and Yun Yang, 2019, Cutting the Unnecessary Long Tail: Cost-Effective Big Data Clustering in the Cloud, IEEE Transactions on Cloud Computing, DOI: 10.1109/TCC.2019.2947678 (Corresponding author)
　　[13] Yuxin Gong, Yingying Zhang, Haogang Zhu, Jing Lv, Qian Cheng, Hongjia Zhang Yihua He, Shuliang Wang, 2019, Fetal congenital heart disease echocardiogram screening based on DGACNN: adversarial one class classification combined with video transfer learning, IEEE Transactions on Medical Imaging, DOI: 10.1109/TMI.2019.2946059(Corresponding author)
　　[14] Kanokwan Malang, Shuliang Wang, Aniwat Phaphuangwittayakul, Yuanyuan Lv, Hanning Yuan and Xiuzhen Zhang, 2019, Identifying influential nodes of global terrorism network: A comparison for skeleton network extraction, Physica A-Statistical Mechanics and its Applications, 545：123769 (corresponding author）
　　[15] Jing Geng, Shuliang Wang, Wenxia Gan*, Hanning Yuan*, Zeqiang Chen, Ziqiang Yuan, and Tianru Dai, 2019, Promoting Geospatial Service from Information to Knowledge with Spatiotemporal Semantics, Complexity, vol.2019, Article ID 9301420, 14 pages. (corresponding author）
　　[16] Guan'an Wang, Shuo Yang, Huanyu Liu, Zhicheng Wang, Yang Yang, Shuliang Wang, Gang Yu, Erjin Zhou, Jian Sun, 2020, High-Order Information Matters: Learning Relation and Topology for Occluded Person Re-Identification. The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2020, pp. 6449-6458 (corresponding author）
　　[17] Shuliang Wang, Xingquan Zhu, Tingting He (Eds.), 2013, Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Granular Computing (IEEE Grc2013), Bejing, China, December 13-15, IEEE Computer Society
　　[18] 王树良, 2008, 空间数据挖掘视角（北京：测绘出版社）（中国测绘出版基金资助出版）
　　[19] 李德仁, 王树良, 李德毅, 2006, 空间数据挖掘理论与应用，北京：科学出版社.（国家科学技术出版基金资助出版，连续印刷2次，被《科学通报》（2007,52(21)：2577）赞为“空间数据挖掘的里程碑式力作”）
　　[20] 李德仁, 王树良, 李德毅, 2013, 空间数据挖掘理论与应用（第2版），北京：科学出版社（国家出版基金资助出版，“十二五”国家重点图书出版规划项目，连续印刷2次，获第五届中华优秀出版物奖图书奖，被《地理学报》（2016年第7期）封三评为“大数据时代的空间数据价值”，）
　　[21] Deren Li; Shuliang Wang; Deyi Li, 2015, Spatial Data Mining: Theory and Application, Berlin, Springer（Springer Nature“聚焦中国科研”高影响力著作业内首位，入选2108年Springer日历中的12部经典著作之一，截止2020年6月被付费下载2万余次）
　　[23] 李德仁, 王树良, 李德毅, 2018, 空间数据挖掘理论与应用（第3版），北京：科学出版社.（国家科学技术出版基金资助出版）
[1] 2019年至今，科技部某科技创新专项专家咨询组秘书长。
　　[2] 2016年至2021年，中国指挥与控制学会，认知与行为专委会，主任。
　　[3] 2013年至2022年，教育部，高等学校软件工程专业教学指导委员会，委员。
　　[4] 2017年至今，教育部，产学合作协同育人专家组，成员。
　　[5] 2016年8月至今，中关村大数据产业联盟，副理事长。
　　[6] 2006年至今，Co-chair of Steering Committee, International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA)。
　　[7] 2018年至今，Co-supervisor of Ph.D. candidates, RMIT University, Australia