张祥
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张祥 博士,副教授,硕士生导师东南大学软件学院 / 计算机学院 / 万维网数据科学实验室(WDS)江苏省南京市江宁区东南大学九龙湖校区计算机楼215房间 WDS实验室主页:http://wds.ac.cn/欢迎计算机、网安学院、人工智能学院、苏州蒙纳士和软院的同学申请我的研究生!更多实验室信息请访问实验室主页:http://wds.ac.cn 个人简介 | 研究方向 | 科研项目 | 论文发表 | 本科生教学 | 研究生教学 | 万维网数据科学实验室 个人简介 本人于2001毕业于南京航空航天大学计算机科学与技术系 并取得学士学位。2002年,作为硕士研究生进入东南大学计算机科学与工程学院,跟随瞿裕忠教授开展语义网的研究。2004年春季,以提前攻博的方式转为博士研究生,并于2009取得博士学位。 博士论文主题为语义网中的本体搜索方法(Ontology Searching)。2009年毕业后,留校进入东南大学软件学院工作至今。 软件学院与计算机科学与工程学院于2010年合并。在2013年8月至2014年8月期间,受国家留学基金委资助,以国家公派访问学者身份在美国宾夕法尼亚州刘易斯堡的巴克内尔大学 进行了为期一年的访学。 在访学期间,与巴克内尔大学计算机系的孟宪农教授一同探讨了信息检索领域的若干问题。科研:主要研究领域为人工智能,包括语义网、数据挖掘、自然语言处理。目前的研究重点是将人工智能技术(尤其是知识图谱技术)应用于大数据环境下生物医学和商业智能领域。教学:在东南大学软件学院向本科二年级学生讲授 《面向对象程序设计II》, 并且在东南大学苏州研究院和东南大学蒙纳士大学联合研究生院讲授《万维网科学》和《信息检索》课程。实验室:除了日常的教学和科研外,本人在计算机学院和软件学院建立了万维网数据科学实验室(WDS实验室),该实验室由一群充满朝气和竞争意识的研究生、本科生组成。实验室除了在数据科学、自然语言处理等领域开展科研外,还指导学生参与兼具科研和应用价值的创新型学生项目。我非常欢迎踏实、认真,且充满创新意识的学生报考本人的研究生。也同样欢迎优秀的本科生与我联系,加入万维网数据科学实验室或在万维网数据科学实验室开展本科毕设。 科研项目 科技部重点研发计划:诉讼自动导引和咨询支撑技术研究及一体化便民服务综合应用平台构建。(2018.7-2021.6,项目编号2018YFC0830201)(参与)江苏省数据工程与知识服务重点实验室开放课题:基于多维度语境的文本检索模型与方法。(2014.12.31-2017.12.31,项目编号:DEKS2014KT002)(负责)国家863项目:开放域知识集成、推理与检索关键技术及系统(2015/01-2017/12, 2015AA015406)(参与)江苏省自然科学基金:面向大规模链接数据的关键词搜索技术研究 (参与)国家自然科学基金青年基金: 海量语义关联检索的关键问题研究(2011/01-2013/12, 61003055)(负责)江苏省自然科学基金:语义关联发现方法的研究(2009/09-2012/09, BK2009136)(负责)国家自然科学基金:本体匹配中的参数和策略调谐问题研究(61472077)(参与)江苏省自然科学基金:面向大规模链接数据的关键词搜索技术研究(BK20140643)(参与)国家自然科学基金:描述逻辑中的本体融合方法研究(参与)国家自然科学基金:OWLDL公理的统计关系学习方法(参与)国家自然科学基金青年基金:基于描述逻辑的本体调试关键技术的研究(61003157)(参与)国家自然科学基金青年基金:面向语义Web复杂应用环境的本体映射关键技术研究(参与)江苏省自然科学基金:大规模OWL本体调试技术研究(BK2010412)(参与) 教学1:面向对象程序设计II(本科生主干课程) 授课对象:软件学院本科二年级简介:本课程分为三个部分,第一部分为基础知识,主要讲授面向对象程序设计的三大基本概念:抽象、继承以及多态,并在这些概念的基础上采用Java讲解类与对象、集合、异常、输入输出、泛型等;第二部分为高级知识,主要基于已学的面向对象程序设计基础,进一步学习基于Java的人机界面、多线程编程、数据库编程、网络编程等等;第三部分为学生主讲单元,由学生参与在实际的项目中讲解用到的Java设计模式。教材:《Java程序设计语言》第四版,或对应的中文版。工具:Eclipse/IntelliJ/Netbeans + JDK。 教学2:万维网科学(研究生课程) 授课对象:东南大学-蒙纳士大学研究生一年级 万维网数据科学实验室WDS实验室主页:http://wds.ac.cn/新闻头条:2016.4.9: 一年一度的美国巴克内尔大学编程竞赛又开始了!今年的中方竞赛组由张祥老师带队,周芙蓉同学作为协调人,共有四支队伍通过远程方式参与比赛。美方竞赛组包括了来自巴克内尔大学(Bucknell University)、里海大学(Lehigh University)、宾州理工学院(Pennsylvania College of Technology)、杜兰大学(Tulane University)、布鲁姆博格大学(Bloomsburg University)、萨斯克汉那大学(Susquehanna University)等美国高校的17支参赛队。最终中方参赛组中参与专业组竞赛的谢楠、周翀、韩冰冰(WeAre314组)获得了专业组第三名的好成绩。其余中方参赛组也都发挥了较高的水准。祝贺他们取得好成绩! 万维网数据科学实验室(DataScience@Web, WDS实验室)的目标是在数据科学、语义网和自然语言处理领域开展前沿研究,并将研究成果应用于生物医学、商业智能等与人们生活息息相关的领域。WDS实验室主要涉及的技术领域包括:Java数据结构与算法设计J2EE轻量级Web应用开发HTML5+javascript+CSSWDS主要涉及的研究领域包括:语义网数据模型和知识表示资源描述框架(RDF):中文RDF教程/中文版RDF入门Web本体语言(OWL):中文OWL教程/中文版OWL指南Jena解析器、推理机SPARQL查询:用SPARQL查询RDF数据知识图谱的构建 大规模知识图谱中的数据挖掘和机器学习深度学习聚类算法图挖掘算法链接分析其他相关机器学习、数据挖掘算法 万维网信息检索增量式、实时索引Lucene/ElasticSearch/Solr 海量文本的自然语言处理基于统计的自然语言处理方法信息抽取和文本标注方法面向文本的深度学习方法 WDS的成员需要学习以下三点内容:学会以一个创业者的角度思考当前Web应用在体系结构、用户需求上有哪些可以创新的地方;学会以一个企业开发人员的角度思考如何有效地进行团队的协同开发,保证Web应用最终产品的质量;学会以一个科研人员的角度思考如何分析并解决具体的问题,并通过实验进行验证;实验室每年会从软件学院和计算机学院优秀的二年级本科生中招募新成员。有兴趣,且满足条件的高年级同学同样欢迎主动联系我,在通过面试后可加入实验室。主动报名的同学希望具备以下条件:懂得投入和坚持。任何成功都需要付出极大的努力和持续的时间,WDS实验室里的科研同样遵循这个原则,甚至更为深刻地体现这个原则。研究过程中难免出现停滞或失败,但长时间的努力总会带来价值。若不具备这样的品质,请不要加入本实验室,以免浪费彼此的时间。具有主动意识。实验室中时刻存在开放性问题,需要成员能够独立自主寻找解决问题的方法,并且时刻和指导教师、其他成员保持沟通。若不具备主动意识,总是被动等待别人提供指导、安排任务,请不要加入本实验室,WDS从不提供课程设计式的培养方案。懂得合理安排时间。WDS实验室的工作会占据大量、甚至全部的课余时间。若不具备合理安排时间的能力,势必造成研究时间与学习时间、社会活动时间甚至休息时间的冲突。WDS仅招募学有余力的同学。WDS大家庭中的成员在长期的实验室生活中将得到以下优势:完整的科研训练:从背景知识了解,到提出问题、分析问题、解决问题,最终进行结果验证,WDS提供了一套完整的科研训练体系,不仅训练了学生的科研思维能力,并且帮助学生培养良好的科研习惯和端正的科研态度,为今后面对更为复杂的创新型问题做好准备。实际的项目研发和管理经验:学生有机会在项目中承担具体的角色,最终的成果为可以发布的产品级别,而非一般意义上的原型系统。严格的项目研发和管理流程将使学生受益。表达能力的训练:每位成员需要经常向指导教师和其他成员汇报思路、进展和未来工作。不同于简单的技术报告,学生不仅需要让听众能够做到快速准确的理解,还需要在报告中不断思辨,在报告中发现问题、找到错误,通过报告解决问题。国内会议交流的机会:实验室的经费主要用于资助成员将已成熟的成果撰写论文,发表于国内高水平会议(实验室指定了一份高水平会议列表),并且资助论文的最主要学生作者参加会议、做大会论文报告,并且与国内外同行进行交流。参与高水平会议所获得的科研与人生的经历将是学生时代中最重要的经历之一。未来就业、创业、读研或留学指导:指导教师在职业的规划上具有丰富的经验,在企业和国内外高校中的人脉也有助于成员更好的做出未来的选择。本实验室同时向所有软件学院、计算机学院的大四毕业生开放毕业设计的机会。本人每年有多个毕业设计指导的名额,毕业设计内容面向WDS实验室已有的项目,欢迎有兴趣、有能力的学生主动、尽早联系我进行面试。研究领域
语义网 | 知识图谱 | 图深度学习信息抽取与知识图谱构建知识图谱的关联挖掘 | 演化分析技术 基于知识图谱的画像技术医学人工智能医学知识图谱构建与检索全基因组关联分析(GWAS) | 全表型组关联分析(PheWAS)其他医学人工智能技术""近期论文
Xiang Zhang, Erjing Lin, Yulian Lv. Multi-Target Search on Semantic Associations in Linked Data. International Journal on Semantic Web and Information Systems, 14(1):71-97, 2018.Xiang Zhang, Erjing Lin, Siyao Pi. Predicting Object Types in Linked Data by Text Classification. The 5th International Conference on Advanced Cloud and Big Data (CBD2017). 391-396, 2017.Xiang Zhang, Yulian Lv. Towards Multi-Target Search of Semantic Association. In Proceedings of the 6th Joint International Semantic Technology Conference (JIST2016). 236-244, 2016.Xiang Zhang, Yulian Lv, Erjing Lin. Object Clustering in Linked Data using Centrality. In Proceedings of China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing (CCKS2016). 1-12, 2016.Xiang Zhang, Wenyao Cheng. Pattern Mining in Linked Data by Edge-labeling. Journal of Tsinghua Science and Technology. 21(2):168-175, 2016.Xiang Zhang, Xing Li, Yunqing Wen, Kai Shen, Jingkun Hao. Building virtual ontologies in semantic web. 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OREL: An Ontology-based Rights Expression Language. In Proceedings of the 13th international World Wide Web Conference (WWW2004), Poster Session. 324-325, 2004. 相关热点
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