个人简历

古万荣，男，毕业于华南理工大学。曾任华为技术有限公司高级工程师。美国华盛顿州立大学公派访问学者。信息产业部认证的系统架构设计师（高级工程师）。主持省部级/国家级项目4项。爱好编程、软件研发设计、数据分析等；擅长大数据处理、搜索引擎、推荐系统、深度学习框架应用研究。以第一作者身份发表JCR Q1~Q2论文、SCI/EI检索的论文十余篇，专著4本，授权专利1份，专利受理4份，软件著作版权10余项。也对软件架构设计、项目管理与规划、IT管理咨询等感兴趣。
企业应用项目摘选：
国笔科技有限公司移动实体信息提供技术储备项目
南方报业传媒集团全媒体一体化平台系统研发项目
南方报业传媒集团广告系统规划项目
南方报业传媒集团发行管理系统研发项目
南方报业传媒集团历史新闻库标引与检索研发项目
下一代互联网分布式搜索引擎平台研发管理和实施项目
南方报业传媒集团OA系统规划项目
天工网招标采购信息抓取与检索系统研发和实施项目
毕士威咨询管理公司比特云社交网站建设研发项目
华为技术有限公司大数据战略规划项目
工作经历
现在：
华南农业大学-数学与信息学院（软件学院），任讲师，硕士研究生导师。
美国华盛顿州立大学，公派访问学者。
以往工作经历：
华为技术有限公司-中央软件院，任高级工程师。
南方报业传媒集团，任高级项目经理、架构管理副总监。
教育经历
华南理工大学--计算机系统结构--博士
暨南大学--计算机软件与理论--硕士
暨南大学--计算机科学与技术--学士
获奖荣誉
2018年，华南农业大学 数学与信息学院 科研十佳工作者
2016年，华为技术有限公司 明日之星奖；
2014年，国家博士研究生奖学金；
2014年，华南理工大学优秀博士论文创新基金资助二等奖；
2014年，安居宝科技企业奖学金；
2013年，华南理工大学优秀博士论文创新基金资助三等奖。
科研项目
在研科研项目摘选：
（1）协同超图推荐模型研究及应用，广东省自然科学基金项目（2018A030313437），2018.5~2021.4，主持。
（2）基于超图模型的新闻推荐研究及应用，教育部人文社科项目（18YJCZH037），2018.5~2020.4，主持。
（3）基于复杂对象关系模型的新闻推荐研究及应用，广东省哲学社会科学“十三五”规划项目（GD18CXW01），主持。
（4）人工智能时代的Spark教学内容资源建设，教育部产学协同育人项目（201702139010），主持。
专著教材
近年来的著作摘选：
（6）何亦琛, 古万荣. C语言程序设计从入门到精通[M]. 电子工业出版社, 2018.
（5）申远, 古万荣. 零基础学Visual C++[M]. 机械工业出版社, 2014.
（4）谢贤芬, 古万荣. 零基础学Visual C++[M]. 机械工业出版社, 2012.
（3）谢贤芬, 古万荣. 21天学通Visual C++[M]. 电子工业出版社, 2011.
（2）古万荣. VISUAL C++轻松入门(附光盘)[M]. 人民邮电出版社, 2009.
（1）古万荣. Visual C++完全自学手册[M]. 机械工业出版社, 2009.
科研创新
授权专利：
（1）一种基于超图排序的新闻推荐方法（ZL 2014 1 0299211.X） 董守斌，古万荣，袁华
授权软件著作版权：
（1）基于fast r-cnn的甲状腺肿瘤超声图像自动识别系统；
（2）基于词向量模型的查询词扩展搜索平台；
（3）SCAU iOS club小程序平台；
（4）基于Nutch的互联网信息抓取系统；
（5）易书网系统；
（6）“百租易”物品租赁平台系统；
（7）智能问答系统软件；
（8）个人事务管理系统；
（9）HTML旅游网站软件；
（10）基于iOS平台的图像社交软件；
教学活动
主讲本科课程：
《软件开发基础（C++）》
《云计算与大数据》
《C语言程序设计》
主讲硕士研究生课程：
《云计算与大数据》
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省工信厅专家讲堂--中小企业家/CTO技术课堂主讲：
《大数据处理与分析》
指导学生
截至2019年，累计指导/合作指导硕士研究生5人，已毕业2人；累计指导本科毕业生25人；毕业学生均在各大国有企业、外资企业或知名民营企业（腾讯、华为等）从事技术研发工作。
我的团队
团队现有教授2名，讲师3名，均有国内外知名大学博士学位。研究生9名，本科研发和研究实习生10余名。团队长期注重基础科研和产学结合，与工业界联系紧密，从基础理论研究，到原型研发，再到产品输出，进而反馈理论成果演进，形成理论和实践的良性闭环。团队氛围活跃，运作良好，为理论和工业人才的培养构建了良好的软环境。

研究领域

"搜索引擎、推荐系统、互联网大数据分析与挖掘、生物信息挖掘。"

近期论文

[A14] 谢贤芬, 古万荣*, 何亦琛, 张子烨, 毛宜军 and 邓雅莹. Collaborative-filtering Recommendation based on The Trust Network. IICSPI 2019会议录用，待发表。
[A13] 古万荣, 谢贤芬*, 张子烨, 何亦琛, 毛宜军, 李海良, 黄诗诗 and 梁早清. TruRec: An Improved Trust-Based Recommendation in Cross-Domain[C] //The International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery. Springer, Cham, 2019: 69-76.
[A12] 古万荣, 张子烨, 谢贤芬, 何亦琛. An Improved Muti-task Learning Algorithm for Analyzing Cancer Survival Data，IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics (SCI-IF：2.43)，2019. CCF推荐B级期刊。
[A11] 古万荣, 谢贤芬*, 毛宜军, and 何亦琛. Optimization of Hypergraph Based News Recommendation by Binary Decision Tree[J], Lecture Notes in Coputer Science (EI). Springer, Cham, 2018: 83-101.
[A10] 古万荣, 谢贤芬, 何亦琛, et al. 基于AdaBoost算法的药物—靶向蛋白作用预测算法[J]. 生物医学工程学杂志（EI）, 2018, 35(06):113-120.
[A9] 古万荣, 董守斌*, and 陈铭权. Personalized news recommendation based on articles chain building. Neural Computing & Applications (SCI-IF：4.32), (2016): 1263-1272. CCF推荐C级期刊。
[A8] 古万荣, 董守斌, 曾之肇 等. 基于微博用户模型的个性化新闻推荐[J]. 中文信息学报, 2016, 30(1): 93-101. CCF推荐B级中文期刊。
[A7] 古万荣, 董守斌*, and 曾之肇. HCKP: An Effective Hybrid Classification for Chinese News. Journal of Information and Computational Science (EI), 2014,11(9):3117-3123.
[A6] 古万荣, 董守斌*, and 张鹏. ARMIS: An effective Chinese OOV words automatic recognition and extraction system. Journal of Computational Information Systems (EI), 2014, 10(7):2837-2849.
[A5] 古万荣, 董守斌*, and 何景潮. Automatic prediction method for hot news topics based on time-series analysis. Journal of Computational Information Systems (EI), 2014, 10(8):3473-3485.
[A4] 古万荣, 董守斌*, and 何锦潮. 基于二次聚类的新闻推荐方法[J]. 华南理工大学学报:自然科学版 (EI), 2014(7):15-20.
[A3] 古万荣, 董守斌*, and 曾之肇. Increasing recommended effectiveness with markov chains and purchase intervals. Neural Computing & Applications (SCI-IF：4.32), 2014, 25(5):1153-1162. CCF推荐C级期刊。
[A2] 古万荣, 董守斌*, and 曾之肇. An effective news recommendation method for microblog user. The Scientific World Journal (SCI-IF ：1.73),2014, 2014(3):907515-907515.
[A1] 古万荣. 一种高效的数据标引管理系统的设计与应用[J]. 中国新闻技术工作者联合会五届一次理事会暨学术年会论文集 (上篇), 2009.
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近年来以参与者身份发表科研论文：
[B6] 由晓斌, 周天亮文, 李海良, 古万荣. 人工智能技术在女性肿瘤辅助诊断中的探索和实践，《医疗器械蓝皮书》，2018.08。
[B5] 何秋蓉, 何子亮, 古万荣, 钟南, 孙远明. 基于最大类间方差自适应阈值的五花肉肥瘦自动识别方法[J]. 现代食品科技, 34(10):270-276, 2019.
[B4] 李海良, 翁建*, 施玉键, 古万荣, 毛宜军等人. An improved deep learning approach for detection of thyroid papillary cancer in ultrasound images[J]. Scientific reports, 2018, 8(1): 6600.
[B3] 何秋蓉, 孙远明, 毛宜军, 古万荣, & 梁早清. (2018). 新的柱形二维条码生成方法及应用. 计算机应用, 2.
[B2] 谢贤芬, 王斌会, 古万荣, 张子烨, Bank Macro Safety Status Research Based on Robust MEWMA process control method, Advance in Social Science, Education and Humanities Research, Vol264, 251-256, 2018.
[B1] 谢贤芬, 古万荣, 王斌会. Risk Assessment of Rainstorm and Flood Disaster Based on Multi-index[J]. Communications in Information Science and Management Engineering, 2012, 2(8).
广州明领信息科技有限公司，现任科技特派员。
广州富智科技有限公司，曾任合伙人、高级顾问。
广州拓普暨达信息技术有限公司，曾任副总裁。