姓名：刘志中
职称：教授 硕士生导师
所在院系：人工智能系
最后学位：博士
最后学历：研究生
最后毕业院校：河海大学
所学专业：计算机应用技术
研究方向：服务计算与人工智能
联系方式：lzzmff@126.com
刘志中，男，（1981--- ），河南周口人，教授，博士/博士后。2011年毕业于河海大学，获工学博士学位；哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院博士后、澳大利亚麦考瑞大学计算机系访问学者、东方电子股份有限公司技术顾问；主要从事服务计算与人工智能等方面的研究。目前，主持国家自然科学基金面上项目1项、主持完成国家自然科学基金面上项目与青年基金项目各1项、主持完成山东省自然科学基金重点项目1项、作为主要人员参与国家自然科学基金项目4项；2022年获山东省科技进步一等奖1项(3/15)、2020年获吴文俊人工智能科技进步一等奖一项(3/14)、2019年获河南省自然科学二等奖1项(名次5/5)；在国内外核心期刊发表学术论文60余篇、授权国家发明专利10余项。
(1)大数据环境下主动感知驱动的组合服务动态重构关键技术研究，国家自然科学基金面上项目；2023-01-01 至 2026-12-31, 主持，在研。
(2)智能化养老服务系统关键技术及应用研究，山东省自然科学基金重点项；2021-01-01 至 2023-12-31, 主持，结题。
(3)大数据环境下双边感知的主动服务聚合理论与方法研究, 国家自然科学基金面上项目；2019-01-01 至 2022-12-31, 主持，结题。
(4)多维大数据驱动的服务优化组合理论与方法研究, 国家自然科学基金面上项目(合作研究)；2018-01-01 至 2021-12-31, 参与(第二名)，结题。
(5)面向服务领域的人工蜂群算法范型与优化理论研究， 国家自然科学基金面上项目；2015-01-01 至 2018-12-31, 参与(第二名)，结题。
(6)面向组合服务的智能化接入控制关键技术研究, 国家自然科学基金青年基金项目；2014-01-01 至 2016-12-31, 主持，结题。
(7)基于统计特征和双端读数的scaffolding方法研究, 国家自然科学基金青年基金项目；2017-01-01 至 2019-12-31, 参与(第三名)，结题。
(8)数据驱动的集群式供应链动态自适应重组机制研究 国家自然科学基金青年基金项目；2015-01-01 至 2017-12-31, 参与(第二名)，结题。
[1]Zhizhong Liu, Bin Zhou, Dianhui Chu*, Yuhang Sun, Lingqiang Meng,Modality translation-based multimodal sentiment analysis under uncertain missing modalities,Information Fusion,Volume 101,2024,101973. (中科院SCI一区, IF:18.6, Top期刊)
[2] Zhizhong Liu, Lingqiang Meng*, Quan Z. Sheng, Dianhui Chu, Jian Yu, Xiaoyu Song. POI recommendation for random groups based on cooperative graph neural networks[J]. Information Processing & Management, 2024, 61(3): 103676. (中科院SCI一区, IF:8.6, Top期刊)
[3] Lingqiang Meng, Zhizhong Liu*, Dianhui Chu, Quan Z. Sheng, Jian Yu, Xiaoyu Song, POI recommendation for occasional groups Based on hybrid graph neural networks,Expert Systems with Applications,Volume 237, Part B,2024,121583. (中科院SCI一区, IF:8.5, Top期刊)
[4] Zhizhong Liu, Quan Z. Sheng, Dianhui Chu*, Xiaofei Xu, Hedan Zheng, Kai Feng. Proactive Recommendation of Composite Services in Multi-Access Edge Computing[J]. IEEE Transactions on Services Computing, 2023. (CCF A 类期刊, 服务计算领域顶级期刊,中科院SCI 二区, IF: 8.1)
[5] Zhizhong Liu, Quan Z. Sheng, Zhengxing Zhang, Xiaofei Xu, Dianhui Chu*, Jian Yu, Shuang Wang. Accurate and Reliable Service Recommendation based on Bilateral Perception in Multi-Access Edge Computing, IEEE Transactions on Services Computing , 2022, 0(0): 1-1. (CCF A 类期刊, 服务计算领域顶级期刊,中科院SCI 二区, IF: 8.1)
[6] Zhizhong Liu, Quan. Z. Sheng, Xiaofei Xu, Dianhui Chu*, W. E. Zhang. Context-Aware and Adaptive QoS Prediction for Mobile Edge Computing Services, IEEE Transactions on Services Computing 2022.1, 15(1):400-413. (CCF A 类期刊, 服务计算领域顶级期刊, 中科院SCI 二区, IF: 8.1)
[7] Zhizhong Liu, Hedan Zheng*, Dianhui Chu, Quan Z. Sheng, Jian Yu, Xiaofei Xu. Towards dynamic reconfiguration of composite services via failure estimation of general and domain quality of services[J]. Future Generation Computer Systems, 2023. (中科院SCI二区, IF: 7.307, Top期刊)
[8] Zhizhong Liu, Cheng Song*, Dianhui Chu, Zhanwei Hou, Weiping Peng. An Approach for Multipath Cloud Manufacturing Services Dynamic Composition, International Journal of Intelligent Systems, 2017, 32(4): 371-393. (中科院SCI二区, IF: 8.993, Top期刊)
[9] Zhizhong Liu*, Dianhui Chu, Zongpu Jia, Jiquan Shen, Lei Wang. Two-stage approach for reliable dynamic Web service composition, Knowledge-Based Systems, 2016, 97: 123-143. (中科院SCI 一区, IF: 8.139, Top 期刊)
[10] Zhizhong Liu*, Dainhui Chu, Cheng Song, Xiao Xue, Baoyun Lu. Social learning optimization (SLO) algorithm paradigm and its application in QoS-aware cloud service composition, Information Sciences, 2016, 326: 315-333. (中科院SCI 一 区, IF: 8.233, Top 期刊)
[11] Xiaofei Xu*, Zhizhong Liu, Zhongjie Wang, Quan. Z Sheng, Jian Yu, Xianzhi Wang. S-ABC: A Paradigm of Service Domain-Oriented Artificial Bee Colony Algorithms for Service Selection and Composition，Future Generation Computer Systems，2016.10.11，68：304~319. (中科院SCI 二区, IF: 7.307, Top期刊)
1.刘志中 (3/15); 智能化医养融合服务平台关键技术及应用, 山东省人民政府, 科学技术进步奖, 省部一等奖, 2022(初佃辉；孙钊；刘志中；涂志莹；胡鑫；樊昭磊；李春山；苏欢；夏勇；丁建睿；吴军；高希余；李涛；桑波；巩玉强) (科研奖励)
2.刘志中 (3/14); 智能化医养融合服务平台关键技术及应用, 中国人工智能学会, 科技进步, 省部一等奖, 2020(初佃辉; 吴军; 刘志中; 涂志莹; 胡鑫; 李春山; 苏欢; 夏勇; 高希余; 樊昭磊; 孙钊; 杨万春; 桑波; 巩玉强 ) (科研奖励)
3.刘志中 (5/5); 云制造服务系统的协同策略优化与计算实验评估, 河南省人民政府, 自然科学将, 省部二等奖, 2020(薛霄; 周长兵; 王淑芳; 罗军伟; 刘志中 ) (科研奖励)
1.刘志中,赵美悦,张晓君,贺琴,孙宇航.信息网络与社交网络协同驱动的观点输出方法和系统.专利号：ZL 2023 1 1256382.X.
2.刘志中,庞李鑫,初佃辉,宋笑宇,孟令强.基于图神经网络的用户偏好演化主动感知方法及系统.专利号：ZL 2023 1 0285061.6.
3.刘志中,贺琴,初佃辉,赵美悦,尚领.一种基于动态信任感知的群体观点预测方法及系统.专利号：ZL 2023 1 0412337.2.
4.刘志中,孟令强,李林霞,初佃辉,宋笑宇.随机群组POI推荐方法、系统、设备及存储介质.专利号：ZL 2023 1 0115682.X.
5.刘志中,周斌,初佃辉,孟令强,孙宇航.面向不确定模态缺失的多模态情感分析方法及系统.专利号：ZL 2023 1 0081044.0.
6.刘志中,郑禾丹,张晓君,初佃辉,庞李鑫.一种面向服务需求变化的组合服务动态重构方法及系统.专利号：ZL 2023 1 0692061.8.
7.刘志中,张杰,初佃辉,尚领,孟令强.一种动态多目标优化方法、装置、设备和计算机可读介质.专利号：ZL 2022 1 1129049.8.
8.刘志中,周斌,孟令强,初佃辉,黄光玉.一种多模态情感分析方法、装置及电子设备.专利号：ZL 2022 1 0081912.0.
9.刘志中,孟令强,李林霞,初佃辉,马菲菲.一种基于混合图神经网络的POI推荐方法及系统.专利号：ZL 2022 1 0987178.4.
10.刘志中,孟令强,初佃辉,海燕,贾卫华.一种基于动态信任感知的视频推荐方法及系统.专利号：ZL 2021 1 1311681.X.
11.刘志中,郑禾丹,初佃辉,尚领,孟令强.MEC环境下多维属性感知的边缘服务二次聚类方法及系统.专利号：ZL 2021 1 1205166.3.
12.刘志中,丰凯,尚领,初佃辉,王鹏.一种基于多模态机器学习的服务需求动态预测方法及系统.专利号：ZL 2021 1 0418142.X.
13.刘志中,海燕,贾卫华.基于动态信任感知的服务偏好预测方法及系统.专利号：ZL 2021 1 0872246.8.
14.刘志中,海燕,宋宗珀,丰凯.基于注意力机制及多模态的服务需求动态预测方法及系统.专利号：ZL 2021 1 0872257.6.
15.刘志中,齐永波,丰凯,初佃辉,王莹洁.基于情境感知的服务需求动态预测方法及系统.专利号：ZL 2020 1 1526415.4.
16.刘志中,丰凯,初佃辉,王莹洁,王鹏.基于用户分类和深度学习的服务需求动态预测方法及系统.专利号：ZL 2020 1 1526423.9.
17.刘志中,赵珊,张维怡,宋成,晁浩.一种基于改进社会学习算法的云任务调度方法.专利号：ZL 2017 1 0387503.2.
18.刘志中,王俊峰,张唯怡,刘永利,马永强.一种资源与QoS感知的服务优化组合方法.专利号：ZL 2017 1 0091325.9.
1.基于多模态情绪感知的主动服务推荐系统V1.0.登记号：2024SR0047635
2.面向不确定模态缺失的多模态情感分析系统V2.0登记号：2024SR0047648
3.基于长短期记忆神经网络的股价预测系统V1.0. 登记号：2023SR0902213
4.基于CNN-LSTM的股票价格预测系统V1.0. 登记号：2023SR0971639
5.面向数据缺失的多模态情感分析系统V1.0. 登记号：2022SR1456461
6.基于BiGRU与混合融合策略的多模态情感分析系统V1.0. 登记号：2022SR0731383
7.基于混合预测策略的动态多目标优化算法系统V1.0. 登记号：2022SR1001915
8.基于图神经网络的用户偏好演化主动感知系统v1.0. 登记号：2023SR0490252
9.基于混合图神经网络的临时群组POI推荐系统v1.0. 登记号：2023SR0062912
10.基于混合图神经网络的个性化POI推荐系统v1.0. 登记号：2023SR0062911
2023届毕业生：
郑禾丹--《大数据环境下组合服务动态重构方法研究》
周斌--《基于深度学习的多模态情感分析方法研究》
李林霞--《基于混合图神经网络的兴趣点推荐方法研究》
张杰--《基于社会学习优化算法的动态多目标优化方法研究》
2021届毕业生
丰凯--《大数据环境下服务需求动态感知方法研究》
2020届毕业生
张振兴--《移动边缘计算环境下双边感知的主动服务推荐方法研究》
2018届毕业生
郭思慧--《情景感知的物联网服务推荐方法研究》
2017届毕业生
秦靖萱--《基于社会学习算法的函数优化与云任务调度方法研究》
自2013年起，指导硕士研究生/博士研究生20余名。欢迎对数字服务认知智能、智能化推荐技术、数据与知识融合驱动的智能技术、电网故障诊断、多模态深度学习等研究方向有兴趣的同学加入。要求：对学术研究感兴趣、勤奋踏实、为人正直、不怕困难、学习态度端正，具有较好的编程能力等！
烟台大学
