师资队伍

副教授

  • 姓名:于自强

  • 职务:

  • 职称:副教授 硕士生导师

  • 所在院系:计算机系

  • 最后学位:博士

  • 最后学历:研究生

  • 最后毕业院校:山东大学

  • 所学专业:计算机软件与理论

  • 研究方向:海量数据管理与分析

  • 联系方式:zqyu@ytu.edu.cn

个人简介

于自强:博士,现为烟台大学计算机与控制学院副教授、学科带头人。CCF数据库专委会执行委员、CCF信息系统专委会执行委员、ACM SIGSPATIAL 中国分会执行委员、山东省人工智能学会理事,山东省人工智能学会组织工委副秘书长。2015年6月毕业于山东大学计算机科学与技术学院。2015-2020于济南大学任教,2018-2019年在约克大学从事访问学者,担任助理研究员,2020年至今于烟台大学任教。主要研究方向为海量数据管理与分析,包括时空数据计算、图数据计算、流数据分布式计算、视频数据结构化查询等领域。主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年项目、山东省重点研发计划、山东省中青年科学家科研奖励基金等多项国家和省部级研究课题。在VLDB 2022(CCF A类会议)、SIGMOD 2021(CCF A类)、SIGMOD 2020(CCF A类)、《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》 (CCF A类)、《Information Sciences》(CCF B类、中科院1区)、EDBT (CCF B类)、《软件学报》 等国内外数据库和数据挖掘领域的顶级会议和期刊发表论文20余篇。获得山东省人工智能自然科学二等奖(首位)、2020 ACM 学术新星奖(济南)、2016 ACM 优博奖(济南)(由图灵奖得主John Hopcroft颁奖)、2016年 山东大学优秀博士学位论文、WAIM 2015国际会议(CCF C类)最佳论文奖。担任TKDE(CCF A类)、JCST(CCF B类)、Information System(CCF B类)、EAAI(中科院1区)等期刊的审稿人或特邀审稿人以及AAAI、CIKM、MDM、APWeb-WAIM等数据库和数据挖掘领域国际高水平会议的程序委员会委员。      

教育经历:

2010.09-2015.06,山东大学,计算机软件与理论,博士,导师:禹晓辉 

2007.09-2010.06,兰州交通大学,计算机系统结构,硕士,导师:李敬文 

2003.09-2007.06,济南大学,计算机科学与技术,学士        

工作经历:

2020.02 - 至今,烟台大学,副教授,硕士生导师

2018.4-2019.4,约克大学(加拿大),助理研究员

2015.07-2020.1,济南大学,讲师(校聘教授岗)

研究兴趣:

时空数据管理与分析、流数据分布式计算、大规模视频结构化查询

主讲课程:

本科生:《数据库系统原理及应用》、《算法设计与分析》
研究生:《大数据处理技术》

代表性论文:

1.Ziqiang Yu, Xiaohui Yu, Nick Koudas, Yang Liu, Yifan Li, Yueting Chen, Dingyu Yang: Distributed Processing of k Shortest Path Queries over Dynamic Road Networks. Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. 2020: 665-679 ( CCF A类会议,数据库和数据挖掘领域国际顶级会议)
2.Ziqiang Yu, Yang Liu, Xiaohui Yu, Ken Q. Pu: Scalable Distributed Processing of K Nearest Neighbor Queries over Moving Objects. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 27(5): 1383-1396 (2015)(CCF A类期刊,数据库和数据挖掘领域国际顶级期刊)
3.Yueting Chen, Nick Koudas, Xiaohui Yu, Ziqiang Yu: Spatial and Temporal Constrained Ranked Retrieval over Videos. Proceedings of the VLDB Endowment. 15(11): 3226-3239 (2022) (CCF A类会议,数据库和数据挖掘领域国际顶级会议)
4.Yueting Chen, Xiaohui Yu, Nick Koudas, Ziqiang Yu: Evaluating Temporal Queries Over Video Feeds. Proceedings of the 2021 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. 2021: 287-299 (CCF A类会议,数据库和数据挖掘领域国际顶级会议)
5.Ziqiang Yu, Xiaohui Yu, Yang Liu, Wenzhu Li, Jian Pei: Mining Frequent Co-occurrence Patterns across Multiple Data Streams. Extending Database Technology, 2015: 73-84 (CCF B类会议,数据库和数据挖掘领域国际顶级会议)
6.Ziqiang Yu, Abraham A, Yu X, et al. Improving the effectiveness of keyword search in databases using query logs[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2019:  81: 169-179. (IF=7.802,中科院1区)
7.Xiaohui Yu, Ziqiang Yu*, Yang Liu, Huxia Shi: CI-Rank: Collective importance ranking for keyword search in databases. Information Sciences. 384: 1-20 (2017) (通讯作者,CCF B类期刊,中科院1区)
8.Tianlun Dai, Bohan Li, Ziqiang Yu*, Xiangrong Tong, Meng Chen, Gang Chen: PARP: A Parallel Traffic Condition Driven Route Planning Model on Dynamic Road Networks. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), 12(6): 73:1-73:24 (2021) (通讯作者,IF=10.489,人工智能领域Top期刊)
9.Kun Ma, Bo Yang, Zhe Yang, Ziqiang Yu*: Segment access-aware dynamic semantic cache in cloud computing environment. Journal of Parallel and Distributed Computing. 110: 42-51 (2017)(通讯作者,CCF B类期刊,分布式计算领域国际顶级期刊)
10.Ziqiang Yu, Fatos Xhafa, Yuehui Chen, Kun Ma: A distributed hybrid index for processing continuous range queries over moving objects. Soft Computing. 23(9): 3191-3205 (2019)(IF=3.732 , 中科院3区)
11.Ziqiang Yu, Yuehui Chen, Kun Ma: Real-time processing of k-NN queries over moving objects. Soft Computing. 21(18): 5181-5191 (2017)(SCI,IF=3.732,中科院3区)
12.于自强, 禹晓辉, 董吉文, 王琳. 分布式多数据流频繁伴随模式挖掘[J]. 软件学报,2019,30(04):1078-1093.(CCF推荐A类中文期刊)
13.韩士元, 何清, 于自强*, 童向荣, 郑渤龙. 面向移动对象连续k近邻查询的双层索引结构. 软件学报: 1-15[2023-01-01]. (通讯作者,CCF推荐A类中文期刊)
14.马永强, 陈晓萌, 于自强*. 分布式环境下大规模移动对象范围查询算法. 计算机应用:1-12[2023-01-01]. (通讯作者,CCF推荐C类中文期刊)
15.张潇誉, 于自强*, 刘承栋, 李博涵, 靖常峰. 面向视频数据的时空伴随模式挖掘算法. 计算机应用. (通讯作者,CCF推荐C类中文期刊)
16.Jin Zhou, Hao Teng, Ziqiang Yu*, Dong Wang, Jiaqi Wang: Distributed Processing of Continuous Range Queries Over Moving Objects. Intelligent Computing Theories and Application: 13th International Conference, ICIC 2017: 800-810(通讯作者,CCF C类会议)
17.Jing Zhou, Yang Liu, Ziqiang Yu: Improving the Effectiveness of Keyword Search in Databases Using Query Logs. Web-Age Information Management: 16th International Conference, WAIM 2015: 193-206 (Best Paper Award, CCF C类会议,数据库和数据挖掘领域国际知名会议)
18.Lingyu Zhang, Zhijie He, Xiao Wang, Ying Zhang, Jian Liang, Guobin Wu, Ziqiang Yu, Penghui Zhang, Minghao Ji, Pengfei Xu, Yunhai Wang: Pick-Up Point Recommendation Using Users' Historical Ride-Hailing Orders. Wireless Algorithms, Systems, and Applications: 17th International Conference, WASA (2) 2022: 393-405 (CCF C类会议,数据库和数据挖掘领域国际知名会议)
19.Min Yang, Yang Liu, Ziqiang Yu: Distributed Grid-Based K Nearest Neighbour Query Processing Over Moving Objects. Web-Age Information Management: 16th International Conference, WAIM 2015: 350-361 (CCF C类会议,数据库和数据挖掘领域国际知名会议)
20.Lingyu Zhang, Zhijie He, Xiao Wang, Ying Zhang, Jian Liang, Guobin Wu, Ziqiang Yu, Penghui Zhang, Minghao Ji, Pengfei Xu, Yunhai Wang: Users' Departure Time Prediction Based on Light Gradient Boosting Decision Tree. Wireless Algorithms, Systems, and Applications: 17th International Conference, WASA (2) 2022: 595-605(CCF C类会议,数据库和数据挖掘领域国际知名会议)

注:中国计算机学会(CCF)推荐“刊物和会议分为A、B、C三档。A类表示国际上极少数的顶级刊物和会议,鼓励我国学者去突破;B类是指国际上著名和非常重要的会议、刊物,代表该领域的较高水平,鼓励国内同行投稿;C类指国际上重要、为国际学术界所认可的会议和刊物”(https://www.ccf.org.cn/wqxwcx/ccflwz/2010-08-30/649469.shtml)。

获奖:

1.山东省人工智能自然科学二等奖(首位)
2.2020 ACM 学术新星奖(济南)
3.2016 ACM 优博奖(济南)
4.2016 山东大学优秀博士学位论文奖

主持科研项目:

1.国家自然科学基金面上项目,时空敏感的视频数据结构化查询关键技术研究,2022.01-2025.12,主持,在研  60万元
2.国家自然科学基金青年项目,面向出行服务中海量时空数据连续查询的分布式计算方法,2018.01-2020.12,主持,结题   27万元  
3.山东省重点研发计划,面向城市出行服务的海量时空数据分布式处理平台研究,主持,2018.01-2019.12,结题  20万元
4.山东省中青年科学家科研奖励基金,大规模移动对象k近邻查询关键技术研究,2016.11-2018.11,主持,结题  7万元

专利:

基干混合高斯模型的移动对象连续k近邻査洵方法及系统  于自强 闫栋昊 周劲 韩士元 王栋 马坤 证书号:3693225

面向时空数据k近邻查询的分布式计算平台及查询方法  于自强 王栋 韩士元 陈月辉 马坤 证书号:3263081

指导研究生情况:
指导研究生9人,欢迎对数据处理、算法设计等方向有浓厚兴趣且具备一定的编程能力和英语基础的同学报考!也欢迎对数据科学有浓厚兴趣的优秀本科生加入!

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