信息与软件工程学院（示范性软件学院）
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| 导师代码： |
20971
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| 导师姓名： |
朱嘉静
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| 性 别： |
男 |
| 特 称： |
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| 职 称： |
副教授
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| 学 位： |
工学博士学位
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| 属 性： |
专职 |
| 电子邮件： |
jjzhu@uestc.edu.cn
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| 学术经历：
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2021-02-至今 电子科技大学博士后
2023-02-至今 电子科技大学信息与软件工程学院副教授
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| 个人简介：
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男，电子科技大学信息与软件工程学院副教授，科研工作聚焦临床药学信息化相关研究，涉及海量数据挖掘与决策、机器智能与推理、社交网络分析等领域，目前主要从事人工智能与药物不良反应的医工交叉学科研究，涉及化学药物间不良反应预测和中药配伍禁忌挖掘和预测。
2015.09-2020.12,电子科技大学,信息与软件工程学院, 博士（直博）
2011.09-2015.06,电子科技大学,信息与软件工程学院, 学士
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| 科研项目：
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主持：
1. 基于多属性融合药物间不良反应预测的关键问题研究 国家级 国家自然科学基金青年科学基金
2. 基于分子结构的药物间不良反应预测模型研究 省部级 中国博士后科学基金 （面上一等）
3. 面向分子结构特征的药物间不良反应预测方法研究 省部级 四川省自然科学基金
参与：
1. 四川省绵阳市乙肝与结核病、凉山州布拖县艾滋病综合防治示范区规模化现场队列研究 国家级 国家科技重大专项
2. 基于GIS和语义发掘的高原病藏医古籍文献诊疗知识可视化发现研究 国家级 国家自然科学基金青年科学基金
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| 研究成果：
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[1] J. Zhu, Y. Liu*, Y. Zhang, Z. Chen, X. Wu. Multi-attribute discriminative representation learning for prediction of adverse drug-drug interaction[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022. (中科院JCR一区, CCF A, IF: 24.314)
[2] J. Zhu, Y. Liu*, Y. Zhang, Z. Chen, X. Wu. Adaptive regularized multi-attribute fuzzy distance learning for predicting adverse drug-drug interaction[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2022. (中科院JCR一区, IF: 12.253)
[3] J. Zhu, Y. Liu*, C. Wen, X. Wu. DGDFS: Dependence guided discriminative feature selection for predicting adverse drug-drug interaction[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022, 34(1): 271-285. (CCF A, IF: 9.235)
[4] J. Zhu, Y. Liu*, C. Wen. MTMA: A multi-task multi-attribute learning model for predicting adverse drug-drug interaction[J]. Knowledge-Based Systems, 2020, 199: 1-13. (中科院JCR一区, IF: 8.139)
[5] J. Zhu, Y. Liu*, H. Wu, Z. Chen, Y. Zhang, S. Yang, C. Yang, W. Yang, X. Wu. A no self-edge stochastic block model and a heuristic algorithm for balanced anti-community detection in networks[J]. Information Sciences, 2020, 518: 95-112. (中科院JCR一区, IF: 8.233)
[6] J. Zhu, Y. Liu*, Y. Zhang, D. Li. Attribute supervised probabilistic dependent matrix tri-factorization model for the prediction of adverse drug-drug interaction[J]. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, 2021, 25(7): 2820-2832. (中科院JCR二区, IF: 7.021)
[7] J. Zhu, Y. Liu*, Y. Zhang, Z. Chen, Q. Li, S. Yang, X. Liu, S. Zhai, Y. Zhang, C. Wen. IHPreten: A novel supervised learning framework with attribute regularization for prediction of incompatible herb pair in traditional Chinese medicine[J]. Neurocomputing, 2019, 338: 207-221. (中科院JCR二区, IF: 5.779)
[8] J. Zhu, Y. Liu*, S. Yang, S. Zhai, Y. Zhang, C. Wen. A supervised learning framework for prediction of incompatible herb pair in traditional Chinese medicine[C]. In: Proceedings of the Twenty-Seventh ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2018, pp. 1799-1802.
[9] J. Zhu, Y. Liu*, Y. Zhang, X. Liu, Y. Xiao, S. Wang, X. Wu. Exploring anti-community structure in networks with application to incompatibility of traditional Chinese medicine[J]. Physica A-Statistical Mechanics and Its Applications, 2018, 486: 31-43. (IF: 3.778)
[10] J. Zhu, Y. Liu*, C. Yang, W. Yang, Z. Chen, Y. Zhang, S. Yang, X. Wu. A degree-based block model and a local expansion optimization algorithm for anti-community detection in networks[J]. PLoS One, 2018, 13(4): 1-25. (IF: 3.752)
[11] Y. Zhang, Y. Liu*, J. Zhu, X. Wu. FSPRM: A feature subsequence based probability representation model for Chinese word embedding[J]. IEEE-ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing, 2021, 29: 1702-1716. (中科院JCR一区, IF: 4.364)
[12] Z. Chen, Y. Liu*, J. Zhu, Y. Zhang, R. Jin, X. He, J. Tao, L. Chen. Time-frequency deep metric learning for multivariate time series classification[J]. Neurocomputing,2021, 462: 221-237. (中科院JCR二区, IF: 5.779)
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| 专业研究方向：
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| 专业名称 |
研究方向 |
招生类别 |
| 083500软件工程 |
01软件理论，05工业软件，06智能计算 |
硕士学术学位 |
| 085405软件工程 |
01软件理论，05工业软件，06智能计算 |
硕士专业学位 |
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