方毅立

方毅立
方毅立
职务
计算机科学与技术系副主任
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信息楼429室
简历

     方毅立,男,福建龙岩人,博士,副教授,硕士生导师,中国计算机学会(CCF)会员及CCF协同计算专委会委员。本科毕业于东北大学信息与计算科学专业;博士期间在北京航空航天大学师从我国著名的计算机科学家、中科院院士怀进鹏院士攻读大数据领域的博士学位,毕业时获得北航优秀毕业生称号。曾任高德软件公司与中邮科通信技术股份有限公司(原名福建邮科通信技术有限公司、福建省邮电科学研究所)高级软件工程师。2018年加入浙江工商大学计算机与信息工程学院任教至今;主讲《离散数学及其应用》《人工智能》本科生课程《群体智能与社会计算》研究生课程。 

研究方向:人工智能/大数据领域的群体智能联邦学习、社会计算

  • 群体智能:人工智能的分支方向之一,主要研究互联网群体环境下的智能汇聚问题。例如:众包、人本计算、机器学习系统,群智协同计算等;
  • 联邦学习:大数据的分支方向之一,主要研究隐私安全约束下大数据协同计算问题。例如:水平联邦学习垂直联邦学习联邦迁移学习、隐私安全和区块区块链等;
  • 社会计算:人工智能的分支方向之一,主要社交网络中舆情信息传播与管控问题。例如:舆情信息的甄别、溯源、管控、及影响的消除等。

科研项目与成果

     主持国家自然科学基金(面上项目)项及浙江省自然基金(重点项目)1项;以第一参与人参与国家自然科学基金(重大重大研究计划 :培育项目)、浙江省自然基金重点项目及探索类项目各1项;参研完成国家重点基础研究发展计划(973计划)国家重点研发计划课题(863项目)、青年973项目及国家自然科学基金等多项国家级课题。 在AAAI、IJCAI、DASFAA、ESWA、JCST、Information Sciences等CCF A、CCF B及国内外重要的会议期刊中发表20余篇论文,其中,在国内重要学术会议ChineseCSCW '17获得了Best paper award。

部分科研项目列表:

  • 国家自然科学基金(面上项目),“群智协同计算理论及过程优化技术”(61976187)2020.1-2023.12,59万元,(主持,在研
  • 浙江省自然科学基金(重点项目),“群体智能的质量控制理论及优化技术”(LZ22F0200082022.1-2025.1230万,(主持,在研
  • 浙江省自然科学基金(重点项目),“基于深度学习的信 息疫情不实信息检测和甄别研究”(LZ21F020004 )2021.1-2024.1230万,(第一参与人,在研
  • 国家自然科学基金(重大研究计划项目),“基于网络大数据的借款人贷前风险智能评估方法”(92046002)2021.1-2021.12,20万元,(第一参与人,在研
  • 浙江省自然科学基金(面上项目)基于电商数据的P2P借款人贷前风险评估模型 (LY20F030002 )2020.1-2022.1230万,(第一参与人,完成
  • 国家重点基础研究发展计划(973 计划),“网络信息空间大数据计算理论”(2014CB340300)子课题“大数据分析与挖掘处理系统”,(参研,完成)
  • 国家重点研发计划课题, 2016YFB1000804, 基于开发者关联分析的智能协作关键技术与支撑环境,2016.7-2019.6,542 万元,(参研,完成)
  • 青年973 项目,2015CB358700,大数据群体计算的基础理论与关键技术,2015/01-2019/12,500 万元,(参研,完成)。

部分论文列表:

  • Yili Fang, Zhaoqi PeiXinyi DingWentao XuTao Han: Incorporating Feature Labeling into Crowdsourcing for More Accurate Aggregation Labels. CollaborateCom (2) 2022: 306-324.
  • Y Fang#, P Chen,T,Han,Hint: harnessing the wisdom of crowds for handling multi-phase tasks. Neural Computing and Applications, 2022. 1-23(SCI 二区,CCF C ,通讯作者)
  • Wang, X., Zhou, T., Wang, X., & Fang, Y# . Harshness-aware sentiment mining framework for product review. Expert Systems with Applications187, (2022).115887.(SCI TOP 期刊, 通讯作者)
  • Ting Zhou, Xun Wang, Yili Fang#. HARK: Harshness-Aware Sentiment Analysis Framework for Product Review. AAAI 2020: 13993-13994CCF A, 学生第一,通讯作者).
  • Yili Fang, Hailong Sun, Pengpeng Chen, JinpengHuai. On the Cost Complexity of Crowdsourcing. IJCAI '2018.(CCF A).
  • Yili Fang, Pengpeng Chen, Hailong Sun, JinpengHuai. A Decision Tree Based Quality Control Framework for Multi-phase Tasks in Crowdsourcing. ChineseCSCW'2017 (Best Paper Award).
  • Yili Fang, Hailong Sun, Guoliang Li Richong Zhang, JingpengHuai. Effective Result Inference for Context-Sensitive Tasks in Crowdsourcing. DASFAA2016  (CCF B).
  • Tao Han, HailongSun,Yangqiu Song, Yili Fang, Xudong Liu. Incorporating External Knowledge into Crowd Intelligence for More Specific Knowledge Acquisition. IJCAI 2016(CCF A).
  • Yili Fang,  Hailong Sun, Guoliang li, Richong Zhang , JinpengHuai. Context-Aware Result Inference in Crowdsourcing [J]  Information Sciences , 2018  (CCF B)
  • Yili Fang, Hailong Sun, Pengpeng Chen, Ting Deng: Improving the Quality of Crowdsourced Image Labeling via Label Similarity. J. Comput. Sci. Technol. 2017 (CCF B)
  • Pengpeng,ChenHailongSun, Yili Fang#, JinpengHuai.  Collusion-Proof Result Inference in Crowdsourcing [J]  J.Comput. Sci. Technol., 2018(CCF B通讯作者

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