徐原博，博士，副教授/博士生导师

联系方式：

微 信：qitqitqit111

邮 箱：yuanbox@jlu.edu.cn或yuanbox15@hotmail.com

一、教育经历：

1) 2017.9–2019.3, Rutgers, the state university of new jersey,联合培养, 导师: 熊 辉 教授。

2) 2015.9–2019.6, 吉林大学, 计算机系统结构, 博士, 导师: 杨永健 教授。

3) 2012.9–2015.6, 吉林大学, 计算机系统结构, 硕士, 导师: 胡成全 教授。

4) 2008.9–2012.6, 吉林大学, 计算机科学与技术, 学士。

二、科研与学术工作经历

1) 2019.6-2021.6, 吉林大学计算机学院师资博士后，国家博士后创新人才资助计划(博新计划，全国400人，计算机领域11人), 导师: 常 毅 教授。

2) 2021.6-至今，吉林大学计算机学院，副教授/博士生导师。

三、荣誉奖励：

l 获国家博士后创新人才计划资助（国家人力资源和社会保障部-博新计划，青年国家人才，全国计算机学科仅11人获得），2019年。

l 获得吉林省优秀博士学位论文，2020年。

l 获得ACM China分会优秀博士学位论文，2020年。

l 获得ACM China新星奖，2024年。

l 获得吉林省青年科技人才托举计划资助，2021年。

l 获得吉林大学唐敖庆青年学者，2024年。

l 获得吉林大学优秀青年教师培育计划资助，2021年。

l 获得吉林大学励新教师称号，2022年。

l 获得吉林省人才政策2.0支持，2022年。

l 获得吉林省人才政策3.0支持-D类人才（省域拔尖人才），2024年。

l 获得吉林大学工科集群青年人才称号，2024年。

l 获得吉林大学第二批有组织科研专项支持，2024年。

l 获得全国创新创业博士后称号，2023年。

在学期间获多项奖励，包括全国首届互联网+创新创业大赛国家级银奖、2次获得国家奖学金（前1%）、多次博士生一等奖学金、优秀研究生干部、优秀学士，硕士，博士毕业研究生等奖励或荣誉称号。

四、科研成果：

以第一作者或通信作者发表SCI检索学术论文60余篇，包括：

IEEE/ACM汇刊：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE)、ACM Transactions on Information Systems(TOIS)、IEEE Transactions on Multimedia(TMM)、ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data(TKDD)、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(TNNLS)、IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)、IEEE Transactions on Vehicular Technology（TVT）等，以及国际顶级会议IEEE ICDE、IEEE INFOCOM、IJCAI、IEEE SECON、IEEE ICDM、CIKM、IWQoS等。

其中，以第一作者或通信作者发表CCF A类论文11篇，包含中国计算机学会CCF A类或中科院1区ToP论文30+余篇（CCF A类期刊7篇：IEEE TKDE×6，ACM TOIS×1，分别为IEEE Trans和ACM Trans中的数据挖掘顶级刊物，IEEE TMC×1，计算机系统结构领域顶刊），A类会议6篇（IEEE INFOCOM×2，计算机网络顶级会议；ICDE×1，数据挖掘领域顶级会议，IJCAI×2，ACM MM×1）。1区论文22篇。中国计算机学会B类或中科院2区以上论文共计30+篇。包含ESI高被引论文1篇，ESI热点论文1篇，谷歌学术引用800+，H-INDEX=17.与杨永健老师共同指导的硕士研究生刘春雨获得CIKM 2021 Student Travel Award，获批1项专利。同时，还有5项专利申请。

部分代表作：（*通讯作者）

l （CCF A）Yuanbo Xu, Fuzhen Zhuang, En Wang∗, Chaozhuo Li. Jie Wu: Learning without Missing-At-Random Prior Propensity-A Generative Approach for Recommender Systems,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering:(TKDE), 2024.

l （CCF A）Yuanbo Xu, En Wang∗, Yongjian Yang, Hui Xiong: GS2-RS: A Generative Approach for Alleviating Cold start and Filter bubbles in Recommender Systems,IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering:(TKDE), 2023.(ESI 高被引)

l （CCF A）Yuanbo Xu, En Wang∗, Yongjian Yang, Yi Chang: A Unified Collaborative Representation Learning for Neural-Network based Recommender Systems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2022.(ESI 热点)

l （CCF A）Yuanbo Xu; Yongjian Yang; En Wang∗; Fuzhen Zhuang; Hui Xiong: Detect Professional Malicious User with Metric Learning in Recommender Systems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2022.

l （CCF A）En Wang, Yuanbo Xu*, Yongjian Yang, Yiheng Jiang, Fukang Yang, Jie Wu: Zone-Enhanced Spatio-Temporal Representation Learning for Urban POI Recommendation, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2023.

l （CCF A）Yiheng Jiang, Yongjian Yang, Yuanbo Xu*, En Wang: Spatial-Temporal Interval Aware Individual Future Trajectory Prediction, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2023.

l （CCF A）En Wang, Yuanbo Xu∗ , Yongjian Yang, Fukang Yang, Chunyu Liu, and Yiheng Jiang: ToP: Time-dependent Zone-enhanced Points-of-interest Embedding-based Explainable Recommender system, IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), 2021.

l （CCF A）En Wang, Yiheng Jiang, Yuanbo Xu∗, Liang Wang, Yongjian Yang. Spatial-Temporal Interval Aware Sequential POI Recommendation. IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), 2022.

l （CCF A）En Wang, Mijia Zhang, Yuanbo Xu∗, Haoyi Xiong, Yongjian Yang: Spatiotemporal Fracture Data Inference in Sparse Urban CrowdSensing, IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), 2022.

l （CCF A）Yiheng Jiang, Yuanbo Xu*, Yongjian Yang, Funing Yang, Pengyang Wang, Chaozhuo Li, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong: TriMLP: A Foundational MLP-like Architecture for Sequential Recommendation, ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 2024.

部分论文列表（时间倒序）*表示通讯作者：

期刊论文：

l Yiheng Jiang, Yuanbo Xu*, Yongjian Yang, Funing Yang, Pengyang Wang, Chaozhuo Li, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong: TriMLP: A Foundational MLP-like Architecture for Sequential Recommendation, ACM Transactions on Information Systems (TOIS) 2024（CCF A类期刊,数据挖掘顶刊）.

l Yuanbo Xu, Tian Li, Yongjian Yang, Weitong Chen*, Lin Yue: An adaptive category-aware recommender based on dual knowledge graphs, Information Processing & Management(IPM), 2023 （SCI/SSCI检索，CCF B类期刊，中科院1区期刊）.

l Yuanbo Xu, En Wang∗, Yongjian Yang, Hui Xiong: GS2-RS: A Generative Approach for Alleviating Cold start and Filter bubbles in Recommender Systems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2023 （CCF A类期刊，数据挖掘顶刊）.

l En Wang, Yuanbo Xu*, Yongjian Yang, Yiheng Jiang, Fukang Yang, Jie Wu: Zone-Enhanced Spatio-Temporal Representation Learning for Urban POI Recommendation, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2023（CCF A类期刊，数据挖掘顶刊）.

l Yiheng Jiang, Yongjian Yang, Yuanbo Xu*, En Wang: Spatial-Temporal Interval Aware Individual Future Trajectory Prediction, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2024（CCF A类期刊，数据挖掘顶刊）.

l Hengzhi Wang, Yongjian Yang, En Wang∗, Wenbin Liu, Yuanbo Xu, Jie Wu: Truthful User Recruitment for Cooperative Crowdsensing Task: A Combinatorial Multi-Armed Bandit Approach, IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC),2023（CCF A类期刊，计算机网络顶刊）.

l Yuanbo Xu, En Wang∗, Yongjian Yang, Yi Chang: A unified collaborative representation learning for neural-network based recommendersystems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2022 （CCF A类期刊，数据挖掘顶刊）.

l Yuanbo Xu, Yongjian Yang, En Wang∗, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong: Detect professional malicious user with metric learning in recommender systems, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2022 （CCF A类期刊，数据挖掘顶刊）.

l Yuanbo Xu, Xiao Cai, En Wang, Wenbin Liu, Yongjian Yang, Funing Yang: Dynamic traffic correlations based spatio-temporal graph convolutional network for urban traffic prediction, Information Sciences, 2023 (CCF B类期刊，JCR 1区）.

l Qiuyang Huang, Hongfei Jia, Yuanbo Xu*, Yongjian Yang, Gaoxi Xiao: Limi-TFP: Citywide Traffic Flow Prediction With Limited Road Status Information.IEEE Transactions on Vehicular Technology (TVT), 2023（交通领域顶刊，吉大校发D类）.

l Xin Liu, Yongjian Yang∗, Yuanbo Xu, Funing Yang∗, Qiuyang Huang, Hong Wang: Real-time POI recommendation via modeling long-and short-term user preferences, Neurocomputing, 2022 (CCF C 类期刊）.

l Qiuyang Huang, Yongjian Yang, Yuanbo Xu∗, En Wang, Kangning Zhu: Human Origin-Destination Flow Prediction Based on Large Scale Mobile Signal Data, Wireless Communications and Mobile Computing (WCMC), 2021 (CCF C类期刊）.

l Qiuyang Huang, Yongjian Yang, Yuanbo Xu∗, Funing Yang, Zhilu Yuan, Yongxiong Sun: Citywide road-network traffic monitoring using large-scale mobile signaling data, Neurocomputing, 2021 (CCF C类期刊）.

l Yuanbo Xu, Yongjian Yang, En Wang, Jiayu Han, Fuzhen Zhuang, Zhiwen Yu, Hui Xiong: Neural serendipity recommendation: Exploring the balance between accuracy and novelty with sparse explicit feedback, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 2020 (SCI检索, CCF B类期刊).

l Yongjian Yang, Xintao Wang, Yuanbo Xu∗, Qiuyang Huang: Multiagent reinforcement learning-based taxi predispatching model to balance taxi supply and demand, Journal of Advanced Transportation, 2020 （SCI检索）.

l En Wang, Yongjian Yang∗, Jie Wu, Kaihao Lou, Wenbin Liu, Yuanbo Xu: Budgeted video replacement policy in mobile crowdsensing, Journal of Parallel and Distributed Computing, 2020 ( CCF B类期刊）.

l Yuanbo Xu, Yongjian Yang, Jiayu Han, En Wang∗, Jingci Ming, Hui Xiong: Slanderous user detection with modified recurrent neural networks in recommender system, Information Sciences, 2019 ( CCF B类期刊，JCR 1区）.

l Jiayu Han, Lei Zheng, He Huang, Yuanbo Xu, S Yu Philip, Wanli Zuo∗: Deep latent factor model with hierarchical similarity measure for recommender systems, Information Sciences, 2019 ( CCF B类期刊，JCR 1区）.

l Jiayu Han, Lei Zheng, Yuanbo Xu, Bangzuo Zhang, Fuzhen Zhuang, S Yu Philip, Wanli Zuo: Adaptive deep modeling of users and items using side information for recommendation, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS),2019  ( CCF B类期刊）.

l Yuanbo Xu, Yongjian Yang, Jiayu Han, En Wang∗, Fuzhen Zhuang, Jingyuan Yang, Hui Xiong: NeuO: Exploiting the sentimental bias between ratings and reviews with neural networks, Neural Networks, 2019（SCI检索, JCR1区期刊，CCF B类期刊，高影响因子期刊）.

l Yongjian Yang, Yuanbo Xu, En Wang∗, Kaihao Lou, Dongming Luan: Exploring influence maximization in online and offline double-layer propagation scheme, Information Sciences,2018 ( CCF B类期刊,中科院1区期刊）.

l Yongjian Yang, Yuanbo Xu, Jiayu Han, En Wang∗, Weitong Chen, Lin Yue: Efficient traffic congestion estimation using multiple spatio-temporal properties, Neurocomputing, 2017 ( CCF C类期刊）.

l Yongjian Yang, Yuanbo Xu, En Wang∗, Jiayu Han, Zhiwen Yu: Improving existing collaborative filtering recommendations via serendipity-based algorithm, IEEE Transactions on Multimedia (TMM), 2017 ( CCF B类期刊，IEEE Trans，多媒体领域顶刊）.

l Jiayu Han, Wanli Zuo, Lu Liu, Yuanbo Xu, Tao Peng∗: Building text classifiers using positive, unlabeled and ‘outdated’examples, Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2016 ( CCF C类期刊）.

l Yuanbo Xu, Lihong Zhong, Lili He: Analysis on node localization method using maximum likelihood estimation based on wireless sensor network, Transducer and Microsystem Technologies, 2011.

会议论文:

l Yanan Xiao, Lu Jiang, Kunpeng Liu, Yuanbo Xu, Pengyang Wang, Minghao Yin: Hierarchical Reinforcement Learning for Point of Interest Recommendation. 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI),2024. (CCF A类会议长文）.

l Lu Jiang, Yanan Xiao, Xinxin Zhao, Yuanbo Xu, Shuli HuPengyang Wang, Minghao Yin: Hierarchical Reinforcement Learning on Multi-Channel Hypergraph Neural Network for Course Recommendation. 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI),2024. (CCF A类会议长文）.

l Hangtong Xu, Yuanbo Xu∗, Yongjian Yang. Separating and Learning Latent Confounders to Enhancing User Preferences Modeling. International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), 2024 (CCF B类会议长文）.

l Jialei Chen, Yuanbo Xu*, Pengyang Wang, Yongjian Yang: Deep Generative Imputation Model for Missing Not At Random Data. Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM), 2023 (CCF B类会议长文）.

l En Wang, Yiheng Jiang, Yuanbo Xu∗, Liang Wang, Yongjian Yang. Spatial-Temporal Interval Aware Sequential POI Recommendation. IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), 2022 (CCF A类会议长文）.

l En Wang, Mijia Zhang, Yuanbo Xu∗, Haoyi Xiong, Yongjian Yang: Spatiotemporal Fracture Data Inference in Sparse Urban CrowdSensing, IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), 2022 (CCF A类会议长文）.

l Chunyu Liu, Yongjian Yang, Zijun Yao, Yuanbo Xu∗, Weitong Chen, Lin Yue, Haomeng Wu: Discovering Urban Functions of High-Definition Zoning with Continuous Human Traces, Proceedings of the 30th ACM International Conference on Information & Knowledge Management (CIKM), 2021 (CCF B类会议长文）.

l En Wang, Pengmin Dong, Yuanbo Xu∗, Dawei Li, Liang Wang, Yongjian Yang: Distributed Game-Theoretical Task Offloading for Mobile Edge Computing, IEEE 18th International Conference on Mobile Ad Hoc and Smart Systems (MASS), 2021 (CCF C类会议长文）.

l En Wang, Mijia Zhang, Yongjian Yang, Yuanbo Xu∗, Jie Wu: Exploiting Outlier Value Effects in Sparse Urban CrowdSensing, IEEE/ACM 29th International Symposium on Quality of Service (IWQOS), 2021 (CCF B类会议长文）.

l En Wang, Yuanbo Xu∗, Yongjian Yang, Fukang Yang, Chunyu Liu, Yiheng Jiang:ToP: Time-dependent Zone-enhanced Points-of-interest Embedding-based Explainable Recommender system, IEEE INFOCOM 2021-IEEE Conference on Computer Communications (INFOCOM), 2021 (CCF A类会议长文）.

l Yuanbo Xu, Yuanbo Zhang, Yongjian Yang, Hangtong Xu, Lin Yue: Duet Representation Learning with Entity Multi-attribute Information in Knowledge Graphs, ADMA, 2023（CCF C 类会议长文）.

l Yuanbo Xu, Lin Yue, Hangtong Xu, Yongjian Yang: Learning Knowledge Representation with Entity Concept Information, ADMA, 2023（CCF C 类会议长文）.

l Yuanbo Xu, Yongjian Yang, Jiayu Han, En Wang∗, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong: Exploiting the sentimental bias between ratings and reviews for enhancing recommendation, IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2018 (CCF B类会议长文）.

l Yu Jiang, Jin Wang, Lili He, Yuanbo Xu, Hongtao Bai∗: A Low Power Balanced Security Control Protocol of WSN, International Conference on Heterogeneous Networking for Quality, Reliability, Security and Robustness, 2016 (EI会议).

l Yuanbo Xu, Yu Jiang∗, Chengquan Hu, Hui Chen, Lili He, Yinghui Cao: A balanced security protocol of wireless sensor network for smart home (EI会议).

五、国家级主持项目：

主持了多项国家级，省部级项目，包括：

主持了吉林省科技厅自然科学面上项目，吉林省教育厅科技项目，主持并承办了吉林省青年科学家论坛；同时，作为主要参与人参与了自然科学基金面上项目，CCF百度基金，吉林省科技厅重点项目，省发改委项目，吉林省自然科学基金等近10项项目。主持了与吉林长白山烟草公司合作的百万级（196万）横向项目。项目可支配金额超400万。

六、学术服务：

— 中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员

— 中国人工智能学会委员

— 中国计算机学会高级会员

— 第四届吉林省机器人大赛优秀教练员

— 第十六届吉林省科协青年科学家分论坛主席

— 常态化担任AAAI，IJCAI，ICML，WWW，CIKM，ICDM等多个国际顶级会议的程序委员会委员

— Applied Sciences等多个期刊的Guest Editor  

— 担任如下国际知名期刊审稿人：

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

IEEE Transactions on Mobile Computing

IEEE/ACM Transactions on Networking

ACM Transactions on Information System

IEEE Transactions on Vehicular Technology

IEEE Transactions on Intelligent Transportation System

IEEE Internet of Things Journal

IEEE Transactions on Communications

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data

七、招生简介：

招收计算机相关专业的博士和硕士研究生：

• 每年招收博士研究生1名（本科直博、硕博连读、申请考核均可）

• 每年招收硕士研究生6名（计算机学院和软件学院的学硕、专硕均可）

• 常年招收博士后（吉林大学“鼎新学者”博士后或项目资助博士后均可）

欢迎对下面相关领域(智能推荐系统，多模态数据分析，知识图谱，迁移学习，群智感知等)研究感兴趣, 具有较好数学和英语基础（CET-6及以上），尤其是有机器学习、随机过程、博弈论、算法设计与分析、图论、深度学习、强化学习、知识推理等知识储备, 并较为熟练掌握工程开发技术的同学报考我的博士或硕士研究生。如果你不确定你的背景是否适合或者有其他的问题,可以随时通过以下方式联系我：

联系方式：

Q      Q：174728098

Wechat：qitqitqit111

邮 箱：yuanbox@jlu.edu.cn或yuanbox15@hotmail.com

八、一点题外话：

关于我自己：吉林省德惠人。本科硕士博士在吉林大学读了10余年，土生土长的本土博士（期间国家公派去美国罗格斯大学熊辉教授处进修1.5年）。硕士期间师从胡成全教授，从事物联网方向中的无线组网工作；博士期间师从杨永健教授，懵懵懂懂踏入科研领域。我的科研之路比较坎坷，先后经历了换大方向（从物联网到数据挖掘），换小方向（从城市计算到智能推荐系统）等一系列研究期间应该和不应该踩的坑。因此，相较于那些一帆风顺的天之骄子，我有非常多的亲身经验来指导我的硕士和博士。同时，我是一个自认为性格比较开朗的斜杠青年——大学老师/半吊子健身爱好者/业余橄榄球运动员/半个IT发烧友/威士忌深度爱好者（喝不了几杯）——爱好颇多，朋友不少，家庭和睦。

学术方面：学术方面我有三条原则（VED），第一，聚焦有价值的（Valuable）学术研究工作，所做的研究应当有实际的意义和应用的价值；第二，完成端到端（End-to-end）的完整学术研究，而不是缝缝补补的堆砌工作；第三，关注学术科研工作中的每一个细节（Details），研究者应该能够自己独立完成问题发现，模型构建，数据处理，实验论证，论文写作等完整的工作。之前自己一年一人可以做一到两个有意义的工作，写几篇不错的paper。近两年入职工作和家庭事务较多，速度放缓，但马上可以回归正轨。在此不做展开，感兴趣可以翻阅我的谷歌学术链接，或者随时沟通。

培养方面：尽量让学生们在正确的时间做正确的事（Do the right thing at the right time），这是我的培养原则。这也归功于我的硕士导师胡成全教授，博士导师杨永健教授，国外导师熊辉教授，以及师兄王恩教授的言传身教。所带的学生也陆续有CCF A类，B类的成果产出。我希望与学生成为朋友，能跟学生多交流多沟通；同时我也秉承有教无类的思想，对每一个学生尽可能实现因材施教。组内的研究和学术氛围非常浓厚，非常适合想要在研究生阶段踏踏实实真真切切的做科研的同学们。同时对于考公务员或者其他想法的同学，实验室也是抱着开放的态度。在实习方面，与工业界（百度，腾讯，蚂蚁金服）也有较为紧密的合作。