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卢敏

【发布日期:2021-10-06 | 来源:taptap下载安装安卓计算机科学与技术学院 】

姓名:卢敏

性别:男

职称:副研究员

学位:博士

主要研究方向:网络嵌入、文本表示学习、强化学习

邮箱:mlu@cauc.edu.cn

n  已完成科研项目

[1].     2016.12018.12. 基于集成异构网络的民航旅客-航班关联挖掘研究.国家自然科学基金,主持

[2].     2013.112015.11.基于异构网络的民航旅客行为个性化推荐研究.中央高校基本科研业务费, 主持

[3].     2018.9~2020.4.京津冀机场群旅客出行需求和服务偏好研究.民航重点实验室开放课题

n  正承担的科研项目

[1].     2019.1-2021.12. 京津冀三弟机场客流视频大数据分析研究.天津市基金项目,校内主持

[2].     2019.4-2020.12民航潜在高价值旅客发现及其行为细分研究.民航重点实验室开放课题,主持

n  已发表论文

[1].     卢敏,王莉,唐菱. 基于block Gibbs的航空公司外航服务人员排班算法. 电子与信息学报, 40(10):2513-2520,2018

[2].     卢敏,王莉. 面向班型动态生成的地服人员排班算法, 交通运输系统工程与信息, 18(4):54-60,2018

[3].     卢敏,李照宇, 刘康超, 李纯.基于旅客出行意图的潜在高价值航线挖掘, 铁路计算机应用, 2018,27(7): 109-114.

[4].     Min Lu and Xia Feng. Group-Based Learning Using Nearest Neighbor for Text Categorization. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, Vol 12, 4114-4126, 2015. (EI).

[5].     Min Lu and Xia Feng. Cooperative Learning for Text Classification Over Naturally Grouped Data. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, Vol 13, 1071-1084, 2016. (EI).

[6].     徐涛,张继水,卢敏. 基于出行意图的潜在高价值旅客发现概率模型. 北京邮电大学学报, 42(1):81-86, 2019 (EI)

[7].     徐涛,孟野,卢敏.基于RankClus 算法的机场流程日志活动挖掘.电子与信息与信息学报,38(8):2033-2039,2016.(EI)

[8].     徐涛,赵晨旭,卢敏. 基于因子分析的航班撤轮挡时刻预测方法. 计算机工程与设计, 38(11):3011-3017, 2017.

[9].     Feng xia, Xu Bingyu, Min Lu. Potential High-Value Passengers Discovery by RandomWalk on Passenger-Route Heterogeneous Network, Journal ofComputational and Theoretical Nanoscience,Vol 12, 1568-1573,2015.(SCI)

[10]. 卢敏,冯霞.一种基于KNNSVR的航班滑出时间预测方法, 发明专利, 201611028715.3, 实质审查的生效阶段.

[11]. 卢敏.基于GPS路径数据分析的机场摆渡车调度系统, 软件著作权,2017SR60568

[12]. Feng Xia, Bingyu Xu, Min Lu and Congyin Zhang. Infrequent Passenger Value Discovery by Random Walk on Passenger-route Heterogeneous Network. Journal of Computational and Theoretical Nanoscience, 2(1):10-17,2015.(SCI 检索, IF:1.1)

[13]. 冯霞, 徐冰宇, 卢敏. 民航旅客订票行为细分及群体特征分析.计算机工程与设计,36(8):2217-2222.( EI 检索)

[14]. 冯霞,张聪颖,卢敏. An airport noise annoyance model and its application on BCIA. Energy Education Science and Technology Part A: Energy Science and Research,32(4):2375-2388, 2014. ( EI 检索)

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