宋威 宋威，教授、博士，中国计算机学会高级会员，数据库专业委员会委员；主要从事数据挖掘与推荐系统方向的研究工作，发表论文60余篇，其中第1作者SCI论文10篇，论文总计被引用934次，单篇最高他引120次；主持国家自然科学基金2项，北京市自然科学基金1项；获得国家科技进步二等奖1项（第3完成人）；曾入选北京市“高创计划”领军人才，北京市百千万人才工程，北京市长城，北京市“高创计划”青年拔尖人才；曾荣获北京市师德先锋荣誉称号；已指导硕士毕业生中：1人获北方工业大学首届“研究生学术之星”称号，5人获得国家奖学金，1人被评为北京市优秀研究生毕业生。

中国.北京 100144
北方工业大学信息学院
Tel:
E-mail: songwei@ncut.edu.cn





个人简历
2015.12至今，教授
2018年8月，英国华威大学，进修
2010.11-2015.11，副教授
2008.5-2010.10，讲师
2008.1，北京科技大学，计算机应用技术，博士


教授课程
C语言程序设计、数据仓库与数据挖掘、人工智能

主要研究领域和方向
数据挖掘、推荐系统


近五年的荣誉成果
1. 2014年，国家科技进步二等奖，第3完成人.
2. 2019年，北京市长城.
3. 2016年，北京市“高创计划”领军人才.
4. 2016年，北京市百千万人才工程入选者.
5. 2015年，北京市“高创计划”青年拔尖人才.
6. 2018年，北京市师德先锋.
7. 2012年，中国有色金属工业科学技术一等奖，第5完成人.
8. 2013年，石景山区优秀青年知识分子.


近年来主要科研项目
1. 国家自然科学基金青年项目，基于多关系数据挖掘的跨媒体推荐关键技术研究(**)，负责人.
2. 北京市自然科学基金面上项目，面向交叉口交通大数据的序列模式挖掘关键技术研究(**)，负责人.
3. 北京市科委项目，面向视频推广服务的智能检索与数据挖掘技术研究 (D**6002)，子课题负责人.
4. 北京市中青年骨干人才项目，面向工业生产数据的分布式序列模式挖掘算法研究 (PHR)，负责人.
5. 北京市优秀人才项目，关联规则精简基的模型与挖掘算法研究(2009D)，负责人.

近年来出版的主要教材与专著
1. Wei Song, Chaomin Huang. Mining high utility itemsets using bio-inspired algorithms:a diverse optimal value framework. IEEE Access, 2018, 6(1): 19568-19582.（SCI检索）
2. Wei Song, Chaomin Huang. Discovering high utility itemsets based on the artificial bee colony algorithm. PAKDD 2018, Lecture Notes in Computer Science, vol 10939, Melbourne, Australia, 2018, pp.3-14. (CCF C类会议, Long paper)
3. Wei Song, Beisi Jiang, Yangyang Qiao. Mining multi-relational high utility itemsets from star schemas. Intelligent Data Analysis, 2018, 22(1): 143–165. （CCF C类期刊，SCI检索）
4. Wei Song, Zihan Zhang, Jinhong Li. A high utility itemset mining algorithm based on subsume index. Knowledge and Information Systems, 2016, 49(1): 315-340.(CCF B类期刊，SCI检索)
5. Wei Song, Chunhua Wang, Jinhong Li. Binary Partition for Itemsets Expansion in Mining High Utility Itemsets. Intelligent Data Analysis, 2016, 20(4): 915–931. （CCF C类期刊，SCI检索）
6. Wei Song, Yu Liu, Jinhong Li. Mining high utility itemsets by dynamically pruning the tree structure. Applied Intelligence, 2014, 40(1): 29-43.（CCF C类期刊，SCI检索）
"Computing Reviews 19th Annual Best of Computing Notable Articles”（http://www.computingreviews.com/recommend/bestof/notableitems.cfm?bestYear=2014）
7. Wei Song, Yu Liu, Jinhong Li. BAHUI: fast and memory efficient mining of high utility itemsets based on bitmap. International Journal of Data Warehousing and Mining, 2014, 10(1): 1-15. (SCI检索)
8. Wei Song, Jinhong Li, Zhangyan Xu. Meta itemset: a new concise representation of frequent itemset. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2009, 21 (4): 259-272. （CCF C类期刊，SCI检索）
9. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-BitTableFI: An improved algorithm for mining frequent itemsets. Knowledge-Based Systems, 2008, 21 (6): 507-513. （CCF C类期刊，SCI检索）
10. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-CloseMiner: an improved algorithm for mining frequent closed itemset. Intelligent Data Analysis, 2008, 12(4): 321-338. （CCF C类期刊，SCI检索）
11. Wei Song, Bingru Yang, Zhangyan Xu. Index-MaxMiner: a new maximal frequent itemset mining algorithm. International Journal on Artificial Intelligence Tools, 2008, 17(2): 303–320. (SCI检索)
12. 杨炳儒,宋威,徐章艳.基于知识发现的专家系统的新构造.中国科学E辑, 2007, 37(6): 738- 747.
13. 杨炳儒,宋威,徐章艳.基于内在认知机理的知识发现理论及其应用.自然科学进展, 2006, 16(1): 107-115.

在研主要项目
国家自然科学基金面上项目，面向大规模在线开放课程的个性化精准推荐关键技术研究(**)，负责人.

国内外学术活动
1.The 2020 2nd International Conference on Big Data Engineering (BDE 2020),Shanghai,Technical Committee Member.
2. The 2nd International Workshop on Utility-Driven Mining and Learning (UDML 2019), Held in conjunction with the 19th IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2019), Beijing, Program Committee Member.
3. The 13th International Conference on Genetic and Evolutionary Computing (ICGEC 2019), Qingdao, Program Committee Member.
4. The 1st IEEE International Workshop on Big Data Analytics for Cyber Security and Defence (BigCyberSecurity 2019), Fukuoka, Japan, Technical Program Committee Member.
5.The 4th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things (CCIOT 2019),Tokyo,Technical Committee Member.
6.The 1st International Workshop on Utility-Driven Mining (UDM 2018)Held in conjunction with the 24th ACM SIGKDD Conference (KDD 2018), London, Program Committee Member.
7. The 4th International Conference of Pioneering Computer Scientists, Engineers and Educators (ICPCSEE 2018), Zhengzhou, Program Committee Member.
8. The 3rd International Conference on Data Mining and Big Data (DMBD 2018), Shanghai, Session Chair.
9. The 3rd International Conference of Pioneering Computer Scientists, Engineers and Educators (ICPCSEE 2017), Changsha, Program Committee Member.