刘红岩
管理科学与工程系 教授

管理科学与工程系 副系主任
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刘红岩，清华大学经济管理学院管理科学与工程系教授，清华大学博士，博士生导师。主要研究领域为大数据管理与分析、数据/文本挖掘、在线视频分析、商务智能、社会网络分析、个性化推荐系统、信息系统等，知识发现的理论与应用研究。讲授课程包括数据库原理、数据库应用、商务智能、数据仓库与数据挖掘、数据结构、C语言、信息管理等。
刘红岩，清华大学经济管理学院管理科学与工程系教授，清华大学管理学博士。主要研究领域为数据/文本挖掘、商务智能、社会网络分析、社会计算、个性化推荐系统、信息系统、数据管理等，信息系统与信息管理下的商务智能、知识发现的理论与应用研究。讲授课程包括数据库原理、数据库应用、商务智能、数据仓库与数据挖掘、数据结构、C语言、信息管理等。
刘红岩教授是国家自然科学基金通讯评议专家，在国际顶级及高水平学术期刊，如INFORMS Journal on Computing (one of UTD 24 leading business journals, 2篇)、ACM Transactions on Database Systems (TODS, 1篇)、ACM Transactions on Information Systems (TOIS, 2篇)、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE, 1篇)、Decision Support Systems (DSS, 3篇)、Information Sciences (1篇)、Computational Intelligence (1篇)、Knowledge and Information Systems (2篇)、Electronic Commerce Research and Applications (1篇)等上发表论文十几篇，在顶级国际学术会议如VLDB、IEEE ICDE、ACM SIGKDD、IEEE ICDM、SIAM on Data Mining (SDM)、WWW、ACM CIKM等发表文章数十篇，近些年在国际学术期刊和国际学术会议上总共发表论文80余篇。主持国家自然科学基金3项以及多项企业研究院和企业合作研究课题，作为主要成员参与国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金创新研究群体项目、国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目等。出版书籍《数据库技术及应用》（清华大学出版社，2007年）等。曾获得过多项奖励及荣誉称号，2006年一篇论文被评为数据挖掘顶级国际会议SDM2006四篇最佳论文之一，获CSWIM2009国际会议唯一最佳论文奖，获ADMA2009国际会议唯一最佳研究论文奖，获数据挖掘顶级国际会议SDM2010唯一最佳论文奖；获得5项国家发明专利授权；并先后获得2009年度先进工作者，2009年教学优秀二等奖，2010年科研工作先进二等奖以及清华大学经管学院最佳班主任奖等。
曾以访问身份访问多所国际高校，如香港中文大学系统工程与工程管理系（2011年2月）、美国伊利诺依大学计算机系(UIUC)（2004年9月—2005年10月）、香港科技大学计算机系（2002年8月）、香港中文大学工学院（2001年4月至6月）、香港中文大学商学院（1999年8月—12月），与国际上多位知名的教授开展合作研究，如国际著名的数据挖掘专家UIUC 的Jiawei Han教授、香港中文大学的Jeffrey X. Yu教授、加拿大西安大略大学(UWO)的Charles X. Ling教授以及UC Davis的Catherine Yang等。曾担任众多国际会议的程序委员会委员，例如ICIS Associate Editor、CIKM、PACIS、PAISI、ADMA、APWeb/WAIM、WISE、WISM、CSWIM、CNAIS及ICNC-FSKD等及部分会议的PC Co-chair, track chair及panel chair等，同时担任多个国际高水平学术期刊TKDE ( IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering)、Decision Sciences、INFORMS Journal on Computing、ACM Transactions on Management Information Systems、DSS (Decision Support Systems)、Information Sciences、DKE (the Data & Knowledge Engineering Journal)、IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A、Fuzzy Optimization and Decision Making等的审稿人。现为中国计算机学会高级会员，ACM、IEEE、AIS、SIAM等国际学术组织会员。
刘红岩，清华大学经济管理学院管理科学与工程系教授，清华大学管理学博士。主要研究领域为数据/文本挖掘、商务智能、社会网络分析、社会计算、个性化推荐系统、信息系统、数据管理等，信息系统与信息管理下的商务智能、知识发现的理论与应用研究。讲授课程包括数据库原理、数据库应用、商务智能、数据仓库与数据挖掘、数据结构、C语言、信息管理等。
刘红岩教授是国家自然科学基金通讯评议专家，在国际顶级及高水平学术期刊，如INFORMS Journal on Computing (one of UTD 24 leading business journals, 2篇)、ACM Transactions on Database Systems (TODS, 1篇)、ACM Transactions on Information Systems (TOIS, 2篇)、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE, 1篇)、Decision Support Systems (DSS, 3篇)、Information Sciences (1篇)、Computational Intelligence (1篇)、Knowledge and Information Systems (2篇)、Electronic Commerce Research and Applications (1篇)等上发表论文十几篇，在顶级国际学术会议如VLDB、IEEE ICDE、ACM SIGKDD、IEEE ICDM、SIAM on Data Mining (SDM)、WWW、ACM CIKM等发表文章数十篇，近些年在国际学术期刊和国际学术会议上总共发表论文80余篇。主持国家自然科学基金3项以及多项企业研究院和企业合作研究课题，作为主要成员参与国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金创新研究群体项目、国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目等。出版书籍《数据库技术及应用》（清华大学出版社，2007年）等。曾获得过多项奖励及荣誉称号，2006年一篇论文被评为数据挖掘顶级国际会议SDM2006四篇最佳论文之一，获CSWIM2009国际会议唯一最佳论文奖，获ADMA2009国际会议唯一最佳研究论文奖，获数据挖掘顶级国际会议SDM2010唯一最佳论文奖；获得5项国家发明专利授权；并先后获得2009年度先进工作者，2009年教学优秀二等奖，2010年科研工作先进二等奖以及清华大学经管学院最佳班主任奖等。
曾以访问身份访问多所国际高校，如香港中文大学系统工程与工程管理系（2011年2月）、美国伊利诺依大学计算机系(UIUC)（2004年9月—2005年10月）、香港科技大学计算机系（2002年8月）、香港中文大学工学院（2001年4月至6月）、香港中文大学商学院（1999年8月—12月），与国际上多位知名的教授开展合作研究，如国际著名的数据挖掘专家UIUC 的Jiawei Han教授、香港中文大学的Jeffrey X. Yu教授、加拿大西安大略大学(UWO)的Charles X. Ling教授以及UC Davis的Catherine Yang等。曾担任众多国际会议的程序委员会委员，例如ICIS Associate Editor、CIKM、PACIS、PAISI、ADMA、APWeb/WAIM、WISE、WISM、CSWIM、CNAIS及ICNC-FSKD等及部分会议的PC Co-chair, track chair及panel chair等，同时担任多个国际高水平学术期刊TKDE ( IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering)、Decision Sciences、INFORMS Journal on Computing、ACM Transactions on Management Information Systems、DSS (Decision Support Systems)、Information Sciences、DKE (the Data & Knowledge Engineering Journal)、IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A、Fuzzy Optimization and Decision Making等的审稿人。现为中国计算机学会高级会员，ACM、IEEE、AIS、SIAM等国际学术组织会员。
刘红岩教授在国际顶级及高水平学术期刊，如MIS Quarterly、INFORMS Journal on Computing、ACM Transactions on Information Systems、ACM Transactions on Database Systems、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、Decision Support Systems、Information Systems、Information Sciences、Computational Intelligence、Knowledge and Information Systems、Electronic Commerce Research and Applications等上发表二十多篇论文，在顶级国际学术会议如VLDB、IEEE ICDE、ACM SIGKDD、IEEE ICDM、SIAM on Data Mining (SDM)、WWW、ACM CIKM、ICIS等发表文章数十篇，近些年在国际学术期刊和国际学术会议上总共发表论文近百篇。主持国家自然科学基金3项以及多项企业研究院和企业合作研究课题，作为主要成员参与国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金创新研究群体项目、国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目等。出版专著《社会计算：用户在线行为分析与挖掘》（清华大学出版社，2014年）、出版书籍《商务智能技术及应用》（清华大学出版社，2013年）、《数据库技术及应用》（清华大学出版社，2007年）等。曾获得过多项奖励及荣誉称号，2006年一篇论文被评为数据挖掘顶级国际会议SDM2006四篇最佳论文之一，获CSWIM2009国际会议唯一最佳论文奖，获ADMA2009国际会议唯一最佳研究论文奖，获数据挖掘顶级国际会议SDM2010唯一最佳论文奖，获第十四届Web信息系统工程国际会议WISE2013最佳竞赛论文奖；获2018 INFORMS Workshop on Data Science Best Paper Runner-Up。获得10项国家发明专利授权；所负责的国家自然科学基金项目《基于数据挖掘的用户网上行为模式的发现技术与应用研究》2014年被国家自然科学基金委评为特优。
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曾以访问身份访问多所国际高校，与国际上多位知名的教授开展合作研究。刘红岩教授是国家自然科学基金通讯评议专家，曾担任众多国际会议的程序委员会委员，例如ICIS Associate Editor、CIKM、PACIS、PAISI、ADMA、APWeb、WAIM、WISE、WISM、CSWIM、CNAIS等及部分会议的PC Co-chair, track chair及panel chair等，同时担任多个国际高水平学术期刊Management Sciences (MS)、Information System Research (ISR)、INFORMS Journal on Computing、IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering (TKDE)、Decision Sciences、ACM Transactions on Management Information Systems、Decision Support Systems 等的审稿人。现为中国计算机学会数据库专委会会员，中国管理科学与工程学会大数据与商务分析研究会理事，中国自动化学会经济与管理系统专业委员会 SIG委员，中国管理现代化研究会电子商务与网络空间管理专委会副主任。是ACM、IEEE、INFORMS、AIS、SIAM等国际学术组织会员。


0 0 1 872 4976 Renmin University 41 11 5837 14.0 96 800x600 Normal 0 10 pt 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE $([{￡￥·‘“〈《「『【〔〖〝﹙﹛﹝＄（．［｛￡￥ !%),.:;>?]}￠¨°·ˇˉ―‖’”…‰′″?℃∶、。〃〉》」』】〕〗〞︶︺︾﹀﹄﹚﹜﹞！＂％＇），．：；？］｀｜｝～￠ 96 800x600 Normal 0 10 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE 国际期刊论文选列（Selected Journal Papers）
1. He, J.N., Fang, X., Liu, H., Li, X. (2018).Mobile App Recommendation: An Involvement-Enhanced Approach.MIS Quarterly, Forthcoming.
2. Chai, Y., Liu, H., Xu, J. (2018). Glaucoma Diagnosis Based on Both Hidden Features and Domain Knowledge through Deep Learning Models. Knowledge-Based Systems, forthcoming.
3. He, J.N., Liu, H. (2017). Mining Exploratory Behavior to Improve Mobile App Recommendations. ACM Transactions on Information Systems (TOIS). Vol. 35, No. 4, Article 32, 2017.
4. He, J.N., Liu, H., Lau, R., He, J. (2017). Relationship Identification across heterogeneous online social networks. Computational Intelligence. Volume33, Issue3, August 2017, Pages 448-477.
5. He, JN., Liu, H., Xiong, H. (2016). SocoTraveler: Travel-package Recommendations Leveraging Social Influence of Different Relationship Types. Information & Management. Volume 53, Issue 8, Pages 934-950. (December 2016).
6. He, J., Liu, H., Yu, Jeffrey X., Li, P., He, W., Du, X. (2014). Assessing Single-Pair Similarity over Graphs by Aggregating First-Meeting Probabilities. Information Systems. Volume 42, June 2014, Pages 107–122.
7. Liu, H., Yang, Y., Chen, Z., Zheng, Y. (2014). A Tree-Based Contrast Set Mining Approach to Detecting Group Differences. INFORMS Journal on Computing. Volume 26, Issue 2, Spring 2014. Pages 199-413.
8. Liu, H., He, J., Zhu, D., Ling, Charles L., Du, X. (2013). Measuring Similarity Based on Link Information: A Comparative Study. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE). Volume: 25, Issue: 12, 2013, Page(s): 2823–2840. http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TKDE.2012.194.
9. He, J., Liu, H., Gu, Y., Yan, J., Liu, T. (2013). Scalable and Noise Tolerant Web Knowledge Extraction for Search Task Simplification. Decision Support Systems. Volume 56, Pages 156-167. December 2013.(0167-9236).
10. Yang, Y., Liu, H., and Cai, Y. (2013). Discovery of Online Shopping Patterns Across Web Sites. INFORMS Journal on Computing. 2013, 25(1):161–176.
11. Liu, H., He, J., Wang, T., Song, W., Du, X. (2013). Combining user preferences and user opinions for accurate recommendation. Electronic Commerce Research and Applications. Volume 12, Issue 1, 2013, Pages 14–23.
12. Liu, H., He, J., Gu, Y., Xiong, H., Du, X. (2012). Detecting and Tracking Topics and Events from Web Search Logs. ACM Transactions on Information Systems (TOIS). Volume 30 Issue 4, 2012. No. 21.
13. Yang, Y., Padmanabhan, B., Liu, H., Wang, X. (2012). Discovery of Periodic Patterns in Sequence Data: A Variance Based Approach. INFORMS Journal on Computing. 2012; Vol. 24, No. 3. 372-386.
14. Liu, H., Lin, Y., Han, J. (2011). Methods for Mining Frequent Items in Data Streams: An Overview. Knowledge and Information Systems. Volume 26, Issue 1 (2011), Pages 1-30.
15. Cui, J., Liu, H., Li, P., He, J., Du, X, Wang, P. (2011). TagClus: a Random Walk-Based Method for Tag Clustering. Knowledge and Information Systems. Volume 27, Issue 2 (2011), Page 193–225.
16. Liu, H., Lin, F., He, J., Cai, Y. (2010). A New Approach for the Sequential Pattern Mining of High dimensional Sequence Databases. Decision Support Systems. Volume 50, Issue 1, December 2010, Pages 270–280.
17. Huang, Z., Hu, B., Cheng, H., Shen, H., Liu, H., Zhou, X. (2010). Mining Near-duplicate Graph for Cluster-based Reranking of Web Video Search Results. ACM Transactions on Information Systems (TOIS). Volume 28 Issue 4, 2010. pp. 1–27.
18. Liu, H., Wang, X., Yang, Y. (2010). Comments on “An Integrated Efficient Solution for Computing Frequent and Top-k Elements in Data Streams”. ACM Transactions on Database Systems (TODS), Volume 35, Issue 1. April, 2010.
19. He, J., Liu, H., Bo Hu, Du, X., Wang, P. (2010). Selecting Effective Features and Relations for Efficient Multi-relational Classification. Computational Intelligence. Volume 26, Number 3, 2010.
20. Wang, P., Jin, Z., Liu, H. (2010). Capability Description and Discovery of Internetware Entity. Science in China Series F: Information Sciences. 2010 53 (4): 685–703.
21. Liu, H., Wang, X., He, J., Han, J., Xin, D., Shao, Z. (2009). Top-down mining of frequent closed patterns from very high dimensional data. Information Sciences, 15 March 2009. Volume 179, Issue 7, Pages 899–924.
22. Chen, H., Liu, H., Han, J., Yin, X., He, J. (2009). Exploring Optimization of Semantic Relationship Graph for Multi-relational Bayesian Classification. Decision Support Systems. Volume 48, Issue 1, Pages 112–121.
23. Wang, X., Liu, H., Er, D. (2009). HIDS: A Multifunctional Generator of Hierarchical Data Streams. ACM SIGMIS Database (Database for Advances in Information Systems). Volume 40 Issue 2 (May 2009). Pages 29–36.
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24. Chen, G., Liu, H., Yu, L., Wei, Q., Zhang, X. (2006). A New Approach to Classification Based on Association Rule Mining. Decision Support Systems. 42(2006), Pages 674–689.
96 800x600 Normal 0 10 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE 国际会议论文选列（Refereed Proceedings with high impact）
1. Chen, J., Liu, H., Zheng, S. Session-Based Learning for Anchor Ranking on Live Streaming Platforms. International Conference on Information Systems (ICIS 2018), 12. 13-16, 2018. San Francisco, CA, USA.
2. Liu, S., Liu, H. Exploiting Partial Tag Information for Accurate and Explainable Recommendation, 2018 INFORMS Workshop on Data Science (DS 2018). November 3, Phoenix, Arizona, USA.
3. Chen, Z., Liu, H., Han, S. Leveraging Community-Level Social Influence and Vocal Competence for Singing-Song Recommendation. 2018 INFORMS Workshop on Data Science (DS 2018). November 3, Phoenix, Arizona, USA.
4. Li, F., Liu, H., He, J., Du, X. Attentive and Collaborative Deep Learning for Recommendation. APWeb-WAIM Joint Conference on Web and Big Data 2018. Macau. July 23-25, 2018.
5. Chen, J., Liu, H., He, J., Han, S. Interaction-Aware Watching Duration Prediction on Live Streaming Platforms. The 24th Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2018), August 16-18, 2018. New Orleans, LA, USA.
6. Chen, J., Liu, H., Yang, Y. Collaborative Topic Modeling of Documents from Different Sources, 2018 China Summer Workshop on Information Management. Qingdao. June 23-24. 2018.
7. Li, F., Liu, H., He, J., Du, X. Exploiting Instance Relationship for Effective Extreme Multi-label Learning, 23rd International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA2018). 5.21-24 Gold Coast, Australia.
8. Liu, S., Liu, H.. Exploiting User Consuming Behavior for Effective Item Tagging. The 26th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM2017). November 6-10, 2017, Singapore.
9. Chai, Y., Liu, H., Zhang, L. Extracting Visual Words from Images for Effective Medical Diagnosis. The 21st Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS2017). July 17-20, Langkawi, Malaysia.
10. Chen, Z., Yang, Y., Liu, H. Mobile App Recommendation: Maximize the Total App Downloads. Winter Conference on Business Intelligence, March 3-5, 2016. Snowbird, Utah, USA.
11. He, J. N., Liu, H., He, J., Han, S. Individuality or conformity: Recommendation Exploiting Community-level social Influence, PACIS 2016. Taiwan. EI
12. He, W., Liu, H., He, J., Tang, S., Du, X. Extracting Interest Tags for Non-famous Users in Social Network. The 24th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2015). Oct 19-23, 2015. Melbourne, Australia. EI
13. Yang, Y., Qi, Z., Liu, H., He, J. Constrained clustering based on the link structure of a directed graph. The 19th Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS 2015). July 2015. Singapore.
14. Xu, N., Liu, H., He, J., Du, X. Selecting a Representative Set of Diverse Quality Reviews Automatically. SIAM International conference on Data Mining (SDM2014). April 24-26, 2014, Philadelphia, Pennsylvania, USA.
15. Li, Y., Liu, T., Liu, H., He, J., Du, X. Predicting Microblog User's Age based on Text Information. The 14th International Conference on Web Information System Engineering (WISE 2013), Nanjing, China, 2013, Pages 510-515. (Best Challenge Paper Award).
16. Wang, T., Liu, H., He, J., Du, X. Mining User Interests from information Sharing Behaviors in Social Media. The 17th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD). April 14–17, 2013, Gold Coast, Australia. (Acceptance Rates: 59/344=17%).
17. Xu, N., Zhu, D., Liu, H., He, J., Du, X. Combining Spatial Cloaking and Dummy Generation for Location Privacy Preserving. The International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA), December, 2012. Nanjing, China. (Acceptance Rates: 19%).
18. Jiang, X., Liu, H., He, J., Du, X. Effectively Grouping Named Entities from Click-Through Data into Clusters of Generated Keywords. The 16th 2Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS). July 11–15, 2012, Vientnam.
19. Cui, J., Liu, H., Yan, J., Jin, R., at el. Multi-view random walk framework for search task discovery from click-through log. In proceedings of the 20th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM). Glasgow, UK. 2011. (Acceptance Rate: 20%).
20. Gu, Y., Yan, J., Liu, H., He, J., Ji, L., Liu, N., Chen, Z. Extract Knowledge from Semi-structured WebSites for Search Task Simplification. In proceedings of the 20th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM). Glasgow, UK. 2011. (Acceptance Rate: 20%)
21. Li, P., Yu, Jeffrey X., Liu, H., He, J., Du, X. Ranking Individuals and Groups by Influence Propagation. The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD). Shenzhen, China. May, 2011. (Acceptance rate: 9.7%).
22. Yao, C., Jia, X., Shou, S., Feng, F., Zhou, F., Liu, H. Autopedia: Automatic domain-independent Wikipedia article generation. The 20th International World Wide Web Conference (WWW), March 28–April 1, 2011, Hyderabad, India. (poster acceptance rate=30%).
23. Li, P., Liu, H., Yu, Jeffrey X., He, J., Du, X. Fast Single-Pair SimRank Computation. SIAM International conference on Data Mining (SDM2010). April 29–May 1, 2010. Columbus, Ohio. pp. 571–582. (Best paper award) (Acceptance rate: 82/351=23.36%).
24. Wenzhi Zhou, Liu, H., Hong Cheng. Mining Closed Episodes from Event Sequences Efficiently. The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD). India. 2010. pp.310–318, 2010. (Acceptance rate: 10.1%).
25. Liu, H., Yan, H., Li, W., Wei, W., He, J., Du, X. CRO: a System for Online Review Structurization. The 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD), 2008, Las Vegas, USA. p1085–1088. (DEMO).
26. Cai, Y., Cong, G., Jia, X., Liu, H., He, J., Lu, J., Du, X. Efficient Algorithms for Computing Link-based Similarity in Real World Networks. IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). Miami, FL, December 6-9, 2009, IEEE Computer Society Press. (Acceptance rate: 139/786=17.68%).
27. Li, P., Cai, Y., Liu, H., He, J., Du, X. Exploiting the Block Structure of Link Graph for Efficient Similarity Computation. The 13th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), Bangkok, Thailand. April 27-30, 2009. (Acceptance Rate: 39/338=11.54%).
28. Liu, H., Yang, Y., Zheng, Y. Detecting Group Differences among Different Generation Web Users. The Third China Summer Workshop on Information Management. June 27-28, Guangzhou, China. (Best paper award).
29. Cui, J., Li, P., Liu, H., He, J., Du, X. A Neighborhood Search Method for Link-Based Tag Clustering. The International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA), August, 2009. Beijing, China. p.91-103. (Best research paper award) (Acceptance rate: 39/322=12%).
30. Jia, X., Cai, Y., Liu, H., He, J., Du, X. Calculating Similarity Efficiently in a Small World. The International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA2009), August 17 to19, 2009. Beijing, China. Lecture Notes in Artificial Intelligence, ISSN: 0302-9743, Volume 5678/2009, p.175–187 (Acceptance Rate: 39/322=12%).
31. Liu, H., Han, J., Xin, D., Shao, Z. Top-Down Mining of Interesting Patterns from Very High Dimensional Data. In Proceeding of the IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), Atlanta, Georgia, USA, April 2006. (Acceptance Rates: 19%).
32. Xin, D., Shao, Z., Han, J., Liu, H. C-Cubing: Efficient Computation of Closed Cubes by Aggregation-Based Checking. In Proceeding of the IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), Georgia, USA, April 2006. (Acceptance Rates: 19%).
33. Liu, H., Han, J., Xin, D., Shao, Z. Mining Interesting Patterns from Very High Dimensional Data: A Top-Down Row Enumeration Approach. 2006 SIAM International conference on Data Mining (SDM), Bethesda, Maryland, USA. April 21-23, p280–292. 2006. (One of “Best of SDM’06”) (Acceptance Rates: 16%).
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34. Lu, H., Liu, H. Decision Tables: Scalable Classification Exploring RDBMS Capabilities. Proceedings of 26th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2000), Cairo, Egypt. p373–384. (Acceptance Rates: 53/349=15.2%).

本人近些年主持和参与的一些项目列表：
1.《考虑心理因素的用户在线行为预测及其在推荐系统中的应用研究》，国家自然科学基金面上项目 （项目批准号：**）,2018年01月 至2021年12月，项目负责人。
96 800x600 Normal 0 10 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE 96 800x600 Normal 0 10 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE 2.《大数据环境下的商务管理》，国家自然科学基金重大项目（项目批准号：**)，2015.1-2019.12，课题四骨干成员。
96 800x600 Normal 0 10 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE 3.《医疗与健康的数据分析与决策》，国家自然科学基金重点项目（项目批准号：**），2015.1-2019.12，参加。
4.《个性化推荐系统》，奇智软件（北京）有限公司，2015.3-2016.3. 横向项目，项目负责人。
96 800x600 Normal 0 10 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE 5. 《国家数字档案资源整合与服务机制研究》，国家社科基金重大项目（项目批准号：13&ZD184），2013.12-2017.12。子课题三负责人。
6.《通过社会化媒体挖掘用户兴趣的方法及应用研究》，国家自然科学基金面上项目（项目批准号：**），2013-01-2016-12，项目负责人。
7. 《新兴电子商务平台上中小企业成长模式与关键因素研究》，国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目（项目批准号/G021102，2012-01至2016-12）
8. 《Building Huge Domain Knowledge Tables for Chinese Wikipedia Expansion》，微软亚洲研究院（项目批准号FY11-RES-OPP-058，分课题负责人）
9. 《基于数据挖掘的用户网上行为模式的发现技术与应用研究》，国家自然科学基金面上项目（项目批准号**，项目负责人）
10. 《新兴电子商务重大基础问题及关键技术研究》之课题三《面向服务的商务智能与知识管理方法研究》，国家自然科学基金重大项目（项目批准号**）
11. 《新型数据挖掘算法及应用研究》，数据工程与知识工程教育部重点实验室开放课题（项目批准号**，项目负责人）
12. 《Story-Teller: Detecting and Tracking Hot Topics to Enhance Search Engine Performance》，微软亚洲研究院
13.《基于信息技术的供应链管理理论和应用研究》，国家自然科学基金创新研究群体基金项目（项目批准号**）
14. 《智能化决策支持方法与模型研究》，校外横向项目（项目编号**）
15. 《与信息系统紧密集成的友好的知识发现系统的理论与应用研究》，国家自然科学基金面上项目（项目批准号**，项目负责人）
16.《基于信息技术的供应链管理理论和应用研究》，国家自然科学基金创新研究群体基金项目（项目批准号**）
17.《城市建设文件、档案信息的集成管理与集成服务研究》，国家自然科学基金项目（项目批准号**）