曾骏，1984年生，中共党员，博士，副教授，硕士生导师，数据科学系副系主任，中国计算机学会高级会员。2013年获得日本九州大学信息智能工学专业博士学位。研究领域包括移动大数据分析，移动用户轨迹挖掘，服务推荐，机器学习，人工智能等。作为项目负责人承担国家自然科学基金青年项目1项、国家重点研发子课题1项、重庆市面上项目1项、博士后基金项目一等资助1项、留学人员回国科研启动金项目1项，以主研身份参与多项国家重点研发计划项目、国家科技支撑计划项目、国家自然科学基金项目；发表学术论文20余篇。担任多个国际权威期刊和会议评审人。
邮箱：zengjun@cqu.edu.cn
加入我们：
本团队以科学研究为主要方向，学术氛围浓厚，倡导学生个性化发展，鼓励并支持学生参加国内外学术交流。欢迎2021年保研及考研的同学加入我们。
毕业生去向：
唐浩然 2021 阿里（杭州）
何欣 2020 哈啰出行（上海）
李英华 2019 海康威视（杭州）
李烽 2018 京东（北京）
学生获奖：
李烽获2018年重庆市优秀硕士毕业生
李英华获2018年国家奖学金（20000元）
李英华获2018IBM奖学金（10000元）
学生参加学术交流：
于扬等4位同学于2021.5赴西安参加ICSS国际会议
何欣于2019.8赴英国参加CollaborateCom 国际会议（CCF 推荐）
唐浩然于2019.7赴葡萄牙参加SEKE国际会议（CCF 推荐）
李烽于2017.12赴英国参加CollaborateCom 国际会议（CCF 推荐）
李烽于2017.11赴张家界参加ICIOT国际会议
李英华于2017.5赴厦门参加ICSS国际会议
主持科研项目：
[1] 国家重点研发计划课题，2019YFB**，区域汽车产业生态圈网络协同制造共享云服务平台研发与应用示范，2020.1-2022.12，主持子课题，在研.
[2] 重庆市自然科学基金面上项目，cstc2020jcyj-msxmX0900，移动环境下融合多源语义轨迹的地点推荐方法研究，2020.7-2023.6，在研.
[3] 国家自然科学基金青年项目，**，移动环境下基于用户行为识别的情境感知服务推荐研究，2016.1-2018.12，已结题.
[4] 中国博士后科学基金资助项目一等资助，2014M560704，已结题.
[5] 教育部留学回国人员科研启动基金，49批，已结题.
[6] 中央高校基本科研业务经费，2015CDJXY，已结题.
参研科研项目：
[1] 国家自然科学基金面上项目，**，“基于异构服务网络分析的Web服务推荐研究”
[2] 国家自然科学基金面上项目， ，“移动环境下基于异构空间信息网络的社会化服务推荐研究”
[3] 国家自然科学基金青年项目，**，“基于用户生成信息分析和异常群组发现的推荐系统托攻击检测研究”
编写教材：
[1] 《基于DirectX 11的3D图形程序设计案例教程》，曾骏，高旻，熊庆宇，文俊浩，重庆大学出版社，2015年5月.
[2] 《软件工程实训项目案例IV》，文俊浩，曾骏，熊庆宇，雷跃明，谭会辛，喻国良，重庆大学出版社，2019年1月.
[3] 《软件工程实训项目案例III——C++程序设计篇》，熊庆宇，文俊浩，雷跃明，谭会辛，曾骏，杨正益，重庆大学出版社，2016年4月.
专利：
[1]发明专利：基于用户偏好、社交信誉度和地理位置的兴趣点推荐方法，2017（已授权）
[2] 发明专利：一种基于用户签到稀疏矩阵的深度学习兴趣点推荐方法，2019（已授权）
[3]发明专利：一种基于联合神经网络的面向关系挖掘的兴趣点推荐方法，2021（专利申请号：9.3）
[4]发明专利：一种基于神经网络和移动上下文的兴趣点推荐方法，2021（专利申请号：0.5）
[5] 发明专利：一种基于多任务学习的云服务发现方法，2020（专利申请号：4.7）
[6]发明专利：一种基于混合教学优化算法的云制造服务组合方法，2020（专利申请号：2.X）
[7] 发明专利：一种基于骑行上下文信息的共享单车流量预测方法，2020（专利申请号：4.6）
[8] 发明专利：一种基于神经网络和地理影响的兴趣点推荐方法，2020（专利申请号：7.2）
[9] 发明专利：一种基于区域划分和上下文影响的兴趣点推荐方法，2020（专利申请号：2.X）
[10] 发明专利：一种实时人体运动姿势矫正方法及系统，2019（专利申请号：8.X）
[11]发明专利：基于循环神经网络和注意力机制的下一个地点预测方法，2019（专利申请号：6.4）

代表性论文
[1]Jun Zeng, Haoran Tang, Min Gao and Junhao Wen, “PR-RCUC: A POI Recommendation Model Using Region-Based Collaborative Filtering and User-Based Mobile Context”, Mobile Networks and Applications, DOI10.1007/s11036-021-01782-w (SCI，JCR-2)
[2]Juan Yao, Jun Zeng*, Junhao Wen, Wei Zhou and Min Gao, “Hybrid-TC: A Hybrid Teaching-Learning-Based Optimization Algorithm for Service Composition in Cloud Manufacturing”, IJCNN2021,（已录用，CCF C类）
[3]姚娟，邢镔，曾骏，文俊浩，云制造服务组合研究综述，计算机科学, Vol. 48, No. 7, July 2021 (中文CCF-B)
[4]Jun Zeng, Haoran Tang and Xin He, “RCFC: A Region-Based POI Recommendation Model with Collaborative Filtering and User Context”, Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing - 16th EAI International Conference CollaborateCom 2020 COLLABORATECOM（2020）, October 16-18, Shanghai, China, 2020, pp.656-670（EI，CCF-C）
[5]Jun Zeng, Xin He, Haoran Tang and Junhao Wen, Predicting the next location: A self‐attention and recurrent neural network model with temporal context, Transaction on Emerging Telecommunications Technologies, 2020，DOI: 10.1002/ett.3898(SCI)
[6]唐浩然，曾骏，李烽，文俊浩，结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐，重庆大学学报, Vol. 43, No. 7, Jul. 2020. (CSCD)
[7]Jun Zeng, Feng Li, Xin He and Junhao Wen, “Fused collaborative filtering with user preference, geographical and social influence for point of interest recommendation”, International Journal of Web Services Research, Vol.16(4), 2019，PP. 40-52. DOI: 10.4018/IJWSR. (SCI)
[8]Jun Zeng, Xin He, Haoran Tang, Junhao Wen , “A next location predicting approach based on a recurrent neural network and self-attention”, Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing - 15th EAI International Conference CollaborateCom 2019 COLLABORATECOM（2019）, August 19- 22, 2019，London, United kingdom，2019: 309-322. (EI, CCF-C)
[9]Jun Zeng，Haoran Tang，Yinghua Li and Xin He, “A deep learning model based on sparse matrix for point-of-interest recommendation”, 31st International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering (SEKE 2019), Lisbon, Portugal, July 10-12, 2019, pp. 379-384. DOI: 10.18293/SEKE2019-156 (EI, CCF-C)
[10] Jun Zeng, Xin He, Feng Li, Yinghua Li, Junhao Wen and Wei Zhou, “A Point-of-Interest Recommendation Method Using User Similarity,” WEB INTELLIGENCE, 16(2), 105-112. 2018.DOI: 10.3233/WEB-180376 (CCF -C）
[11]Jun Zeng, Feng Li, Junhao Wen and Yingbo Wu, “A Point of Interest Recommendation Approach by Fusing Geographical and Reputation Influence on Location Based Social Networks,” 3th International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing(CollaborateCom 2017), Vol. 252 , pp. 232-242, 2018 (EI，CCF-C)
[12] Jun Zeng, Feng Li, Yinghua Li, Junhao Wen, Yingbo Wu. “Exploring the Influence of Contexts for Mobile Recommendation,” International Journal of Web Services Research, 14(4), 33-49, 2017, DOI: 10.4018/IJWSR. (SCI)


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