姓名： 张敬伟
正高级 男 计算机科学与工程学院 邮箱:gtzjw@hotmail.com





研究领域大数据管理与分析;推荐系统;查询优化;
个人简介
张敬伟，博士、教授。2012年毕业于华东师范大学计算机应用技术专业获博士学位。主要研究方向为大数据分析、推荐系统、海量数据存储与查询优化技术等。主持国家自然科学基金项目2项、广西区自然科学基金项目3项，作为主要人员参与完成中国银联运营数据分析等横向课题6项。在大规模数据分析与计算优化、海量数据存储与索引、数据流分析挖掘等方面发表学术论文40余篇，相关研究成果发表在Frontier of Computer Science、计算机学报、计算机研究与发展、CollaborateCom 2020、SEKE 2018、WISE2017等国内外学术期刊和学术会议上；在海量数据存储和分析处理方面获得发明专利授权4项；获广西区科技进步奖二等奖1项（排名4）。
教育背景
2013.1~至今, 桂林电子科技大学, 计算机与信息安全学院, 副教授/教授；
2016.3~2017.3, Victoria University (澳大利亚), Centre for Applied Informatics, 访问****；
2000.7~2009.8, 桂林电子科技大学, 计算机与信息安全学院, 助教/讲师。
教学信息
主讲研究生课程：大数据处理技术；
主讲本科生课程：数据结构与算法、数据库系统原理。
主要论文
[1] Jingwei Zhang, Chao Yang, Qing Yang, Yuming Lin, Yanchun Zhang. HGeoHashBase: An Optimized Storage Model of Spatial Objects for Location-Based Services. Frontiers of Computer Science, 14(1):208-218, 2020.
[2] Qing Yang, Shengjie Zhou, Heyong Li, and Jingwei Zhang(*). Embedding Implicit User Importance for Group Recommendation. Computers, Materials & Continua, 64(3): 1691-1704, 2020.
[3] Jingwei Zhang, Qian Wang, Qing Yang, Rui Zhou, and Yanchun Zhang. Exploiting Multi-Category Characteristics and Unified Framework to Extract Web Content. Data Science and Engineering, 2018(3): 101-114.
[4]Yuming Lin, Xiangxiang Jiang, You Li, Jingwei Zhang(*), and Guoyong Cai. Semi-supervised collective extraction of opinion target and opinion word from online reviews based on active labeling. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 33:3949-3958, 2017.
[5] Qing Yang, Xianhe Yao, Jingwei Zhang(*), and Zhongqin Bi. Exploiting SDAE Model for Recommendations. The 30th International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering (SEKE 2018), pp.11-16, San Francisco Bay, USA, July 1-3, 2018.
[6] Qian Wang, Qing Yang, Jingwei Zhang(*), Rui Zhou and Yanchun Zhang. Extracting Web Content by Exploiting Multi-Category Characteristics. The 18th International Conference on Web Information Systems Engineering (WISE 2017), pp.229-244, MOSCOW, RUSSIA, Oct 7-11, 2017.
联系信息
Email: gtzjw@hotmail.com
招生基本要求：具备较好程序设计和数据库基础，阳光、进取。