张金柱副教授
校内




目前就职： 经济管理学院
导师类型/类别： 硕士生导师校内
个人主页：








10 访问





联系电话：
电子邮箱： zhangjinzhu@njust.edu.cn
邮编：
工作单位： 南京理工大学信息管理系
通讯地址：




个人信息
指导学科
社会、学会及学术
出版专著和教材
科研创新
教学活动
发表论文
指导学生情况
其他信息
获奖、荣誉称号



教育经历
2010.9-2013.7，中国科学院文献情报中心，博士；
2006.9-2008.7，中国科技信息研究所，硕士；
2002.9-2006.7，武汉大学信息管理学院，学士。


工作经历
2008.7-2010.7，万方数据（北京）股份有限公司，研发工程师；
2013.7-现在，南京理工大学经济管理学院信息管理系，教师。



指导学科
学科专业(主) 120502|情报学 招生类别 硕士 所在学院 经济管理学院
研究方向 主要从事科技大数据分析、数据分析与知识发现、智能信息处理等方面的研究工作。具体包括：
1、科技大数据分析：利用深度学习、表示学习等人工智能和大数据分析方法，实现科技大数据的语义表示、语义融合和深度挖掘，形成科技大数据分析的理论、方法和技术，支撑管理决策。
2、研究前沿与发展趋势识别、预警和预测：利用深度学习、表示学习等人工智能和大数据分析方法，实现大数据环境下的多源异构数据的语义融合，研究主题演变和主题突变，发现科技大数据下的研究前沿和发展趋势，探索研究前沿与发展趋势识别、预警和预测的技术和方法。
3、技术热点跟踪、技术前沿识别和技术趋势预判：利用深度学习、表示学习等人工智能和大数据分析方法，构建包含多种专利特征项及其复杂多维关联关系的异构网络，实现专利信息语义融合，形成相关专利推荐、专利自动分类、专利技术演变和突变等多种专利信息深度挖掘技术和方法，实现技术热点跟踪、技术前沿识别和技术趋势预判。
研究方向不限于以上，对数据分析与知识发现具有研究兴趣即可，欢迎具有一定编程基础，或者有意愿学习Python程序的学生报考。




社会、学会及学术兼职
中国计算机学会会员
江苏省知识工程与智能服务专委会会员
国际知识组织协会（ISKO）中国分会会员
《数据分析与知识发现》、《图书情报工作》、《Scientometrics》、《JASIST》（Journal of the Association for Information Science and Technology）等国内外期刊的审稿人。



出版专著和教材
张金柱. 利用被引科学知识突变识别突破性创新[M]. 北京: 科学出版社, 2016.


科研创新

科研项目
1. 国家自然科学基金面上项目、基于表示学习的专利信息语义融合与深度挖掘研究（项目编号：**）；
2. 国家自然科学基金青年项目、基于被引科学知识突变的突破性创新动态识别及其形成机理研究（项目编号：**）；
3. 江苏省社科基金青年项目、基于社团结构动态演化的主题突变监测与形成机制研究（项目编号：17TQC003）；
4. 教育部人文社科基金青年项目、异构知识网络中主题突变动态识别研究（项目编号：14YJC870025）



教学活动
1、Visual FoxPro 课程设计,本专科生,126,16
2、信息组织与开发原理,本专科生,39,32
3、Visual FoxPro 程序设计,本专科生,85,48
4、计算机信息检索,本专科生,39,32



发表论文

[1]. 张金柱, 于文倩, 李溢峰. 利用技术功效语义关联构建技术实现路径[J]. 图书馆论坛, 2020.10.19 录用.
[2]. 张金柱; 于文倩. 基于短语表示学习的主题识别及其表征词抽取方法研究[J], 数据分析与知识发现, 2020.10.14 录用.
[3]. 张金柱,主立鹏,刘菁婕. 基于表示学习的无监督跨语言专利推荐研究[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 93-103.
[4]. Zhang Jinzhu, Yu Wenqian. Early detection of technology opportunity based on analogy design and phrase semantic representation.Scientometrics,2020, 125(1):551–576.
[5]. 张金柱, 王玥, 胡一鸣. 基于专利科学引文内容表示学习的科学技术主题关联分析研究[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(12):52-60.
[6]. 张金柱, 刘菁婕, 吕品. 基于社团结构动态演化的主题突变实时监测研究[J]. 情报理论与实践, 2019, 42(7): 151-157.
[7]. 张金柱, 胡一鸣. 融合表示学习与机器学习的专利科学引文标题自动抽取研究[J]. 数据分析与知识发现.2019, 3 (5): 68-76.
[8]. 张金柱,于文倩, 刘菁婕, 王玥. 基于网络表示学习的科研合作预测研究[J]. 情报学报, 2018, 37(2): 132-139.
[9]. 张金柱, 吕品. 基于主题关联度改进的主题演变与突变分析[J]. 情报理论与实践, 2018, 41(3): 129-135.
[10].张金柱, 胡一鸣. 利用链路预测揭示合著网络演化机制[J]. 情报科学, 2017, 35(7) :75-81.
[11]. Zhang Jinzhu. Uncovering mechanisms of co-authorship evolution by multirelations-based link prediction[J]. Information Processing & Management, 2017, 53(1): 42-51.
[12].张金柱, 张晓林. 基于专利科学引文的突破性创新识别研究述评[J]. 情报学报, 2016, 35(9): 955-962.
[13].张金柱, 张晓林. 基于被引科学知识主题突变的突破性创新识别[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(7/8): 42-50.
[14].张金柱, 王小梅, 韩涛. 文献-作者二分网络中基于路径组合的合著关系预测研究[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(10): 42-49.
[15].张金柱, 韩涛, 王小梅. 作者-关键词二分网络中的合著关系预测研究[J]. 图书情报工作, 2016, 60(21): 74-80.
[16].张金柱, 韩涛. 数据规模对合著关系预测的影响研究[J]. 情报杂志, 2016, 35(09): 80-85.
[17].Zhang Jinzhu, Lv Pin. How does data size influence accuracy of co-authorship prediction? An empirical study[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(Spec): 290-295. EI(20**6)
[18].张金柱, 张晓林. 利用引用科学知识突变识别突破性创新[J]. 情报学报, 2014, 33(3): 259-266.
[19].Zhang Jinzhu, Han Tao, Wang Xiaomei. Uncovering the mechanism of knowledge network evolution by link prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(Spec 1): 100-106.
[20].张金柱, 韩涛, 王小梅. 利用参考文献的学科分类分析图书情报领域的学科交叉性[J]. 图书情报工作, 2013, 57(1): 108-111+146.
[21].张金柱, 张晓林. 基于科技资源的突破性创新指标及识别方法综述[J]. 图书情报工作, 2012, 56(22): 56-61.
[22].张金柱, 韩涛, 王小梅. 复杂网络在图情领域的研究和应用综述[J]. 情报学报, 2012, 31(9): 907-914.
[23].张金柱. CIShell基本原理及其应用初探[J]. 数字图书馆论坛, 2012(6): 51-58.
[24].张金柱. 利用k-shell分析合著网络中的作者传播影响力[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(5): 65-69.
[25].张金柱. 情报学的学科结构及其演化分析[J]. 情报资料工作, 2011, 32(3): 34-37.
[26].张金柱, 蒋勇青. 基于翻译检索一体化的跨语言信息检索研究[J]. 情报杂志, 2009, 28(11): 167-171+35.
[27].张金柱. 基于科技文献资源的跨语言信息检索系统研究[J]. 情报理论与实践, 2009, 32(11): 112-115.
[28].张金柱, 张东, 王惠临. 基于字位信息的中文分词方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(5): 39-43.
[29]. Zhang Jinzhu, Wang Yue, Yan Duanwu, Liu Jingjie and Yu Wenqian. Citation2vec: A New Method for Citation Recommendation Based on Semantic Representation of Citation Context. Proceedings of the International Society of Scientometrics and Informetrics (ISSI), Rome, Italy , 2-5 Sep, 2019, pp. 2602-2603.
[30]. Zhang Jinzhu, Hu Yiming. Extracting Metadata of Scientific References in Patents Based on Combination of Representation Learning and Machine Learning. Proceedings of the Association for Information Science and Technology (ASIS&T), Vancouver, Canada, 10-14 Nov, 2018, pp. 948-950.
[31].Zhang Jinzhu. Research collaboration prediction and recommendation based on network embedding in co-authorship networks. Proceedings of the Association for Information Science and Technology (ASIS&T), Washington D.C., USA, 26 Oct – 2 Nov, 2017, pp. 847-849.
[32].Zhang Jinzhu, Zhang Chengzhi, Chen Bikun. Uncovering the mechanisms of co-authorship network evolution by multirelations-based link prediction. Proceedings of the International Society of Scientometrics and Informetrics (ISSI), Istanbul, Turkey, 29 Jun – 4 Jul, 2015, pp. 1105-1106.



指导学生情况
指导研究生毕业5名，正指导研究生7名；
指导多名本科生完成毕业论文；
指导多名本科生完成科研训练，其中，省级科研训练1项。



其他信息


获奖、荣誉称号
1. 2020.04，2019批江苏省知识产权骨干人才
2. 2018.09，南京理工大学2017-2018年度优秀教师
3. 2019.12，基于电力行业技术特征的专利价值评估体系研究，江苏省电力科学技术进步奖一等奖，江苏省电机工程学会
4. 2020.08，基于网络表示学习的专利信息分析系统，2020年中国大学生计算机设计大赛二等奖、江苏省大学生计算机设计大赛二等奖，第一指导老师
5. 2017.05，工信部研究型教学创新团队，“大数据驱动的知识创新服务与决策支持教学团队”，工业和信息化部
6. 2016.09，南京理工大学优秀教学团队，南京理工大学
7. 2016.12，南理工青年教师讲课竞赛二等奖，南京理工大学
8. 2015.08，突发事件中基于Act-r模型的网民群体认知转换规则及其仿真研究，中国大学生计算机设计大赛三等奖、江苏省大学生计算机设计大赛二等奖，第一指导老师
9. 2014.08，手机商品评论信息抓取与分析，中国大学生计算机设计大赛三等奖、江苏省大学生计算机设计大赛特等奖，第二指导教师
10. 2013.06，馆长奖，中国科学院大学国家科学图书馆







新闻列表