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朱焱 教授
办公地点： 西南交通大学犀浦校区，利兹学院，3号教学楼5层。
联系方式： 通信地址：西南交通大学，交大-利兹学院，成都市高新区西部园区，西南交通大学犀浦校区邮编 611756
学位： 工学博士学位
职称： 教授
电子邮箱： yzhu@swjtu.edu.cn
毕业院校： 德国，达姆斯塔特工大

邮箱：




个人简介
西南交通大学 计算机与人工智能学院 教授。 西南交大-利兹学院 副院长。
2004年，在德国Darmstadt技术大学（又名：Darmstadt工大），获得计算机科学工学博士学位。

1997-2004，分别在德国Marburg Philipps大学和Darmstadt工业大学（TU9联盟)，进行科学研究工作。
2005年至今，在西南交通大学，信息科学与技术学院、计算机与人工智能学院任教。2019年入选西南交通大学“扬华****”。荣获2018年“詹天佑教书育人奖”、2017年西南交通大学 “唐立新优秀教师奖”。2014年入选西南交通大学“教学名师”。四川省学术和技术带头人后备人选。
专长学科（招收学术型和专业型研究生）：软件工程、计算机科学与技术、计算机技术等专业。
主要研究兴趣
数据挖掘；隐私保护与数据安全；社交网络异常模式发现；大数据管理与智能分析（NoSQL数据库与NewSQL数据仓库技术）

当前的项目研发工作
融合隐私保护和学习技术的社交网络垃圾欺诈高效检测机制 （四川省科技计划项目）
委托研发项目

当前教学安排
***** 2021年秋季学期 *****
博士生/研究生课程：大数据智慧管理与分析机制基础 （英文，3学时/周，共17周）
***** 2021年春季学期 *****
本科生课程：数据库原理与设计（2学时/周，共17周）；
交大-利兹学院课程：Databases(数据库)（3学时/周, 共10周）；
Data Mining (数据挖掘，共30小时)。


教育经历
[1] 达姆施塔特工业大学（德）|信息学|博士研究生毕业|工学博士学位


研究方向
[1]社交网络异常发现
[2]隐私保护与数据安全
[3]大数据管理与分析
[4]数据挖掘


工作经历
暂无内容


团队成员
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科研项目
研究兴趣与项目 - Research


主要研究兴趣
学术社交网络分析与挖掘；隐私保护数据挖掘；Web欺诈检测；大数据管理与智能分析 (NoSQL, NewSQL，数据仓库技术，等）。

当前的研究工作 任务名称


研究内容描述



学术社交网络大数据分析与挖掘
学术社交网络既具有大众社交网络快速交流与分享的优点，又具备学术内容特质。研究学术社交网络大数据分析挖掘具有巨大的理论研究意义和实际应用价值，研究方向包括：合作者推荐、期刊会议推荐、影响力****发现、科研社区发现等，研究成果可以帮助广大****、学生提高科研效率，有力促进学术交流与合作。

隐私保护数据挖掘 (四川省省校合作重点项目）
1998年，Ann Cavoukian发表了《数据挖掘：以破坏隐私为代价》的报告，引起了很大的轰动。该报告剖析了数据挖掘和隐私的关系，指出数据挖掘可能是个人隐私提倡者未来10年所要面对的“最根本的挑战”。目前，大数据的研究与应用如火如荼，而如何能在不泄露用户隐私的前提下，挖掘大数据的价值，成功又安全地开展各行业的大数据智能化应用，是目前大数据挖掘研究领域的关键问题。该领域（PPDM：Privacy Preserving Data Mining）的研究内容主要有：
（1）从社会、法律角度，分析数据挖掘中牵涉到的隐私权问题个案，主要是从网络隐私权保护延伸出来的问题。 （2）结合隐私保护最大化条件，研究新的方法或改进已有的挖掘算法，将数据安全（加密、隐藏等）、分布式技术和数据挖掘技术相结合，从数据发布、挖掘算法、挖掘规律发布等各个方面进行深入探索。
保护敏感数据不被泄露的同时开展数据挖掘，将导致数据可用性下降和挖掘结果的准确率低下等性能问题。现在大部分的研究的重点是寻找一个隐私保护与数据挖掘性能的平衡点。

垃圾网页检测
垃圾网页通过影响搜索引擎算法以提升某些网页的检索结果排名。全世界10%-15%的网页曾被暗链和垃圾文本污染。各类垃圾网页攻击手段包括，在常用搜索引擎的搜索结果链接或文本中暗藏广告或恶意信息，采用伪装技术或自动转址到不良网页,以期实现非法宣传和获利，甚至达到损害公信力的攻击目的。
本项目通过分析网页欺诈的攻击目的和欺诈手段，建立垃圾网页特征模型。在该模型基础上，研究基于数据挖掘技术的高性能检测算法，识别并过滤垃圾网页。

Web欺诈挖掘
随着World Wide Web上的信息愈加丰富，Web应用愈加广泛，各类欺诈攻击手段也愈加猖狂。新出现了许多欺诈类型，例如社交网络上的欺诈，多媒体方式欺诈，点击欺诈等，主要目的仍然是从经济上非法获利。
本项目目前从几个方面进行研究：发现微博垃圾用户；检测图像化的欺诈；挖掘产品评价中的欺诈内容；检测点击欺诈。 研究内容包括研究欺诈现象和机理，在此基础上提取具有代表性的特征，研究基于数据挖掘技术的高性能检测算法。



论文成果
科研成果-Pulications 著作与著作章节 朱焱. 大数据智慧管理与分析之技术和实践——从数据仓库/OLAP到NoSQL和NewSQL. 西南交通大学出版社,成都, 2019
朱焱. Web X.0环境下的万维网服务技术与实践. 西南交通大学出版社,成都, 2011
朱焱. 高速列车耦合大系统动力学理论与实践. 科学出版社,北京, 2013 （《第三章 高速列车耦合大系统动力学仿真平台》主要撰写人）
Yan Zhu. Integrating External Data from Web Sources into a Data Warehouse for OLAP and Decision Making. SHAKER Verlag, Aachen, Germany, 2004
X. Zhuang, Y. Zhu. Cryptanalysis of T-function Based Ultralightweight RFID Authentication Protocols. 收录于文集： Progress on Crytography - 20 Years of Cryptography in Taiwan. McGraw-Hill International Enterprises,Taiwan, 2014


近年的论文选列（第一作者和通讯作者） Jia-Qing Wang, Yan Zhu, Huan He, Chun-Ping Li. Less is More: Feature Choosing under Privacy-Preservation for Efficient Web Spam Detection. DEXA2021, Austria,Sept. 2021. (EI)
Xu Zhuang,Yan Zhu, Qiang Peng, Faisal Khurshid.Using deep belief network to demote web spam. Future generation Computer systems. 118(2021): 94-106. (SCI)
Rong Wang, Benjamin C. M. Fung, Yan Zhu, Qiang Peng.Differentially private data publishing for arbitrarily partitioned data. Information Sciences, 553(2021):247-265. (SCI)
Cheng Cheng, Chunping Li, Yongfang Han, Yan Zhu.A semi-supervised deep learning image caption model based on Pseudo Label and N-gram.International Journal of Approximate Reasoning. 131(2021): 93-107. (SCI)
Rong Wang,Benjamin C.M. Fung, Yan Zhu.Heterogeneousdata releaseforclusteranalysiswithdifferentialprivacy.Knowledge-BasedSystems. 201-202:106047, 2020. (SCI)
Rong Wang,Yan Zhu, Chin-Chen Chang, Qiang Peng.Privacy-Preserving High-dimensional data publishing for classification.Computer & Security,Vol93:101785, June 2020. (SCI)
Liangqiang Huang, Yan Zhu, Xin Wang, Faisal Khurshid. An Attribute-Based Fine-Grained Access Control Mechanism for HBase. DEXA2019, Austria, Aug 2019. (EI)
Jiefan Tan, Yan Zhu, Qiang Du. Triplet-CSSVM: Integrating Triplet-Sampling CNN and Cost-Sensitive Classification for Imbalanced Image Detection. DEXA2019, Austria, Aug 2019. (EI)
Faisal Khurshid,Yan Zhu, Xu Zhuang, Mushtaq Ahmad, Muqeet Ahmad. Enactment of Ensemble Learning for Review Spam Detection on Selected Features.International Journal of Computational Intelligence Systems. 12(1):387-394, 2019.(SCI)
Rong Wang,Yan Zhu, Tung-Shou Chen, Chin-Chen Chang. Privacy-Preserving Algorithms for Multiple Sensitive Attributes Satisfying t-Closeness. Journal of Computer Science and Technology. 33(6):1-12, 2018.(SCI)
Rong Wang,Yan Zhu, Tung-Shou Chen, Chin-Chen Chang. An Authentication Method Based on the Turtle Shell Algorithm for Privacy-Preserving Data Mining. The Computer Journal. 61(8): 1123–1132, 2018.(SCI)
Xu Zhuang,Yan Zhu, Chin-Chen Chang, Qiang Peng. Security Issues in Ultralightweight RFID Authentication Protocols. Wireless Personal Communications. 98(1):779-814, 2018. (SCI)
Xu Zhuang,Yan Zhu, Chin-Chen Chang, Qiang Peng. A Unified Score Propagation Model for Web Spam Demotion Algorithm. Information Retrieval Journal. 20(6):547-574, 2017.(SCI)
Xu Zhuang,Yan Zhu, Chin-Chen Chang, Qiang Peng. Feature Bundling in Decision Tree Algorithm, Intelligent Data Analysis. 21(2):371-383,2017. (SCI)
Sha Wei, Yan Zhu.Cleaning out Web Spam by Entropy-based Cascade Outlier Detection. DEXA2017, France, Aug 2017. (EI)
Rong Wang, Yan Zhu, Jiefan Tan, Binbin Zhou. Detection of Malicious Web Pages Based on Hybrid Analysis. Journal of Information Security and Applications. 35:68-74, 2017. (SCI)
Faisal Khurshid,Yan Zhu. Recital of Supervised Learning on Review Spam Detection: An Empirical Analysis. The 12th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE 2017), China, Nov. 2017. (EI)
Shou-Hong Tang, Yan Zhu, Fan Yang, Qing Xu. Ascertaining Spam Web Pages Based on Ant Colony Optimization Algorithm. DEXA2014, Springer LNCS 8645. Sept 2014. (EI)
Bo Zhao,Yan Zhu. Formalizing and Validating the Web Quality Model for Web Source Quality Evaluation. Expert System with Application. 41(7): 3306-3312, 2014. (SCI)
X. Zhuang, Y. Zhu and C. C. Chang. A New Ultralightweight RFID Protocol for Low-Cost Tags: R2AP. Wireless Personal Communications. 77(4): 1787-1802, 2014. (SCI)
Shou-Hong Tang, Yan Zhu, Fan Yang, Qing Xu. Ascertaining Spam Web Pages Based on Ant Colony Optimization Algorithm. DEXA2014, Springer LNCS 8645. Sept 2014. (EI)
张人之、朱焱.基于主动学习的社交网络恶意用户检测方法. 计算机科学， 2021-02-09（中文核心）
陶霄、朱焱、李春平.基于注意力和多模态混合融合的谣言检测方法. 计算机工程，2020-12-24 （中文核心)
颜仕雄、朱焱、李春平.基于多头注意力机制的社交网络符号预测.计算机应用研究.2021,38(05) （中文核心）
李浩、朱焱.基于梯度分布调节策略的Xgboost算法优化. 计算机应用，2020年第6期，pp1633-1637 （中文核心）
黄良强、朱焱、陶霄. 基于HBase的细粒度访问控制方法研究. 计算机应用研究，2020年第3期，pp824-828（中文核心）
黄梅、朱焱.基于随机森林特征重要性的K-匿名特征优选.计算机应用与软件，2020年第3期，PP266-270(中文核心）
王嘉卿、朱焱、陈同孝、张真诚. 优选特征高效打击网页欺诈.计算机应用，2018，38(1)，295-299 （中文核心）
林钊、朱焱、陈同孝、张真诚. 应用基于随机森林的树形集成学习算法抓住欺诈网页. 计算机应用研究 （增刊）, 2018（中文核心）
谭洁帆、朱焱、陈同孝、张真诚.基于卷积神经网络和代价敏感的不平衡图像分类方法 . 计算机应用, 2018, 38(7), 1862-1865+1871 （中文核心）
韦莎、朱焱. 主题相似度与链接权重相结合的垃圾网页排序检测. 计算机应用，2016，36（3）：95-99 （中文核心）
白雪骢、朱焱. 一种基于禁忌搜索算法的流程挖掘方法，计算机科学.2016, No.3. (中文核心）
杨伟浩、朱焱. GO法分析C3列控车载系统可靠性的改进，兰州交通大学学报.2016,35(1) (中文核心）
唐寿洪、朱焱，杨凡. 基于Bagging-SVM集成分类器的网页作弊检测, 计算机科学，2015，42(1)：239-243 (中文核心）
张念、朱焱、王小敏、郭进. 铁路轨道不平顺预测模型研究与应用. 铁路标准设计，2015，No. 9. （中文核心）
徐青、朱焱. 分析多类特征和欺诈技术检测JavaScript恶意代码. 计算机应用与软件. 2015，32（7）：293-296（中文核心）
唐寿洪、朱焱、杨凡. 基于Bagging-SVM集成分类器的网页作弊检测. 计算机科学. 2015.No.1.(中文核心）
杨凡、朱焱、唐寿洪. 基于免疫克隆选择算法的垃圾网页检测. 计算机应用与软件. 2015.（中文核心）


特邀大会发言 Multi-degree Detection of Web Spam with Web Quality Features, IEEE International Conference on Communication Software and Networks, Chengdu, PR China, June 6-7, 2015
Web Quality/Safety Issues and Our Solutions. The 3rd International Conference on Computer Technology and Development (ICCTD 2011). Nov. 26-29, 2011.
Web Source/Information Quality Modeling and Assessment. The 3rd International Conference on Computer and Electrical Engineering (ICCEE 2010). Nov. 17-18, 2010.
学术报告
An Attribute-Based Fine-Grained Access Control Mechanism for HBase. DEXA2019, Linz, Austria, Aug 2019.
Triplet-CSSVM: Integrating Triplet-Sampling CNN and Cost-Sensitive Classification for Imbalanced Image Detection. DEXA2019, Linz, Austria, Aug 2019.
Cleaning out Web Spam by Entropy-based Cascade Outlier Detection.The 28th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2017 ). France Lyon, Aug.27-Sep. 1,2017.
Blocking Web Spam by Entropy-based Cascade Outlier Detection. Department of Computer Science, Georgia State University, USA, Sep.3,2016.
A Brief Introduction of Internet and Web Spam Detection. 清华大学-西南交大数据挖掘与机器学习工作组会议. April 16-17, 2015.
Ascertaining Spam Web Pages Based on Ant Colony Optimization Algorithm. The 25th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2014 ). Germany, Sep. 1-4,2014.
WSD-AIS: an Artificial Immune System Approach against Web Spam. International Computer Symposium (ICS). Taiwan, Dec. 12-14,2014.
Visual clusttering reduction for visualizing large spatio-temporal data sets. IEEE CSE2014, Chengdu, Dec. 19-21,2014.
The Comfort Evaluation of Wearable Devices Using Fuzzy Assessment Technologies. Sino-German Bilateral Workshop on Wearable Computing(WearCom2010). Chengdu, Aug. 24-29,2010.

学术交流访问
August 25~August 31,2019: Johannes Kepler University Linz, Austria
September 18~October 1,2018: Technical University of Braunschweig; Ostfalia University of Applied Sciences; Albert-Ludwig University of Freiburg, Germany
Feburary 12~16,2018: Harvard University; Massachusetts Institute of Technology (MIT); IBM, USA
Feburary 06~09,2018: Georgia State University; Georgia Institute of Technology, USA
August 27~September 01,2017: Université Jean Moulin-Lyon 3（里昂第三大学）, France
March 03~19, 2017: Leeds University, United Kingdom
September 02~17,2016: Georgia State University; Northwestern University, USA
February 02 ~ 12,2016: Politecnico di Torino （都灵理工）, Italy
December 12-14, 2014: 逢甲大学（Feng Chia University); 东海大学（Tunghai Univerisity），中国台中
September 01~04,2014: Ludwig Maximilian University of Munich, Darmstadt University of Technology, Germany
专业领域服务 国际会议技术程序委员会委员: DEXA (2011-2021), CMS (2010-2016), IEEE ICEBE (2015,2018-2020)， ICS2014, IEEE CSAE (2012-2013), MSVVEIS (2012), RSKT (2009-2010)
国际会议组织委员会主席：ICCTD2011, MDMKD2009
国际期刊评审专家：
Transactions on Knowledge and Data Engineering
Expert Systems with Applications
The Computer Journal
Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems(TLDKS)
Journal of Universal Computer Science(J. UCS)
Information Systems Journal (ISJ)
Recent Patents on Computer Science
Advances in Information Sciences and Service Sciences(AISS)
评审专家： 国家自然科学基金（面上项目、青年项目）；霍英东青年教师基金和霍英东青年教师奖；国家留学基金委留学项目；四川省发改委咨询中心；成都市科技评估中心
四川省计算机学会网络与信息系统专委会委员




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主要研究兴趣
学术社交网络分析与挖掘；隐私保护数据挖掘；Web欺诈检测；大数据管理与智能分析 (NoSQL, NewSQL，数据仓库技术，等）。

当前的研究工作 任务名称


研究内容描述



学术社交网络大数据分析与挖掘
学术社交网络既具有大众社交网络快速交流与分享的优点，又具备学术内容特质。研究学术社交网络大数据分析挖掘具有巨大的理论研究意义和实际应用价值，研究方向包括：合作者推荐、期刊会议推荐、影响力****发现、科研社区发现等，研究成果可以帮助广大****、学生提高科研效率，有力促进学术交流与合作。

隐私保护数据挖掘 (四川省省校合作重点项目）
1998年，Ann Cavoukian发表了《数据挖掘：以破坏隐私为代价》的报告，引起了很大的轰动。该报告剖析了数据挖掘和隐私的关系，指出数据挖掘可能是个人隐私提倡者未来10年所要面对的“最根本的挑战”。目前，大数据的研究与应用如火如荼，而如何能在不泄露用户隐私的前提下，挖掘大数据的价值，成功又安全地开展各行业的大数据智能化应用，是目前大数据挖掘研究领域的关键问题。该领域（PPDM：Privacy Preserving Data Mining）的研究内容主要有：
（1）从社会、法律角度，分析数据挖掘中牵涉到的隐私权问题个案，主要是从网络隐私权保护延伸出来的问题。 （2）结合隐私保护最大化条件，研究新的方法或改进已有的挖掘算法，将数据安全（加密、隐藏等）、分布式技术和数据挖掘技术相结合，从数据发布、挖掘算法、挖掘规律发布等各个方面进行深入探索。
保护敏感数据不被泄露的同时开展数据挖掘，将导致数据可用性下降和挖掘结果的准确率低下等性能问题。现在大部分的研究的重点是寻找一个隐私保护与数据挖掘性能的平衡点。

垃圾网页检测
垃圾网页通过影响搜索引擎算法以提升某些网页的检索结果排名。全世界10%-15%的网页曾被暗链和垃圾文本污染。各类垃圾网页攻击手段包括，在常用搜索引擎的搜索结果链接或文本中暗藏广告或恶意信息，采用伪装技术或自动转址到不良网页,以期实现非法宣传和获利，甚至达到损害公信力的攻击目的。
本项目通过分析网页欺诈的攻击目的和欺诈手段，建立垃圾网页特征模型。在该模型基础上，研究基于数据挖掘技术的高性能检测算法，识别并过滤垃圾网页。

Web欺诈挖掘
随着World Wide Web上的信息愈加丰富，Web应用愈加广泛，各类欺诈攻击手段也愈加猖狂。新出现了许多欺诈类型，例如社交网络上的欺诈，多媒体方式欺诈，点击欺诈等，主要目的仍然是从经济上非法获利。
本项目目前从几个方面进行研究：发现微博垃圾用户；检测图像化的欺诈；挖掘产品评价中的欺诈内容；检测点击欺诈。 研究内容包括研究欺诈现象和机理，在此基础上提取具有代表性的特征，研究基于数据挖掘技术的高性能检测算法。




Copyright ? 2019 西南交通大学. All Rights Reserved.蜀ICP备**号
地址：中国四川省成都市高新区西部园区西南交通大学
川公网安备061号
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访问量：次

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个人信息MORE +
朱焱 教授
办公地点： 西南交通大学犀浦校区，利兹学院，3号教学楼5层。
联系方式： 通信地址：西南交通大学，交大-利兹学院，成都市高新区西部园区，西南交通大学犀浦校区邮编 611756
学位： 工学博士学位
职称： 教授
电子邮箱： yzhu@swjtu.edu.cn
毕业院校： 德国，达姆斯塔特工大










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科研成果-Pulications 著作与著作章节 朱焱. 大数据智慧管理与分析之技术和实践——从数据仓库/OLAP到NoSQL和NewSQL. 西南交通大学出版社,成都, 2019
朱焱. Web X.0环境下的万维网服务技术与实践. 西南交通大学出版社,成都, 2011
朱焱. 高速列车耦合大系统动力学理论与实践. 科学出版社,北京, 2013 （《第三章 高速列车耦合大系统动力学仿真平台》主要撰写人）
Yan Zhu. Integrating External Data from Web Sources into a Data Warehouse for OLAP and Decision Making. SHAKER Verlag, Aachen, Germany, 2004
X. Zhuang, Y. Zhu. Cryptanalysis of T-function Based Ultralightweight RFID Authentication Protocols. 收录于文集： Progress on Crytography - 20 Years of Cryptography in Taiwan. McGraw-Hill International Enterprises,Taiwan, 2014


近年的论文选列（第一作者和通讯作者） Jia-Qing Wang, Yan Zhu, Huan He, Chun-Ping Li. Less is More: Feature Choosing under Privacy-Preservation for Efficient Web Spam Detection. DEXA2021, Austria,Sept. 2021. (EI)
Xu Zhuang,Yan Zhu, Qiang Peng, Faisal Khurshid.Using deep belief network to demote web spam. Future generation Computer systems. 118(2021): 94-106. (SCI)
Rong Wang, Benjamin C. M. Fung, Yan Zhu, Qiang Peng.Differentially private data publishing for arbitrarily partitioned data. Information Sciences, 553(2021):247-265. (SCI)
Cheng Cheng, Chunping Li, Yongfang Han, Yan Zhu.A semi-supervised deep learning image caption model based on Pseudo Label and N-gram.International Journal of Approximate Reasoning. 131(2021): 93-107. (SCI)
Rong Wang,Benjamin C.M. Fung, Yan Zhu.Heterogeneousdata releaseforclusteranalysiswithdifferentialprivacy.Knowledge-BasedSystems. 201-202:106047, 2020. (SCI)
Rong Wang,Yan Zhu, Chin-Chen Chang, Qiang Peng.Privacy-Preserving High-dimensional data publishing for classification.Computer & Security,Vol93:101785, June 2020. (SCI)
Liangqiang Huang, Yan Zhu, Xin Wang, Faisal Khurshid. An Attribute-Based Fine-Grained Access Control Mechanism for HBase. DEXA2019, Austria, Aug 2019. (EI)
Jiefan Tan, Yan Zhu, Qiang Du. Triplet-CSSVM: Integrating Triplet-Sampling CNN and Cost-Sensitive Classification for Imbalanced Image Detection. DEXA2019, Austria, Aug 2019. (EI)
Faisal Khurshid,Yan Zhu, Xu Zhuang, Mushtaq Ahmad, Muqeet Ahmad. Enactment of Ensemble Learning for Review Spam Detection on Selected Features.International Journal of Computational Intelligence Systems. 12(1):387-394, 2019.(SCI)
Rong Wang,Yan Zhu, Tung-Shou Chen, Chin-Chen Chang. Privacy-Preserving Algorithms for Multiple Sensitive Attributes Satisfying t-Closeness. Journal of Computer Science and Technology. 33(6):1-12, 2018.(SCI)
Rong Wang,Yan Zhu, Tung-Shou Chen, Chin-Chen Chang. An Authentication Method Based on the Turtle Shell Algorithm for Privacy-Preserving Data Mining. The Computer Journal. 61(8): 1123–1132, 2018.(SCI)
Xu Zhuang,Yan Zhu, Chin-Chen Chang, Qiang Peng. Security Issues in Ultralightweight RFID Authentication Protocols. Wireless Personal Communications. 98(1):779-814, 2018. (SCI)
Xu Zhuang,Yan Zhu, Chin-Chen Chang, Qiang Peng. A Unified Score Propagation Model for Web Spam Demotion Algorithm. Information Retrieval Journal. 20(6):547-574, 2017.(SCI)
Xu Zhuang,Yan Zhu, Chin-Chen Chang, Qiang Peng. Feature Bundling in Decision Tree Algorithm, Intelligent Data Analysis. 21(2):371-383,2017. (SCI)
Sha Wei, Yan Zhu.Cleaning out Web Spam by Entropy-based Cascade Outlier Detection. DEXA2017, France, Aug 2017. (EI)
Rong Wang, Yan Zhu, Jiefan Tan, Binbin Zhou. Detection of Malicious Web Pages Based on Hybrid Analysis. Journal of Information Security and Applications. 35:68-74, 2017. (SCI)
Faisal Khurshid,Yan Zhu. Recital of Supervised Learning on Review Spam Detection: An Empirical Analysis. The 12th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE 2017), China, Nov. 2017. (EI)
Shou-Hong Tang, Yan Zhu, Fan Yang, Qing Xu. Ascertaining Spam Web Pages Based on Ant Colony Optimization Algorithm. DEXA2014, Springer LNCS 8645. Sept 2014. (EI)
Bo Zhao,Yan Zhu. Formalizing and Validating the Web Quality Model for Web Source Quality Evaluation. Expert System with Application. 41(7): 3306-3312, 2014. (SCI)
X. Zhuang, Y. Zhu and C. C. Chang. A New Ultralightweight RFID Protocol for Low-Cost Tags: R2AP. Wireless Personal Communications. 77(4): 1787-1802, 2014. (SCI)
Shou-Hong Tang, Yan Zhu, Fan Yang, Qing Xu. Ascertaining Spam Web Pages Based on Ant Colony Optimization Algorithm. DEXA2014, Springer LNCS 8645. Sept 2014. (EI)
张人之、朱焱.基于主动学习的社交网络恶意用户检测方法. 计算机科学， 2021-02-09（中文核心）
陶霄、朱焱、李春平.基于注意力和多模态混合融合的谣言检测方法. 计算机工程，2020-12-24 （中文核心)
颜仕雄、朱焱、李春平.基于多头注意力机制的社交网络符号预测.计算机应用研究.2021,38(05) （中文核心）
李浩、朱焱.基于梯度分布调节策略的Xgboost算法优化. 计算机应用，2020年第6期，pp1633-1637 （中文核心）
黄良强、朱焱、陶霄. 基于HBase的细粒度访问控制方法研究. 计算机应用研究，2020年第3期，pp824-828（中文核心）
黄梅、朱焱.基于随机森林特征重要性的K-匿名特征优选.计算机应用与软件，2020年第3期，PP266-270(中文核心）
王嘉卿、朱焱、陈同孝、张真诚. 优选特征高效打击网页欺诈.计算机应用，2018，38(1)，295-299 （中文核心）
林钊、朱焱、陈同孝、张真诚. 应用基于随机森林的树形集成学习算法抓住欺诈网页. 计算机应用研究 （增刊）, 2018（中文核心）
谭洁帆、朱焱、陈同孝、张真诚.基于卷积神经网络和代价敏感的不平衡图像分类方法 . 计算机应用, 2018, 38(7), 1862-1865+1871 （中文核心）
韦莎、朱焱. 主题相似度与链接权重相结合的垃圾网页排序检测. 计算机应用，2016，36（3）：95-99 （中文核心）
白雪骢、朱焱. 一种基于禁忌搜索算法的流程挖掘方法，计算机科学.2016, No.3. (中文核心）
杨伟浩、朱焱. GO法分析C3列控车载系统可靠性的改进，兰州交通大学学报.2016,35(1) (中文核心）
唐寿洪、朱焱，杨凡. 基于Bagging-SVM集成分类器的网页作弊检测, 计算机科学，2015，42(1)：239-243 (中文核心）
张念、朱焱、王小敏、郭进. 铁路轨道不平顺预测模型研究与应用. 铁路标准设计，2015，No. 9. （中文核心）
徐青、朱焱. 分析多类特征和欺诈技术检测JavaScript恶意代码. 计算机应用与软件. 2015，32（7）：293-296（中文核心）
唐寿洪、朱焱、杨凡. 基于Bagging-SVM集成分类器的网页作弊检测. 计算机科学. 2015.No.1.(中文核心）
杨凡、朱焱、唐寿洪. 基于免疫克隆选择算法的垃圾网页检测. 计算机应用与软件. 2015.（中文核心）


特邀大会发言 Multi-degree Detection of Web Spam with Web Quality Features, IEEE International Conference on Communication Software and Networks, Chengdu, PR China, June 6-7, 2015
Web Quality/Safety Issues and Our Solutions. The 3rd International Conference on Computer Technology and Development (ICCTD 2011). Nov. 26-29, 2011.
Web Source/Information Quality Modeling and Assessment. The 3rd International Conference on Computer and Electrical Engineering (ICCEE 2010). Nov. 17-18, 2010.
学术报告
An Attribute-Based Fine-Grained Access Control Mechanism for HBase. DEXA2019, Linz, Austria, Aug 2019.
Triplet-CSSVM: Integrating Triplet-Sampling CNN and Cost-Sensitive Classification for Imbalanced Image Detection. DEXA2019, Linz, Austria, Aug 2019.
Cleaning out Web Spam by Entropy-based Cascade Outlier Detection.The 28th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2017 ). France Lyon, Aug.27-Sep. 1,2017.
Blocking Web Spam by Entropy-based Cascade Outlier Detection. Department of Computer Science, Georgia State University, USA, Sep.3,2016.
A Brief Introduction of Internet and Web Spam Detection. 清华大学-西南交大数据挖掘与机器学习工作组会议. April 16-17, 2015.
Ascertaining Spam Web Pages Based on Ant Colony Optimization Algorithm. The 25th International Conference on Database and Expert Systems Applications (DEXA 2014 ). Germany, Sep. 1-4,2014.
WSD-AIS: an Artificial Immune System Approach against Web Spam. International Computer Symposium (ICS). Taiwan, Dec. 12-14,2014.
Visual clusttering reduction for visualizing large spatio-temporal data sets. IEEE CSE2014, Chengdu, Dec. 19-21,2014.
The Comfort Evaluation of Wearable Devices Using Fuzzy Assessment Technologies. Sino-German Bilateral Workshop on Wearable Computing(WearCom2010). Chengdu, Aug. 24-29,2010.

学术交流访问
August 25~August 31,2019: Johannes Kepler University Linz, Austria
September 18~October 1,2018: Technical University of Braunschweig; Ostfalia University of Applied Sciences; Albert-Ludwig University of Freiburg, Germany
Feburary 12~16,2018: Harvard University; Massachusetts Institute of Technology (MIT); IBM, USA
Feburary 06~09,2018: Georgia State University; Georgia Institute of Technology, USA
August 27~September 01,2017: Université Jean Moulin-Lyon 3（里昂第三大学）, France
March 03~19, 2017: Leeds University, United Kingdom
September 02~17,2016: Georgia State University; Northwestern University, USA
February 02 ~ 12,2016: Politecnico di Torino （都灵理工）, Italy
December 12-14, 2014: 逢甲大学（Feng Chia University); 东海大学（Tunghai Univerisity），中国台中
September 01~04,2014: Ludwig Maximilian University of Munich, Darmstadt University of Technology, Germany
专业领域服务 国际会议技术程序委员会委员: DEXA (2011-2021), CMS (2010-2016), IEEE ICEBE (2015,2018-2020)， ICS2014, IEEE CSAE (2012-2013), MSVVEIS (2012), RSKT (2009-2010)
国际会议组织委员会主席：ICCTD2011, MDMKD2009
国际期刊评审专家：
Transactions on Knowledge and Data Engineering
Expert Systems with Applications
The Computer Journal
Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems(TLDKS)
Journal of Universal Computer Science(J. UCS)
Information Systems Journal (ISJ)
Recent Patents on Computer Science
Advances in Information Sciences and Service Sciences(AISS)
评审专家： 国家自然科学基金（面上项目、青年项目）；霍英东青年教师基金和霍英东青年教师奖；国家留学基金委留学项目；四川省发改委咨询中心；成都市科技评估中心
四川省计算机学会网络与信息系统专委会委员



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朱焱 教授
办公地点： 西南交通大学犀浦校区，利兹学院，3号教学楼5层。
联系方式： 通信地址：西南交通大学，交大-利兹学院，成都市高新区西部园区，西南交通大学犀浦校区邮编 611756
学位： 工学博士学位
职称： 教授
电子邮箱： yzhu@swjtu.edu.cn
毕业院校： 德国，达姆斯塔特工大










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教学成果
教学业绩 - Teaching Achievement



指导计算机学院-计算机科学与技术专业罗俊豪同学本科毕业设计，荣获西南交通大学2021届“百篇优秀本科毕业设计（论文）”。
所指导的计算机学院2018级研究生陶霄获得西南交通大学2021届“优秀毕业生”。
指导2020-2021年度大学生科创省级SRTP项目"面向学术合作者网络图数据的分析处理系统"，以“优秀”成绩结题。
获得 2017-2020年度，西南交通大学，研究生教育教学改革成果一等奖。
获得 2017-2020年度，西南交通大学，本科教育教学改革成果三等奖。

2020年1月-2020年12月, 完成教育部-华为产学合作协同育人项目，成功结题。
录制全英文“慕课”课程《The Basics of NoSQL and NewSQL Big Data Management Mechanism》。
该课程面向海内外具有计算机科学与技术基础的本科生、硕博研究生或从事计算机专业的技术人员。介绍NoSQL与NewSQL大数据管理机制的基础知识与技术，帮助学生学习掌握大数据知识和技术原理；深入探讨HBase与Hive技术的系统结构、工作机制与应用领域；基于应用实例的讨论，学习理解HBase和Hive技术的应用实践。
撰写发表两篇教改论文“直面‘云课堂’教学挑战，实施有力有效改革措施”“数据库课程思政建设教学案例分析”，收录于《西部工科高等教育教学改革论文集》并于2020年12月正式出版。
指导三位研究生参加2020年“华为杯”第十七届中国研究生数学建模竞赛，获得全国二等奖。
指导两组共五位研究生参加西南交大第十一届课外创新实验竞赛活动，分别获得优秀作品铜奖和优秀奖。









主持课程简介
课程与教学活动 — Course and Student Project


诚邀积极有为的学生加入我的团队！
如果你对我的研究领域或大学生实践项目充满好奇心和探究欲，寻找软件研发的乐趣，愿意全面提升个人专业能力，希望成功推进你的研究生学业、毕业设计或大学生实践活动，请联系我。
目前承担的各类课程

课程类别
课程名称 内容描述 课程时间












硕博研究生课程
（全英语）
大数据智慧管理与
分析机制基础
大数据（BigData）是海量、动态、多样化、爆炸式增长的信息财富。学习掌握大数据特点，研究并掌握针对性、革新性的数据管理和处理机制，才能解决大数据应用面临的挑战，发挥大数据的威力，挖掘大数据中蕴含的智慧，使基于大数据的决策更快速、更合理、更准确，从而提升教育智能、商务智能，以及社会各行各业的智慧能力。
本课程通过介绍大数据智慧管理机制必备的基础知识和技术，使研究生入门大数据领域，理解大数据的特点与挑战；学习掌握数据仓库、OLAP、NoSQL与NewSQL知识体系和技术原理；理解掌握数据仓库、HBase与Hive技术的系统结构、模型设计、工作机制、优劣对比和应用策略。通过特设的课程设计，提升学生大数据技术的应用实践能力。
秋季学期
每周3学时

硕博研究生课程
（全英语）

Web挖掘技术
(Web Mining Technology)

介绍万维网挖掘技术的最新发展和研究热点，对Web结构挖掘、Web内容挖掘和Web日志挖掘三个主要方向的技术、算法和应用，以及相关的衍生技术进行较深入的研讨。具体内容包括：万维网概述及Web数据分析；Web结构挖掘与信息检索；万维网内容挖掘；万维网使用记录挖掘；万维网挖掘算法性能评估技术和工具；万维网异常模式挖掘；Web挖掘技术的挑战与发展研讨。

按照2021年培养方案停开

本科生课程 数据库原理与设计 本课程是计算机科学与技术、软件工程以及信息类相关专业的一门专业技术基础必修课。
内容包括现实世界数据抽象，基本数据模型，数据库系统的结构和组成，关系数据库理论，数据库设计过程。课程侧重深入地阐述关系数据库理论及规范化理论，数据库的设计，操作语言，操作优化，并发控制，数据库安全及完整性控制等。使学生掌握数据库的基本理论、数据库的组织和结构，数据库系统的设计和开发方法，了解当前数据库的最新技术及最新发展。实验教学着重有关数据库应用系统的开发方法和基本技术。
通过课程学习，学生理解并掌握数据库系统关键技术，具有开发基于数据库的信息系统应用的基本能力。
春季学期
每周授课3学时+独立实验课每周2学时

交大-利兹学院课程 Databases Module summary: Databases are a common component of many computer systems, storing and retrieving data about the state of a system. This module covers the principles of the design, architecture, implementation of database systems and the role of database management systems. In order to understand the design of database system an understanding of relational theory is required as well as the tools and techniques for decomposing systems and modelling them in an appropriate manner.This module introduces the tools for manipulating data in databases and design principles that ensure data security and integrity.
Objectives: This module provides a foundation in the design and implementation of databases with an emphases on relational database systems.
Learning outcomes: On successful completion of this module a student will have demonstrated the ability to: - describe the purpose and architecture of database management systems. - use appropriate tools to manipulate database systems. - design and implement a database using appropriate tools. - apply relational modelling techniques to real world situations. - apply normalisation and explain the advantages and disadvantages of normalisation. - describe the ethical, legal and security related issues concerning the implementation and administration of databases and their management systems.
Spring semester
3h/week, 10 weeks

交大-利兹学院课程 Data Mining （Eric Atwell, Yan Zhu) Module summary: This module explores the knowledge discovery process and its application in different domains such as text and web mining. You will learn the principles of data mining; compare a range of different techniques and algorithms and learn how to evaluate their performance.
Objectives: On completion of this module, students should be able to: -Identify all of the data, information, and knowledge elements, for a computational science application. -understand the components of the knowledge discovery process -understand and use algorithms, resources and techniques for implementing data mining systems; -understand techniques for evaluating different methodologies -demonstrate familiarity with some of the main application areas; -demonstrate familiarity with data mining and text analytics tools.
Learning outcomes: On completion of the year/program students should have provided evidence of being able to: -demonstrate a broad understanding of the concepts, information, practical competencies and techniques which are standard features in a range of aspects of the discipline; -apply generic and subject specific intellectual qualities to standard situations outside the context in which they were originally studied; -appreciate and employ the main methods of enquiry in the subject and critically evaluate the appropriateness of different methods of enquiry; -use a range of techniques to initiate and undertake the analysis of data and information; -adjust to professional and disciplinary boundaries; -effectively communicate information, arguments and analysis in a variety of forms;
Spring semester
3h/week, 10 weeks

正在指导/已结束的大学生实践项目

国创、省创项目与SRTP项目


2021-2022, 基于位置社交网络的用户兴趣点推荐



2020-2021，面向学术合作者网络图数据的分析处理系统（省创项目）（已结题）





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