所属学科专业：计算机科学与技术、数据科学与大数据技术
导师简介：
王蒙，男，博士，副教授，硕士生导师。西安市信息化专家，国际计算机协会(ACM)中国理事会“新星奖”、陕西省科学技术奖自然科学奖获得者。现任1066vip威尼斯院长助理、数据科学与大数据技术专业副主任，1066vip威尼斯大数据与人工智能方向学术骨干，1066vip威尼斯“智能分析与决策”实验室负责人，中国计算机学会(CCF)数据库专委委员、人工智能专委委员、大数据专委委员、YOCSEF西安分部委员。荣获“纺织之光”中国纺织工业联合会纺织高等教育教学成果一等奖、陕西省本科高校课堂教学创新大赛优秀奖、1066vip威尼斯“优秀教师”、校一流课程《大数据技术原理与应用》负责人。
主要研究方向为人工智能、数据挖掘、时间序列分析、时空大数据、数据管理等。在国际顶级会议和期刊ICDE、TKDE、CIKM、EDBT、Information Sciences、ACM TIST和Bioinformatics等发表近二十篇学术论文，成果荣获陕西省科学技术奖自然科学奖二等奖，IEEE MDM国际会议最佳论文奖，NDBC中国数据库学术会议“萨师煊优秀论文奖”，DSE国际期刊精选论文，授权国家发明专利6项。近年承担的主要项目包括主持国家自然科学基金课题1项、陕西省自然科学基础研究项目2项、陕西省教育厅重点科学研究计划项目1项、西安市科技计划项目1项，作为项目骨干参与国家重点研发计划及其他国家级科研项目4项，负责横向研究型课题7项，主持及参与省级和校级教改项目4项等。
近年指导的毕业硕士生就职于中国航空工业集团、中国民营企业500强上市公司等。指导学生在国内数据领域最高会议NDBC2023荣获最佳论文奖，在时空数据会议SpatialDI (SIGSPATIAL中国)、地球信息科学学报（信息地理学领域T2）等发表多篇论文，参加A类学科竞赛获得国家级奖项5项、省部级奖项13项，指导大学生创新创业项目国家级1项、省级2项。
主要研究方向：
1.数字能源、智慧交通、机器视觉等领域的深度学习和智能分析；
2.时序数据、时空数据的挖掘分析和高效计算；
3.云原生数据库、大数据与人工智能AI4DB研究。
近年承担的重要科研项目：
1.国家自然科学基金“面向空间运动对象的位置推荐技术研究”课题，负责人，2020-2023；
2.陕西省自然科学基础研究项目“基于多元特征学习的电力现货市场日前电价预测研究”，负责人，2023-2024；
3.陕西省教育厅重点科学研究计划项目“优化纺织服装企业用电成本的智能排产研究”，负责人，2023-2024；
4.陕西省自然科学基础研究项目“共享出行环境中基于时空特征学习的设施部署策略研究”，负责人，2020-2021；
5.西安市科技计划项目“融合时频及外部特征的产业园区电力负荷预测研究”，负责人，2024-2026；
6.国家重点研发计划项目“公共文化资源智能共建共享与管理平台关键技术研究”；
7.国家重点研发计划课题“公共文化资源智能共建共享与管理平台构建与示范应用”；
8.国家自然科学基金“动态有竞争社交网络影响力最大化问题研究”；
9.国家自然科学基金“基于哈希的海量高维数据近似最近邻查询研究”；
10.国家自然科学基金“基于特征哈希的云端海量医疗图像安全检索研究”；
11.陕西省教育厅自然科学研究计划“基于深度学习的像素级路面病害检测”；
此外，负责涉及数字能源、时序分析、数据库、大数据与人工智能融合的横向合作研究型课题7项。
主要科研及教学成果：
1.国际计算机协会(ACM)中国理事会“新星奖”；
2.陕西省自然科学奖二等奖，“非结构化数据管理与挖掘关键技术及应用”；
3.“纺织之光”中国纺织工业联合会纺织高等教育教学成果一等奖；
4.陕西省本科高校课堂教学创新大赛优秀奖，“大数据与数据挖掘技术”。
代表性论文获奖：
1.发表在第20届国际会议IEEE International Conference on Mobile Data Management(CCFC类)的论文“k-Collective Influential Facility Placement over Moving Object”，获会议最佳论文奖；
2.发表在第40届中国数据库最高学术会议NDBC2023的论文“CoSTUR：面向用户评级的空间文本竞争选址研究”，获会议“萨师煊优秀论文奖”；
3.发表在国际期刊Data Science and Engineering(CCFC类)的论文“Top-k Competitive Location Selection over Moving Objects”，获评期刊精选论文。
近年代表性论文：
[1]Meng Wang, Hui Li, Jiangtao Cui, Ke Deng, Sourav S. Bhowmick, Zhenhua Dong, PINOCCHIO: Probabilistic Influence-based Location Selection over Moving Objects, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE,CCF A), 28(11): 3068-3082, 2016.
[2]Meng Wang, Hui Li, Jiangtao Cui, Ke Deng, Sourav S. Bhowmick, Zhenhua Dong, PINOCCHIO: Probabilistic Influence-based Location Selection over Moving Objects, in 33rd IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2017, CCF A), 21-22, 2017.
[3]Jiangtao Cui, Meng Wang, Hui Li, Yang Cai, Place Your Next Branch with MILE-RUN: Min-dist Location Selection over User Movement, Information Sciences (SCI 1区), 463: 1-20, 2018.
[4]Dan Li, Hui Li, Meng Wang, Jiangtao Cui, k-Collective Influential Facility Placement over Moving Object, in 20th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2019, CCF C), 191-200, 2019. (会议最佳论文)
[5]Meng Wang, Hui Li, Jiangtao Cui, Sourav S. Bhowmick, Ping Liu, FROST: Movement History-conscious Facility Relocation, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST, SCI 2区), 11(1): 9:1-9:26, 2020.
[6]Di Yang, Hui Li, Meng Wang, Dan Li, Jiangtao Cui, MALOS: A Movement-Aware Location Selection System, in 23rd International Conference on Extending Database Technology (EDBT 2020,CCF B), 595-598, 2020.
[7]Ping Liu, Meng Wang, Jiangtao Cui, Hui Li, Top-k Competitive Location Selection over Moving Objects, in 37th CCF National Database Conference (NDBC 2020), 2020.
[8]Dan Li, Hui Li, Ying Zhou, Meng Wang, Jiangtao Cui, Influential Facilities Placement over Moving Objects, Distributed and Parallel Databases (CCF C), 39: 607-636, 2021.
[9]Ping Liu, Meng Wang, Jiangtao Cui, Hui Li, Top-k Competitive Location Selection over Moving Objects, Data Science and Engineering (CCF C), 6: 392-401, 2021. (期刊精选论文)
[10]Hu Wang, Hui Li, Meng Wang, Jiangtao Cui, Addressing the Hardness of k-Facility Relocation Problem: a Pair of Approximate Solutions, in 30th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2021, CCF B), 1919-1928, 2021.
[11]Bo Yang, TingTing Xin, Shanmin Pang, Meng Wang, Yijie Wang, Deep Subspace Mutual Learning for Cancer Subtypes Prediction, Bioinformatics (CCF B), 37(21): 3715-3722, 2021.
[12]Hu Wang, Hui Li, Meng Wang, Jiangtao Cui, Towards Balancing the Efficiency and Effectiveness in k-Facility Relocation Problem, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST, SCI 3区), 2023.
[13]马毓哲,王蒙,李辉,崔江涛,刘俊华,李瑞蒙, RUG：收益驱动的单向共享汽车用户重定位, in SpatialDI 2023 (中国空间数据智能学术会议), 2023.
[14]Bo Yang, Yan Yang, Meng Wang, Xueping Su, MRGCN: cancer subtyping with multi-reconstruction graph convolutional network using full and partial multi-omics dataset, Bioinformatics (CCF B), 39(6), 2023.
[15]李晨伟,王蒙,李辉,崔江涛,王西汉, CoSTUR:面向用户评级的空间文本竞争选址研究, in NDBC 2023 (第40届CCF中国数据库学术会议), 2023.(萨师煊优秀论文奖)
[16]马毓哲,王蒙,李辉,崔江涛,刘俊华,李瑞蒙, RUG：收益驱动的单向共享汽车用户重定位,地球信息科学学报(EI,T2), 2023.
授权发明专利：
[1]王蒙，刘平，崔江涛，李辉，等，一种在竞争环境中根据影响运动用户选择设施地址的方法，2023.06.20，中国，ZL202010819078.1
[2]王蒙，李辉，邓珂，崔江涛，一种选址方法及装置，2020.06.02，中国，ZL201610347674.8
[3]王蒙，等，一种基于干扰矩阵的动态频率分配方法，2015.09.09，中国，ZL201310030712.3
[4]王峰萍，薛涛，王蒙，等，一种基于GNSS车行轨迹数据的路网匹配方法，2023.03.24，中国，ZL201910876920.2
[5]李辉，邓珂，李彦华，崔江涛，王蒙，一种确定用户行动轨迹的方法及装置，2020.04.14，中国，ZL201510406207.3
[6]李军芳，郭永明，宫彬彬，李宁，王蒙，一种频谱占用度的测量方法，2016.11.02，中国，ZL201210462670.6
个人主页：https://wangmeng-xpu.github.io/
联系方式：wangmeng@xpu.edu.cn
