罗志鹏，西南交通大学计算机与人工智能学院助理教授，硕士生导师，“云计算与智能技术研究”（李天瑞）与“SCAI医工融合研究”（龚勋）团队成员。2013年获得北京航空航天大学计算机科学工学学士学位，2020年获得美国匹兹堡大学计算机科学博士学位，导师为Milos Hauskrecht，2020年5月至2021年5月于美国西北大学深度学习中心从事博士后科研工作，导师为Diego Klabjan。

研究兴趣为（统计）机器学习，主要方向为泛化分析、重症监护室时序大数据分析。主持国家自然科学基金青年项目、四川省自然科学基金面上项目、中国博士后科学研究基金面上项目、中央高校基本科研项目，曾主研两项美国国立卫生研究院NIH面上项目（智能医疗方向，为期四年）。以一作/通讯在机器学习、数据挖掘主流会议/期刊IJCAI、IEEE THMS、IEEE TNNLS、IEEE TITS、CIKM、SDM、ECML-PKDD、NIPS Workshop、AAAI Symposium发表论文多篇，合作论文发表20余篇，另参与AISTATS、AAAI、IJCAI、ACM TIST等会议期刊的审稿工作。

欢迎对科研充满热情的同学与我合作！（本科、硕士、博士均可）可选两个方向：

- 数学功底好的：机器学习理论、泛化分析

- 计算机功底好的：深度时序学习（ICU方向）

指导学生（协助李天瑞、龚勋指导）：

- 博士生：Taha M. Rajeh（2018级）、杨力（2021级）、张世铭（2021级）

- 硕士生：涂睿（2023级）、徐远航（2023级）、王一凡（2023级）

- 本科生：罗梦甜（2020级）、涂睿（2019级）、丁世诚（2019级）、曹啸（2020级）

项目经历

国家自然科学基金青年项目，“数据与知识联合驱动的重症监护室时序大数据表征与预测研究”，2024-01至2026-12，30万元，主持

四川省自然科学基金面上项目，“面向重症医学决策优化的知识增强鲁棒深度强化学习模型研究”，2024-01至2025-12，20万元，主持

中国博士后基金委面上项目，“面向重症监护室医疗大数据的深度预测模型研究”，2024-01至2025-12，5万元，主持

中央高校基本科研业务项目，“面向智能医疗系统的持续学习理论与应用研究”，2023-01至2024-12，10万元，主持

成都赛尔教育咨询有限公司合作项目，“面向人工知识增强的层次化主动学习方法研究”，2023-04至2024-04，66万元，主持

美国国立卫生研究院（NIH）面上项目，“面向重症监护室数据流的实时异常检测技术研究”， 2016-01至2019-12, 55万元（美元），主研

美国国立卫生研究院（NIH）面上项目，“基于临床医疗大数据的诊疗提醒系统设计”， 2013-01至2015-12, 30万元（美元），主研 

发表论文：

• Taha Rajeh, Zhipeng Luo*, Tianrui Li, Muhammad Hafeez Javed, and Fares Alhaek. "Clustering-based Multi-Agent Model-Free Framework for Large-Scale Taxi Dispatching using Reinforcement Learning", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 2024.

• Zhipeng Luo, Yazhou He, Yanbing Xue, Hongjun Wang, Milos Hauskrecht, and Tianrui Li. "Hierarchical Active Learning with Qualitative Feedback on Regions". IEEE Transactions on Human-Machine Systems (THMS), 2023. 
  

• Taha M Rajeh, Tianrui Li, Chongshou Li, Muhammad Hafeez Javed, Zhpeng Luo, Fares Alhaek. "Modeling multi-regional temporal correlation with gated recurrent unit and multiple linear regression for urban traffic flow prediction". Knowledge-Based Systems, 2023.
  

• Qiang Gao, Zhipeng Luo*, Diego Klabjan, and Fengli Zhang. "Efficient Architecture Search for Continual Learning". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2022.
  

• Zhixuan Deng, Tianrui Li, Dayong Deng, Keyu Liu, Pengfei Zhang, Shiming Zhang, Zhipeng Luo. "Feature selection for label distribution learning using dual-similarity based neighborhood fuzzy entropy". Information Sciences, 2022.
  

• Linghao Zhang, Bo Pang, Haitao Tang, Hongjun Wang, Chongshou Li, Zhipeng Luo. "Pairwise Constraints Multidimensional Scaling for Discriminative Feature Learning". Mathematics, 2022. 
  

• Zhipeng Luo and Milos Hauskrecht. "Hierarchical Active Learning with Overlapping Regions". The 29th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM-20), 2020. 
  

• Zhipeng Luo and Milos Hauskrecht. "Region-Based Active Learning with Hierarchical and Adaptive Region Construction". SIAM International Conference on Data Mining (SDM-19), 2019.
  

• Zhipeng Luo and Milos Hauskrecht. "Hierarchical Active Learning with Group Proportion Feedback". The 27th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-18), 2018.
  

• Zhipeng Luo and Milos Hauskrecht. "Hierarchical Active Learning with Proportion Feedback on Regions". European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD-18), 2018
  

• Zhipeng Luo and Milos Hauskrecht. "Active Learning of Classification Models from Soft-Labeled Groups".  Advances in Neural Information Processing Systems, Learning from Limited Data Workshop (NIPS LLD Workshop), 2017
  

• Zhipeng Luo and Milos Hauskrecht. "Group-Based Active Learning of Classification Models". The 30th International Florida AI Research Society Conference (FLAIRS-17), 2017.
  

• Daifeng Li, Zhipeng Luo, Ying Ding, Jie Tang, Gordon Guo, Xin Dai, Jun Du, Jingwei Zhang, and Shoubing Kong. "User-level Microblogging Recommendation Incorporating Social Influence". Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST), 2017. 
  

• Xiaoyu Ge, Yanbing Xue, Zhipeng Luo, Muhammad Sharaf, and Panos Chrysanthis. "REQUEST: A Scalable Framework for Interactive Construction of Exploratory Queries". IEEE International Conference on Big Data (IEEE BIGDATA), 2016.
  

• Daifeng Li, Jie Tang, Ying Ding, Xin Shuai, Tamy Chambers, Guozheng Sun, Zhipeng Luo, Jingwei Zhang. "Topic-level opinion influence model (TOIM): An investigation using tencent microblogging". Journal of the Association for Information Science and Technology (JASIST), 2015. 
  

• Daifeng Li, Xin Shuai, Gordon Sun, Jie Tang, Ying Ding, and Zhipeng Luo. "Mining Topic-level Opinion Influence in Microblog". The 21st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM-12), 2012.