个人信息Personal Information
教师英文名称：Patrick
入职时间：2022-05-23
学历：博士研究生毕业
学位：哲学博士学位
办公地点：犀浦校区3号楼15楼
在职信息：在岗
主要任职：助理教授
其他任职：利兹学院计算机专业负责人助理
毕业院校：The University of Pittsburgh, USA
所在单位：计算机与人工智能学院
统计机器学习、医学大数据挖掘、智慧城市计算
联系方式Other Contact Information
通讯/办公地址 :
移动电话 :
邮箱 :
报考该导师研究生的方式
欢迎你报考罗志鹏老师的研究生，报考有以下方式：
1、参加西南交通大学暑期夏令营活动，提交导师意向时，选择罗志鹏老师，你的所有申请信息将发送给罗志鹏老师，老师看到后将和你取得联系，点击此处参加夏令营活动
2、如果你能获得所在学校的推免生资格，欢迎通过推免方式申请罗志鹏老师研究生，可以通过系统的推免生预报名系统提交申请，并选择意向导师为罗志鹏老师，老师看到信息后将和你取得联系，点击此处推免生预报名
3、参加全国硕士研究生统一招生考试报考罗志鹏老师招收的专业和方向，进入复试后提交导师意向时选择罗志鹏老师。
4、如果你有兴趣攻读罗志鹏老师博士研究生，可以通过申请考核或者统一招考等方式报考该导师博士研究生。
个人简介Personal Profile
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.