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报考该导师研究生的方式

欢迎你报考龙治国老师的研究生,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,选择龙治国老师,你的所有申请信息将发送给龙治国老师,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龙治国老师研究生,可以通过系统的推免生预报名系统提交申请,并选择意向导师为龙治国老师,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龙治国老师招收的专业和方向,进入复试后提交导师意向时选择龙治国老师。

4、如果你有兴趣攻读龙治国老师博士研究生,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。

龙治国

硕士生导师

所在单位: 计算机与人工智能学院

学位:哲学博士学位

办公地点:西南交通大学犀浦校区综合楼718室

邮箱:

报考该导师

个人简介

龙治国,博士,讲师,硕士生导师。博士毕业于澳大利亚悉尼科技大学,师从李三江教授。主要从事人工智能与定性空间推理、机器学习等的基础和应用前沿研究工作。2019年获西南交通大学“青苗计划”支持。已在包括AIJ, Information Sciences, KBS, IJAIT, IJGIS, IJCAI, ECAI, KR, CP, COSIT等在内的国际知名期刊和会议上发表论文20余篇,更多成果列表请见https://zhiguolong.github.io/Publication/。目前主持国家自然科学基金青年项目1项,主研科技部重点研发计划子课题一项以及多项国家自然科学基金面上项目。

DBLPResearchGate


讲授课程


研究方向


机器学习聚类算法

● 利用数据的各类特征设计算法挖掘数据的相似性,例如: Clustering Based on Local Density Peaks and Graph Cut

机器学习降维算法

● 将高维数据的维度降低,并保持某些结构信息,从而降低噪声、突出数据的主要特征,例如: Linear Dimensionality Reduction Method Based on Topological Properties

人工智能与定性空间推理

● 主要研究定性的空间知识的表示、推理等在人工智能领域的应用,在包括地理空间信息的处理方面有着重要的意义,例如:  A Machine Learning Based Approach for Generating Point Sketch Maps from Qualitative Directional InformationAn Incremental Algorithm for Handling Qualitative Spatio-Temporal Information

拓扑数据分析与人工智能结合

● 利用拓扑性质、工具进行智能数据分析,例如: Linear Dimensionality Reduction Method Based on Topological Properties


研究成果

新闻|News

● 由我和国际合作者共同组织的IJCAI 2024 Workshop (STRL 2024) 将在今年8月5日和IJCAI 2024(韩国济州岛)一起举办,欢迎广大研究者们参加研讨:Workshop官网


部分论文|Selected Papers

  • ● Zhiguo Long, Qingqian Li, Hua Meng, Michael Sioutis. A Machine Learning Based Approach for Generating Point Sketch Maps from Qualitative Directional Information, International Journal of Geographical Information Science, 2024: Accepted.

  • ● Yuqin Yao, Hua Meng, Yang Gao, Zhiguo Long, Tianrui Li. Linear Dimensionality Reduction Method Based on Topological Properties, Information Sciences, 2023, 624: 493–511.

  • ● Zhiguo Long, Yang Gao, Hua Meng, Yuqin Yao, Tianrui Li. Clustering Based on Local Density Peaks and Graph Cut, Information Sciences, 2022, 600: 263–286.

  • ● Zhiguo Long, Hua Meng, Tianrui Li, Heng-Chao Li, Michael Sioutis. A Framework for Belief Revision under Restrictions, The Knowledge Engineering Review, 2022, 37: e8.

  • ● Zhiguo Long, Michael Sioutis, Qingqian Li, Hua Meng, Heng-Chao Li. Approximating Region Boundaries Based on Qualitative and Quantitative Information, IEEE Intelligent Systems, 2022, 37(6): 38–47.

  • ● Zhiguo Long, Qiyuan Hu, Hua Meng, Michael Sioutis. An Incremental Algorithm for Handling Qualitative Spatio-Temporal Information, 15th International Conference on Spatial Information Theory (COSIT 2022), Dagstuhl, Germany, 2022, 240: 5:1-5:13.

  • ● Zhiguo Long, Hua Meng, Tianrui Li, Sanjiang Li. Compact Geometric Representation of Qualitative Directional Knowledge, Knowledge-Based Systems, 2020, 195: 105616.

  • ● Michael Sioutis, Zhiguo Long, Tomi Janhunen. On robustness in qualitative constraint networks, 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), Yokohama, Japan, 2020, 1813–1819.

  • ● Qiyuan Hu, Yang Gao, Zhiguo Long, Hongjun Wang, Tianrui Li, Michael Sioutis. On Large-Scale Qualitative Spatio-Temporal Constraint Redundancy Removal, 2021 16th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE), 2021, 398–405. (Best Student Paper)

  • ● Hua Meng, Zhiguo Long, Yong Wang, Bin Xing, Hui Zhang. A Logic for Iterated Belief Revision, 2021 16th International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE), 2021, 373–379.

  • ● Zhiguo Long, Michael Sioutis, Sanjiang Li. Efficient path consistency algorithm for large qualitative constraint networks, 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2016, 1202–1208.

  • ● Zhiguo Long, Steven Schockaert, Sanjiang Li. Encoding large RCC8 scenarios using rectangular pseudo-solutions, 15th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning (KR), 2016, 235–244.

  • ● Sanjiang Li, Zhiguo Long, Weiming Liu, Matt Duckham, Alan Both. On Redundant Topological Constraints, Artificial Intelligence, 2015, 225: 51–76.


更多请见个人主页(包括代码)/ DBLP / ResearchGate

For more papers and details, please go Personal Website (codes included) or DBLP or ResearchGate.


招生信息

招生范围:计算机科学与技术(学硕)、计算机技术(专硕)、软件工程(学硕、专硕)、人工智能(学硕、专硕)、人才培养专项、唐山研究院联合培养等的硕士研究生。

招生要求:希望学生为人正派,有较高的道德修养和个人素质,不急功近利,踏踏实实做好本职工作,为国家、社会、学院等作出贡献。

有意报考的同学,请发邮件到zhiguolong@swjtu.edu.cn联系我。


学生信息

目前所指导学生1人次获国家奖学金,1人次获国际学术会议最佳学生论文奖,1人次获校优秀毕业论文奖。获2023年西南交大利兹学院首届“我最喜爱的教师”称号。

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