Faculty Profile

 叶晓庆，副研究员，主要研究方向为图数据挖掘、推荐系统、智慧医疗、商务智能，目前在《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》、《Information Sciences》、《Knowledge-based Systems》、《Expert Systems with Applications》、《International Journal of Approximate Reasoning》国际学术期刊和《模式识别与人工智能》等中文期刊发表论文10余篇。主持国家自然科学基金青年基金项目1项、中国博士后科学基金面上项目1项，中央高校基本科研业务科技创新项目1项，四川省服务科学与创新重点实验室项目2项，参与国家自然科学基金面上项目2项，四川省杰出青年科技人才项目1项。获得第二十届中国粒计算与知识发现学术会议优秀学生论文奖、第二十三届中国粒计算与知识发现学术会议优秀学生论文奖。担任 IEEE Transactions on Engineering Management等国际知名期刊审稿人。   

欢迎数学基础扎实、计算机基础扎实，积极乐观的本科生/硕士生/博士生加入课题组开展合作研究！

联系方式：xqxiaoqingye@163.com

论文发表：

Ye Xiaoqing, Sun Yang, Liu Dun, Li Tianrui. A multisource data fusion-based heterogeneous graph attention network for competitor prediction. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2024, 18: 1-20. 

Ye Xiaoqing, Liu Dun. A cost-sensitive temporal-spatial three-way recommendation with multi-granularity decision. Information Sciences, 2022, 589, 670-689.  

Ye Xiaoqing, Liu Dun. An interpretable sequential three-way recommendation based on collaborative topic regression. Expert Systems with Applications, 2021, 168, 114454. 

Ye Xiaoqing, Liu Dun, Li Tianrui. Multi-granularity sequential three-way recommendation based on collaborative deep learning. International Journal of Approximate Reasoning, 2023, 152, 434-455. 

Ye Xiaoqing, Liu Dun, Li Tianrui. Heterogeneous business network based interpretable competitive firm identification: a graph neural network method. Annals of Operations Research, 2025, 347, 1133–1161.

Liu Dun, Ye Xiaoqing. A matrix factorization based dynamic granularity recommendation with three-way decisions. Knowledge-Based Systems, 2020, 191, 105243.

科研项目：

面向不确定图的时空多粒度三支决策模型与方法研究，国家自然科学基金青年项目，2025.01-2027.12，主持。

面向在线问诊平台的多粒度医生推荐与精准匹配方法研究，中国博士后科学基金面上项目，2023.1-2024.12，主持。

基于医患多粒度特征的在线医生推荐与匹配方法研究，四川省服务科学与创新重点实验室项目，2024.10-2026.09，主持。

基于多粒度信息的动态三支推荐方法研究，四川省服务科学与创新重点实验室项目，2022.1-2023.12，主持。

基于多粒度计算的动态推荐方法研究，中央高校基本科研业务费科技创新项目，2022.1-2023.12，主持。