更新日期：2024年6月26日

姓 名 胡金龙 性 别 男 出生年月 1977年10月 籍贯 民 族 汉族 政治面貌 最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士 技术职称 副教授 导师类别 硕导 行政职务 Email jlhu@scut.edu.cn 工作单位 计算机科学与工程学院 邮政编码 510006 通讯地址 广州市番禺区大学城华南理工大学B3栋 单位电话

个人简介

胡金龙，男，计算机科学与工程学院副教授，工学博士，硕士生导师，广东省多模态大数据智能分析重点实验室成员，IEEE会员。2004年至今先后在华南理工大学信息网络工程研究中心、计算机科学与工程学院工作，2016至2017年为美国宾夕法尼亚州立大学访问学者。
近年来主持或参与了广东省自然科学基金、教育部-中国移动科研基金、广东省省部产学研结合项目、广东省重大科技专项、国家863计划、国家科技支撑计划、国家CNGI等项目30多项，发表学术论文60多篇，出版译著1本，授权发明专利20多项，获广东省科技进步二等奖1项。
欢迎计算机、数学、电信、软件、自动化等相关专业的同学保研和报考。

工作经历

2013-至今  华南理工大学 计算机科学与工程学院 高工，副教授
2004-2013 华南理工大学 信息网络工程研究中心 讲师，高工
2016-2017 美国 宾夕法尼亚州立大学 访问学者

教育经历

2008-2012 华南理工大学 计算机科学与工程学院 博士研究生
2001-2004 华南理工大学 电子与信息学院 硕士研究生
1995-1999 华南理工大学 电子与信息学院 本科生

获奖、荣誉称号

广东省科技进步二等奖

研究领域

机器学习及应用，可解释人工智能，脑影像分析，新一代网络技术与安全等

科研项目

近年来的主要科研项目：
1. 基于图神经网络的功能脑网络分析方法研究，广东省自然科学基金面上项目，2021-2023.（主持）
2. 智能计算平台集群管理技术研发，2021-2022. (主持)
3. 基于多组学学习的智能医疗辅助诊断技术及应用，2019-2023.（参与）
4. 业务编排及半实物仿真技术，2021-2022. (主持)
5. 基于大规模图分析的移动广告欺诈检测研究， 广东省自然科学基金面上项目，2018-2021. (主持)
6. 基于移动计算情境大数据的4G产品微营销技术与应用研究，教育部-中国移动科研基金项目，2015-2018. (主持)

发表论文

近年来发表的主要论文：
[1]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Yi Zhuo, Shoubin Dong, BrainPST: Pre-training Stacked Transformers for Dynamic Brain Functional Network Analysis, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), December 2023.
[2]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Shoubin Dong, Transformer and Snowball Graph Convolution Learning for Brain functional network Classification, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), December 2023.
[3]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Nan Wang, Shoubin Dong, BrainNPT: Pre-training of Transformer networks for brain network classification, https://arxiv.org/abs/2305.01666, May 2023.
[4]Jinlong Hu, Yangmin Huang, Xiaojing Zhang, Bin Liao, Gangqiang Hou, Ziyun Xu, Shoubin Dong, Ping Li, Identifying suicide attempts, ideation, and non-ideation in major depressive disorder from structural MRI data using deep learning, Asian Journal of Psychiatry, Volume 82, 2023.
[5]Zongbao Yang, Shoubin Dong, and Jinlong Hu. Explainable Natural Language Inference via Identifying Important Rationales. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2022.
[6]Weixian Huang, Kaiwen Tan, Jinlong Hu, Ziye Zhang, and Shoubin Dong, A review of fusion methods for omics and imaging data, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2022.
[7]Jinlong Hu, Lijie Cao, Tenghui Li, Shoubin Dong, and Ping Li, GAT-LI: a graph attention network based learning and interpreting method for functional brain network classification. BMC Bioinformatics, Volume 22, 379. 2021.
[8]Kaiwen Tan, Weixian Huang, Xiaofeng Liu, Jinlong Hu, and Shoubin Dong, A Hierarchical Graph Convolution Network for Representation Learning of Gene Expression Data, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 25, no. 8, Aug. 2021.
[9]Bin Liao, Jinlong Hu, Rick O. Gilmore, Optical flow estimation combining with illumination adjustment and edge refinement in livestock UAV videos, Computers and Electronics in Agriculture, Volume 180, 2021.
[10]Bin Liao, Jinlong Hu, MESD: Exploring Optical Flow Assessment on Edge of Motion Objects with Motion Edge Structure Difference, https://arxiv.org/abs/2104.05916, 13 Apr 2021.
[11]Lang Chen, Yangmin Huang, Bin Liao, Kun Nie, Shoubin Dong, and Jinlong Hu*, Graph Learning Approaches for Graph with Noise: Application to Disease Prediction in Population Graph, International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)  December 16-19, 2020, Seout, S.Korea.
[12]Jinlong Hu, Tenghui Li, and Shoubin Dong, GCN-LRP explanation: exploring latent attention of graph convolutional networks, the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2020), 19 - 24th July, 2020, Glasgow, Scotland, UK.
[13]Jinlong Hu, Tenghui Li, Yi Zhuang, Song Huang, and Shoubin Dong, GFD: A Weighted Heterogeneous Graph Embedding Based Approach for Fraud Detection in Mobile Advertising, Security and Communication Networks, 2020.
[14]Bin Liao, Jinlong Hu*, and Tenghui Li, Optical flow estimation combining with objects edge features, Electronics Letters, 2020.
[15]Jinlong Hu, Junjie Liang, Yuezhen Kuang, and Vasant Honavar, A User Similarity-based Top-N Recommendation Approach for Mobile In-application Advertising, Expert Systems with Applications, Volume 111, 2018.
[16]Junjie Liang, Jinlong Hu*, Shoubin Dong, and Vasant Honavar, Top-N-Rank: A Scalable List-wise Ranking Method for Recommender Systems, IEEE International Conference on Big Data (BigData 2018), Seattle, WA, USA, December 2018.
[17]Jinlong Hu, Yi Zhuang, Jiang Yang, Lei Lei, Minjie Huang, Runchao Zhu, and Shoubin Dong, pRNN: A Recurrent Neural Network based Approach for Customer Churn Prediction in Telecommunication Sector, IEEE International Conference on Big Data (BigData 2018), Seattle, WA, USA, December 2018.

教学活动

硕士生课程：高级计算机网络安全
本科生课程：高性能计算与云计算; 网络工程与网络管理

我的团队

广东省多模态大数据智能分析重点实验室成员