个人资料
教育经历博士：香港浸会大学计算机系 硕士：华东师范大学计算机科学与技术系（直研） 本科：华东师范大学计算机科学与技术系 工作经历香港浸会大学 高级研究助理 华东师范大学 在职博士后 个人简介吴雯博士，副教授、明园晨晖学者、硕士生导师，目前就职于华东师范大学计算机科学与技术学院。博士毕业于香港浸会大学计算机科学系，华师大计算机学院在职博士后（合作导师贺樑教授），曾任浸会大学高级研究助理。 主要研究兴趣聚焦于心理学、教育学、人工智能等学科交叉，包括但不局限于基于元认知的智能启发式提问、大模型价值观对齐、基于性格和情绪的个性化推荐、群体智能决策等。 主持并参与各类国家与企业项目，受到包括国家自然科学基金委员会（面上+青年）、上海市科委、香港优配研究金委员会、上海市博士后工作办公室、上海市教育委员会教学研究室、英语流利说等相关机构的资助。至今已经在相关领域顶级、知名国际期刊与会议发表论文30篇，其中一作和通讯作者共计25篇，包括Information Sciences, KBS，UMUAI, CHI, IUI, DASFAA, UMAP等，并且以一作身份获得SCI国际期刊UMUAI最佳期刊论文奖（2018）和UMAP国际会议最佳学生论文奖（2015）。截至2023年8月谷歌学术引用率逾450，h指数9，i10指数9。担任KBS，NeuroComputing，IUI，UMAP等国际期刊和会议审稿人。CCF协同计算委员会执委，ACM、AAAI等协会会员。 欢迎更多热爱创新、有交叉学科研究背景的有志之士加入团队，一起开出交叉研究的幸福之花！ 社会兼职研究方向> 聚焦人工智能、心理学、教育学等多学科交叉 > 涉及深度学习、用户建模、人机交互、数据挖掘、推荐系统、性格心理学、认知与元认知、统计学、群体博弈等知识 > 具体研究内容包括但不仅限于基于元认知的启发式提问、大模型价值观对齐、基于性格和情绪的个性化推荐、群体智能决策等 > 请详见个人主页 http://wenwu198810.wixsite.com/carriewu
招生与培养开授课程本科专业必修 数据结构 本科公共必修 数据分析与大数据 本科公共必修 大学信息技术-数据分析与可视化 本科公共必修 多媒体技术与应用 研究生选修 用户行为分析与推荐技术 科研项目项目： >主持国家自然科学基金、上海市科委项目、校企合作多项，参与多项国家级、省部级项目。 >部分主持项目如下： 《面向元认知能力增强的智能启发式提问机制研究》，国家自然科学基金面上项目，2024-2027（new*） 《基于性格和情绪的个性化在线教育技术研究》，国家自然科学基金青年项目，2020-2022（已结题） 《基于符号逻辑与认知智能的知识表征和学习方法》，上海市科委科技项目，2021-2024 《基于在线学习行为的智适应英语学习模式研究与应用》，博士后创新基地项目第二期，2021-2022（已结题） 《双学位背景下<数据结构>课程的教学改革研究》,华东师范大学教改项目，2022（已结题，评为优秀） 《基于人工智能/大数据的个性化学习行为模式研究》，博士后创新基地项目第一期，2019-2020（已结题） 《个性化学习与推荐加工》，上海开放大学科研课题，2021-2022（已结题） 《大数据服务项目-个性化服务推荐算法支持》，阿利昂斯汽车研发项目，2021-2022（已结题） 《融合学生性格和情绪的个性化在线教育技术优化研究》，华东师范大学科研创新基金项目，2020（已结题） 《明园晨晖学者启动项目》，2019-2021（已结题） >部分参与项目如下： 《社会交互动态过程的心理与脑机制研究》，中央高校优秀青年团队项目,子课题负责人，2023-2024 《亲子互动动态过程与学前儿童坚持性发展：基于机器学习的预测研究》，上海市自然科学基金面上项目，子课题负责人，2022-2025 《基于人机混合智能的常识信息抽取方法》，上海市科委科研计划项目，子课题负责人，2019-2022（已结题） 《脑科学与类脑研究》，科技创新2030-重大专项，2021-2026 《上海中学智慧校园信息系统（二期）- 智能评语开发项目》，主要参与人，2022-2023 《上海数字教材自适应学习技术研究》，上海市教委教研室项目（一期 & 二期），主要参与人，2019-2021（已结题） 《基于人机混合智能的教育领域因果性知识抽取机制研究》，子课题负责人，2021（已结题） 《Research on Eliciting Users’ Implicit Feedback for Constructing Their Multi-Attribute Preferences in Complex Decision Support》，香港优配研究金计划，2016-2018 （已结题） 《Research on Incorporating Feature-level Opinion Mining Outcomes into Modeling/Eliciting Potential Customers’ Multi-criteria Preferences and Generating High-value Products’ Recommendation in E-commerce》，香港优配研究金/杰出青年学者计划项目，2014-2015 （已结题） 《基于自然人机交互技术的智能电视终端及系统研制》，上海市科委重大项目子课题，2011-2013（已结题） 《NGB应用业务用户行为分析关键技术研究》，上海市科委重大项目子课题，2010-2012（已结题） 学术成果>请详见个人主页http://wenwu198810.wixsite.com/carriewu >谷歌学术引用：456 （截止2023年8月），h指数：9，i-10指数：9 >部分发表成果如下： 期刊论文： >Wen Wu, Li Chen, and Yu Zhao. Personalizing Recommendation Diversity based on User Personality. In User Modeling and User-Adapted Interaction,28(3):237-276, Springer, 2018. [人机交互国际期刊排名第二，最佳期刊论文奖] >吴雯，贺樑，杨静。《双学位背景下数据结构课程的教学改革》，发表于《计算机教育》，2023.[一作，教育部级期刊，教改论文] >Yu Ji, Wen Wu*, Yi Hu, Xi Chen, Jiayi Chen, Wenxin Hu and Liang He.Personality-Assisted Mood Modeling with Historical Reviews for Sentiment Classification. In Information Sciences, 2023. [一区，通讯作者] >Liye Shi, Wen Wu*, Wenxin Hu, Jie Zhou, Jiayi Chen, Wei Zheng and Liang He. DualGCN: An Aspect-Aware Dual Graph Convolutional Network for Review-based Recommender. In Knowledge-based Systems,2022.[一区，通讯作者] >Liye Shi, Wen Wu*, Wang Guo, Wenxin Hu, Jiayi Chen, Wei Zheng and Liang He.SENGR: Sentiment-Enhanced Neural Graph Recommender. In Information Sciences,2022.[一区，通讯作者] https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.12.120 >Ji Yu, Wen Wu*, Shiyun Chen, Qin Chen, Wenxin Hu and Liang He. Two-stage sentiment classificaiton based on user-product interactive information. In Knowledge-Based Systems, 2020.[一区，通讯作者] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705120303646?dgcid=author >Liye Shi,Wen Wu*,Jiayi Chen, Wenxin Hu, Wei Zheng, Xi Chen and Liang He. SMAR: Summary-Aware Multi-Aspect Recommendation. In Neurocomputing, 2023.[二区，通讯作者] >Jiayi Chen, Wen Wu*,Liye Shi, Wei Zheng, and Liang He.Long-tail Session-based Recommendation from Calibration. In Applied Intelligence, 2022.[二区，通讯作者] >Jiayi Chen, Wen Wu*, Liye Shi, Yu Ji, Wenxin Hu, Xi Chen, Wei Zheng, and Liang He. DACSR:Decoupled-Aggregated End-to-End Calibrated Sequential Recommendaiton. Applied Sciences Basel,2022.[三区，通讯作者] >Qimin Ban, Wen Wu*, Wenxin Hu, Hui Lin, Wei Zheng and Liang He.Personalized Course Recommendation based on Learner’s Knowledge and Personality. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2021.[CSCD,通讯作者] >Aimin Zhou, Xiaozhe Yang, Wen Wu, Ningning Zhou, Feng Liu and Liang He. Computational Affection: A catalyst for human-centered education. Science 70 years of excellence: ECNU’s ongoing commitment to cutting-edge, cross-edge, cross-disciplinary research, 2021.[Science-华师大70周年专刊] >Wen Wu, Li Chen, Qingchang Yang and You Li.Inferring Students'Personality from Their Communication Behavior in Web-based Learning Systems. In International Journal of Artificial Intelligence in Education, Springer, 2019. DOI: 10.1007/s40593-018-00173-9 [ESCI,智能教育交叉期刊] >Wang Guo, Wenxin Hu, Wen Wu, Liang He and Liang Dou. Scene Context-aware Rating Prediction at Multi-Level. In Computer Applications and Software, 2019.[CSCD] 会议论文： >Wen Wu and Li Chen. Implicit Acquisition of User Personality for Augmenting Movie Recommendations. In Proceedings of 23rd Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization (UMAP'15), pages 302-314, Dublin, Ireland, June 29 – July 3, 2015.[Core B,最佳学生论文奖] >Qimin Ban, Wen Wu*, Wenxin Hu, Hui Lin, Wei Zheng and Liang He. Knowledge-Enhanced Multi-task Learning for Course Recommendation. In Proceedings of International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA'22),2022 [CCF B，通讯作者] >liye Shi, Wen Wu*, Yu Ji, Luping Feng, and Liang He. PMAR: Multi-Aspect Recommendation Based on Psychological Gap. In Proceedings of International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA'22),2022 [CCF B，通讯作者] >Luwei Xiao, Xingjiao Wu, Wen Wu*, Jing Yang, and Liang He*. Multi-Channel Attentive Graph Convolutional Network with Sentiment Fusion for Multimodal Sentiment Analysis. In Proceedings of IEEE Internatiaonl Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP'22), 2022 [CCF B，通讯作者] >Xinghai Zheng, Qimin Ban, Wen Wu*, Jiayi Chen, Jun Xiao, Lamei Wang, Wei Zheng and Liang He.Learner Profile based Knowledge Tracing. In Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'22), 2022 [CCF C,通讯作者] >Hongyang Zhou, Jiayi Che, Wen Wu*, Wenxin Hu,Wei Zheng, and Liang He.Unexp-DIN: Unexpected Deep Interest Network for Recommendation. In Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'22), 2022 [CCF C,通讯作者] >Yu Ji,Wen Wu*, Yi Hu, Xiaofeng He, Changzhi Chen, and Liang He. Automatic Personality Prediction Based on Users' Chinese Handwriting Change. Chinese CSCW,2022 [人机交互会议，通讯作者] >Jiayi Chen, Wen Wu*, Wenxin Hu, Wei Zheng and Liang He.SSR: Explainable Session-based Recommendation. In Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'21), 2021 [CCF C，通讯作者] >Jiayi Chen, Wen Wu*, Wenxin Hu, Liang He*. TSCREC: Time-sync Comment Recommendation in Danmu-Enabled Videos. In Proceedings of International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI'20), Nov. 9-11, 2020 [CCF C，通讯作者] >Zhengxiao Cheng, Jie Zhou,Wen Wu, Qin Chen and Liang He.Tell Model Where to Attend: Improving Interpretability of Aspect-Based Sentiment Classification via Small Explanation Annotation. In Proceedings of IEEE Internatiaonl Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP'23), 2023 [CCF B] >Ningjie Lu, Jun Zheng, Wen Wu, Kaiwei Chen and Wenxin Hu. Chinese Clinical Named Entity Recognition with Word-Level Information Incorporating Dictionaries. In Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'19), Budapest, Hungary, July 14-19, 2019.[CCF C] >Mengting Li, Jing Yang, Wen Wu and Liang He. A Crowdsourcing based Human-in-the-Loop Framework for Denoising UUs in Relation Extraction Tasks.In Proceedings of International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN'19), Budapest, Hungary, July 14-19, 2019.[CCF C] >Jingwei Wang, Wenxin Hu and Wen Wu. CACV-tree: A New Computational Approach for Sentence Similarity Modeling. In Proceedings of International Conference on Big Data Engineering, Hong Kong, Junne 11-13, 2019.[EI] >Wen Wu, Li Chen, and Qingchang Yang.Inferring Students' Sense of Community from Their Communication Behavior in Online Courses. In Proceedings of 25th Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization (UMAP'17), Bratislava, Slovakia, July 9-12, 2017.[Core B] >Wen Wu.Implicit Acquisition of User Personality for Augmenting Recommender Systems. In Proceedings of 22nd ACM Conference on Intelligent User Interfaces (IUI'17) - Companion, Limassol, Cyprus, March 13-16, 2017.[CCF B] >Wen Wu, Li Chen, and Qingchang Yang. Students' Personality and Chat Room Behavior in Synchronous Online Learning. In Proceedings of24th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization(UMAP'16) – Late Breaking Results, Halifax, NS, Canada, July 13-17, 2016. [Core B] >Li Chen, Feng Wang and Wen Wu. Inferring Users' Critiquing Feedback on Recommendations from Eye Movements. In Proceedings of 24th International Conference on Case Based Reasoning (ICCBR'16), Atlanta Georgia, USA, October 31 – November 2, 2016.[CCF B] >Wen Wu, Li Chen and Liang He. Using Personality to Adjust Diversity in Recommender Systems. In Proceedings of 24th ACM Conference on Hypertext and Social Media (HT'13), pages 225-229, Paris, France, May 1–3, 2013.[CCF B] >Li Chen, Wen Wu and Liang He. How Personality Influences Users' Needs for Recommendation Diversity? In Proceedings of 2013 SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI'13) – Extended Abstracts, pages 829-834, Paris, France, April 27 – May 2, 2013.[CCF A] >Wen Wu, Liang He and Jing Yang.Evaluating Recommender Systems. In Proceedings of the 7th International Conference on Digital Information Management (ICDIM'12), Pages 56-61. Macau, China, August 22-24, 2012.[EI] 专著： >Li Chen, Wen Wu* and Liang He. Personality and Recommendation Diversity. In Emotions and Personality in Personalized Services, M. Tkalčič, B. D. Carolis, M. Gemmis, A. Odić, A. Košir, Eds., Springer, ISBN: 978-3-319-31411-2, pages 201-225, 2016. [通讯作者] 参编教材： >参编2本市教委课改教材《数据分析与大数据实践教程》和《数据分析与大数据实践实验》章节，合计约22600字，华东师范大学出版社，2020. 授权专利： >吴雯，李浩铭，冯路平，贺樑。《一种性格加强的对话情感预测模型及其构建方法》，ZL 2022 1 0585125.X >吴雯，班启敏，陈嘉逸，贺樑。《一种信息抽取的弹幕评论推荐方法》，ZL 2020 1 0380057.4 >吴雯，施力业，贺樑。《一种基于评论的神经图协同过滤方法》，ZL 2020 1 0609618.3 >吴雯，纪雨，胡谊，贺樑，康亮。《一种基于多模态数据的面向手写中文的性格识别方法》，ZL 2021 1 0427932.4 >吴雯，周锡雄，贺樑，马锐。《一种基于激励推荐的知识众包平台构建方法》，ZL 2021 1 0452290.3 >吴雯，郑兴海，纪雨，张麒，周锡雄，班启敏，吴旭升，吴平。《一种基于用户社交软件头像的心理健康检测及干预方法》，ZL 2021 1 0474759.3 >吴雯，纪雨，班启敏，贺樑。《一种面向多类别的二次情感分类方法》，ZL 2019 1 0396633.1 荣誉及奖励2018年 UMUAI国际期刊最佳论文奖（一作） 2015年 UMAP国际会议最佳学生论文奖（一作） 2022年 上海市数字医学技术及应用创新大赛 全生命周期主动健康管理技术及应用方向 三等奖（第二完成人） 2019年 第30期华东师范大学新入职教师教学比赛一等奖（理工科组第一名） 2023年 华东师范大学教改项目 优秀结题项目（主持） 2022年 华东师范大学本科生计算机应用能力大赛 一等奖（指导老师） 2022年 第十四届上海市大学生计算机应用能力大赛 优胜奖（指导老师） |
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