职称 :副教授

电子邮箱（Email）:lzheng@stu.edu.cn

个人介绍

郑麟博士，毕业于武汉大学计算机学院，获工学博士学位；随后在香港浸会大学计算机系从事博士后研究；现在汕头大学工学院计算机系任教。主要研究方向是智能推荐系统，以及深度学习算法在数据挖掘和信息检索中的应用。郑博士是中国计算机学会（CCF）会员和美国计算机协会（ACM）专业会员，中文信息学会大模型专委会委员，担任多个国内外顶级期刊的审稿人，并在国内外权威期刊与会议上发表代表性论文多篇。

本人主持国家自然科学基金No. 61902231，广东省自然科学基金No. 2020A1515010531，No. 2023A1515011240等项目，并参与其他多项科研项目的研究。现阶段的主要研究兴趣包括：信息检索，智能推荐算法，深度学习的可解释性，生成式人工智能等方向；本人已培养的研究生就业范围广泛，包括互联网头部企业、各类与人工智能和数据挖掘相关的企事业单位等。

欢迎对科研有强烈兴趣、做事认真积极能坚持、具备一定数学理论功底并有扎实编程基础的同学报考我的研究生，联系方式：lzheng@stu.edu.cn，办公地址：东海岸D栋南塔412。个人研究主页：

主要论文

[1] Lin Zheng (*), Naicheng Guo, Weihao Chen, Jin Yu, Dazhi Jiang. 2020. Sentiment-guided Sequential Recommendation [C], 43rd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2020.07.25-2020.07.30. (信息检索国际顶级会议, CCF-A类论文)

[2] Jianzhen Chen, Lin Zheng (*), and Sentao Chen. User view dynamic graph driven sequential recommendation. Knowledge and Information Systems, 65(6):2541–2569, 2023. 2.25 (信息系统国际权威期刊, CCF-B类论文，SCI收录)

[3] Lin Zheng, Fuxi Zhu, Sheng Huang, Jin Xie. 2017. Context Neighbor Recommender: Integrating contexts via neighbors for recommendations [J]. Information Sciences, 414 (11): 1-18. (信息科学国际权威期刊, CCF-B类论文，SCI收录)

[4] Chen, Nuo, Lin Zheng (*), Sentao Chen. Recurrent-optimized user association representation for multi-target cross-domain sequential recommendation. Knowledge and Information Systems (2025): 1-27. (信息系统国际权威期刊, CCF-B类论文，SCI收录)

[5] Lin Zheng (*), Yixuan Lin, A multiorder feature tracking and explanation strategy for explainable deep learning, Journal of Intelligent Systems, 32(1), Published: 26 April 2023. (期刊论文, SCI收录)

[6] Donglin Zhou, Zhihong Zhang, Yangxin Zheng, Zhenting Zou, Lin Zheng (*), Attenuated sentiment-aware sequential recommendation, International Journal of Data Science and Analytics, 16, 271–283 (2023). (期刊论文, SCI收录)

[7] Sentao Chen, Lin Zheng, Hanrui Wu. Riemannian representation learning for multi-source domain adaptation[J]. Pattern Recognition, 2023, 137: 109271. (模式识别国际权威期刊，CCF-B类论文, SCI收录)

[8] Naicheng Guo, Xiaolei Liu, Shaoshuai Li, Qiongxu Ma, Kaixin Gao, Bing Han, Lin Zheng, Sheng Guo, Xiaobo Guo. Poincaré Heterogeneous Graph Neural Networks for Sequential Recommendation[J]. ACM Transactions on Information Systems, 2023, 41(3): 1-26. (信息系统国际权威期刊, CCF-A类论文, SCI收录)

[9] Lisheng Wen, Sentao Chen, Mengying Xie, Cheng Liu, Lin Zheng. Training multi-source domain adaptation network by mutual information estimation and minimization. Neural Networks, 2024, 171: 353-361. (人工智能类国际权威期刊, CCF-B类论文, SCI收录)

[10] Cheng Liu, Rui Li, Sentao Chen, Lin Zheng, Dazhi Jiang. Adaptive dual graph regularization for clustered multi-task learning. Neurocomputing, 2024, 574: 127259. (人工智能类国际知名期刊, CCF-C类论文, SCI收录)

[11] 郑麟, 林艺璇, 周东霖, 朱福喜. 一种时序情感记忆可约束可解释的序列推荐方法[J]. 计算机科学, 2023, 50 (6A): 220100066-8. (中国计算机权威期刊，计算机学会会刊，CCF 中文B类论文)

[12] 郑麟，朱福喜，姚杏. 2016. 基于属性提升与局部采样的推荐评分预测 [J]. 计算机学报, 39 (8), 1501-1514. (中国计算机顶级期刊，计算机学会会刊，CCF 中文A类论文, EI期刊)

[13] Lin Zheng, Fuxi Zhu and Alshahrani Mohammed. 2017. Attribute and global boosting: A rating prediction method in context-aware recommendation [J]. The Computer Journal, 60 (7): 957-968. (英国皇家计算机学会会刊, CCF B类论文，SCI收录)

[14] Lin Zheng, Fuxi Zhu. 2017. Preference integration in context-aware recommendation [C]. Proceedings of the 22nd International Conference on Database Systems for Advanced Applications: DASFAA 2017 Part I. Springer LNCS, Volume 10177, 475–489. (数据挖掘国际知名会议, CCF B类论文, EI检索)

[15] 上下文分解机的自适应更新策略 [J]. 2016. 姚杏，朱福喜，阳小兰，郑麟，刘世超. 计算机科学 43 (9), 71-76. (中国计算机学会会刊, CCF 中文B类论文, 中文核心期刊)

[16] 郑麟. 基于属性提升与偏好集成的上下文感知推荐 (博士学位论文), 2017.武汉大学.

科研项目

主持：

1) 国家自然科学基金, 青年项目, 以主观因素为导向的过程可解释的用户偏好挖掘研究, No. 61902231.

2) 广东省自然科学基金, 面上项目, 可持续的主客观交互智能感知与偏好记忆可理解研究，No. 2020A1515010531.

3) 广东省自然科学基金, 面上项目,基于多阶特征统一表征的树图交互可解释研究, No. 2023A1515011240.

4) 广东教育科学规划课题（高等教育专项）,面向个性化记忆引导的互动教学模式探究, No. 2021GXJK241.

5) 汕头大学科研启动项目, 基于情绪上下文感知的个性化推荐研究, No. NTF18017.

参与：

1) 国家自然科学基金, 面上项目, 基于溯因推理的对话情感分析关键问题研究, No. 62372283.

2) 广东省自然科学基金, 面上项目, 领域泛化的领域对齐算法研究, No. 2023A1515012954.

3) 广东省自然科学基金, 面上项目, 基于认知与记忆策略的机器个性化情感建模方法研究, No. 2019A1515010943.

4) 广东省普通高校基础研究与应用基础研究（自然科学）, 重点项目, 面向复杂情境的类脑情感计算模型研究, No. 2018KZDXM035.

5) 广东教育科学规划课题（高等教育专项）, 新工科背景下计算机专业课程思政体系构建与实践, 2021GXJK405.

6) 国家自然科学基金, 面上项目, 用户自适应的社会标签生产和优化模型研究, No. 61272277.

7) Hong Kong Research Grants Council Project: RGC/HKBU12200415.

专利

1) 一种面向完全冷启动的上下文自动编码推荐方法及系统, ZL201910077281.3

2) 一种人格特质引导的新用户行为反馈预测方法, ZL202010399855.1

3) 一种基于中文评论情感引导的序列推荐方法及系统, ZL202110588218.3

4) 一种基于衰减情感感知的序列推荐方法, 202210458841.1

5) 一种基于医疗交互信息的关键词生成推荐方法, 202310576262.1