研究方向
大数据分析、人工智能、智能交通、图形图像
个人简介
张勇，博士，教授，硕士、博士生导师，IEEE会员，CCF会员。北京工业大学信息科学技术学院教师，“多媒体与智能软件技术”北京市重点实验室、北京人工智能研究院研究人员。近年来一直从事大数据分析及可视化、人工智能、图形学及虚拟现实仿真等相关研究工作，在包括IEEE汇刊TNNLS, TKDE, TBD, T-ITS, TCSS, TCOM在内的高水平学术论文60余篇。已获得国家发明专利20余项，软件著作权30余项。作为项目负责人主持了包括国家自然科学基金面上、国家自然科学基金青年、北京市自然科学基金面上、北京市科技计划项目在内的各类科研项目30余项。2022年2016年入选北京未来网络科技高精尖创新中心交通视频大数据分析处理团队。2011至2013年多次赴德国波茨坦大学、锡根大学交流访问。获得2022年北京市科学技术进步奖二等奖，2022年中国智能交通协会科学技术奖一等奖，2020年吴文俊人工智能科技进步奖一等奖，及其他奖项多项。
教育简历
（1）1997.09-2001.07 东北大学 计算机科学与技术 学士
（2）2002.09-2004.12 山东大学 软件工程 硕士
（3）2005.09-2010.07 北京工业大学 计算机应用技术 博士
工作履历
（1）2010.07至今，于北京工业大学从事教学科研工作
（2）2014.12-2020.12，于北京市交通信息中心，博士后
（3）2013.12-2014.03，德国锡根大学，访问学者
（4）2012.12-2013.03，德国锡根大学，访问学者
（5）2011.06-2011.09，德国波茨坦大学，访问学者
学术兼职
（1）担任SCI期刊Intelligent Data Analysis的AE
（2）SCI期刊Journal of Advanced Transportation专刊的Lead Guest Editor
（3）SCI期刊CMC-Computers Materials & Continua专刊的Guest Editor
（4）IEEE智能交通系统国际会议2022, 2023担任 AE
（5）IEEE IV 2024担任AE
（6）若干高水平期刊审稿人
课程教学
本科生教学：大数据处理技术、大数据处理综合实践、数据可视化
研究生教学：数据可视化、研究生论文写作指导
科研项目
（1）国基金面上项目：面向交通预测的超图深度网络模型研究及应用 负责人
（2）国基金青年项目：基于压缩感知的点云数据压缩方法研究 负责人
（3）国基金重大项目子课题：交通环境耦合建模与决策优化 负责人
（4）市基金面上项目：点云数据的稀疏表示和编码方法研究 负责人
（5）北京市交通委项目：面向交通运行监测服务的数据资源应用与特征智能提取技术及示范 负责人
荣誉和获奖
（1）2022年北京市科学技术进步奖二等奖
（2）2020年吴文俊人工智能科技进步奖一等奖
（3）2022年中国智能交通协会科技进步奖一等奖
（4）2020年青岛市科技进步二等奖
代表性研究成果
围绕交通流数据间高维复杂的关联关系表示问题，引入了超图频域卷积提取高阶时空特征，提出了动态超图交通流预测模型、自学习超图交通流预测模型以及多任务超图一体化交通预测模型等一系列交通流预测方法，实现了城市级交通态势的精准预测。基于相关研究成果研发的交通态势感知预测系统已于北京市交通运行监测调度中心进行了应用示范。
主要论文论著
代表性学术论文：
(1)Mengran Li, Yong Zhang, Shaofan Wang, Yongli Hu and Baocai Yin. Redundancy Is Not What You Need: An Embedding Fusion Graph Auto-encoder for Self-supervised Graph Representation Learning. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024, doi: 10.1109/TNNLS.2024.3357080. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 10.4)
(2)Shun Wang, Yong Zhang, Xuanqi Lin, Yongli Hu, Qingming Huang and Baocai Yin. Dynamic Hypergraph Structure Learning for Multivariate Time Series Forecasting. IEEE Transactions on Big Data, 2024, doi: 10.1109/TBDATA.2024.3362188. (学生第一作者, SCI Q2, IF: 7.2)
(3)Chengyang Zhang, Yong Zhang, Bo Li, Xinglin Piao and Baocai Yin. CrowdGraph: Weakly-Supervised Crowd Counting via Graph Neural Network. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications, 2024, doi: 10.1145/3638774. (学生第一作者, SCI Q3, IF: 5.1)
(4)Zhuangzhuang Miao, Yong Zhang, Hao Ren, Yongli Hu and Baocai Yin. Multi-Level Dynamic Graph Convolutional Networks for Weakly Supervised Crowd Counting. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2023, doi: 10.1109/TITS.2023.3327698. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
(5)Mengran Li, Yong Zhang, Wei Zhang, Shiyu Zhao, Xinglin Piao and Baocai Yin. CSAT: Contrastive Sampling-Aggregating Transformer for Community Detection in Attribute-Missing Networks. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2023, doi: 10.1109/TCSS.2023.3292145. (学生第一作者, SCI Q2, IF: 5)
(6)Mengran Li, Yong Zhang, Wei Zhang, Yi Chu, Yongli Hu and Baocai Yin. Self-supervised Nodes-Hyperedges Embedding for Heterogeneous Information Network Learning. IEEE Transactions on Big Data, 2023, 9(4):1210-1224. (学生第一作者, SCI Q2, IF: 7.2)
(7)Yuqing Zhang, Yong Zhang, Shaofan Wang, Yun Liang and Baocai Yin. Semi-supervised Video Object Segmentation via Edge Attention Gated Graph Convolutional Network. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications. 2023, doi: 10.1145/3611389. (学生第一作者, SCI Q3, IF: 5.1)
(8)Bo Li, Yong Zhang, Chengyang Zhang, Xinglin Piao and Baocai Yin. Hypergraph Association Weakly Supervised Crowd Counting. ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications, 2023, doi: 10.1145/3594670. (学生第一作者, SCI Q3, IF: 5.1)
(9)Guangyu Huo, Yong Zhang, Boyue Wang, Junbin Gao, Yongli Hu and Baocai Yin. Hierarchical Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks and Transformer Network for Traffic Flow Forecasting. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2023, 24(4): 3855-3867. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
(10) Mengran Li, Yong Zhang, Xiaoyong Li, Yuchen Zhang and Baocai Yin. Hypergraph Transformer Neural Networks. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2023, 17(5): 1-22. (学生第一作者, SCI Q3, IF: 4.3)
(11)Ye Yuan, Yong Zhang, Boyue Wang, Yuan Peng, Yongli Hu and Baocai Yin. STGAN: Spatio-Temporal Generative Adversarial Network for Traffic Data Imputation. IEEE Transactions on Big Data, 2023, 9(1): 200-211. (学生第一作者, SCI Q2, IF: 7.2)
(12)Xiulan Wei, Yong Zhang, Yun Wei, Yongli Hu, Shuzhen Tong, Wei Huang and Jinde Cao. Metro Passenger-Flow Representation via Dynamic Mode Decomposition and Its Application.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2023, 34(1): 157-170. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 10.4)
(13)Guangyu Huo, Yong Zhang, Junbin Gao, Boyue Wang, Yongli Hu and Baocai Yin. CaEGCN: Cross-Attention Fusion based Enhanced Graph Convolutional Network for Clustering. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023, 35(4): 3471-3483. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.9)
(14)Guangyu Huo, Yong Zhang, Boyue Wang, Yongli Hu and Baocai Yin. Text-to-Traffic Generative Adversarial Network for Traffic Situation Generation. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(3): 2623- 2636. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
(15)Yang Wang, Yong Zhang, Lixun Wang, Yongli Hu and Baocai Yin. Urban Traffic Pattern Analysis and Applications Based on Spatio-Temporal Non-Negative Matrix Factorization. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(8): 12752-12765. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
(16)Jingcheng Wang, Yong Zhang, Yun Wei, Yongli Hu, Xinglin Piao and Baocai Yin. Metro Passenger Flow Prediction via Dynamic Hypergraph Convolution Networks. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 22(12): 7891-7903. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
(17)Yadong Yu, Yong Zhang, Sean Qian, Shaofan Wang, Yongli Hu and Baocai Yin. A low rank dynamic mode decomposition model for short-term traffic flow prediction. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 22(10): 6547-6560. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
(18)Xia Zhao, Yong Zhang, Yongli Hu, Shun Wang, Yunhui Li, Sean Qian and Baocai Yin. Interactive Visual Exploration of Human Mobility Correlation Based on Smart Card Data. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 22(8): 4825-4837. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
(19)Liu Wang, Yong Zhang, Xia Zhao, Hao Liu and Ke Zhang. Irregular Travel Groups Detection Based on Cascade Clustering in Urban Subway. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020, 21(5): 2216-2225. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
(20)Yang Wang, Yong Zhang, Xinglin Piao, Hao Liu and Ke Zhang. Traffic Data Reconstruction via Adaptive Spatial-Temporal Correlations. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2019, 20(4): 1531-1543. (学生第一作者, SCI Q1, IF: 8.5)
代表性国家发明专利：
(1)张勇, 于雅冬, 汪洋, 胡永利, 尹宝才. 一种基于非负低秩动态模式分解的交通数据填充方法. 专利号: ZL201910415935.9. 授权日期: 2023.10.27
(2)张勇, 王竟成, 魏运, 胡永利, 尹宝才. 一种基于动态超图卷积网络的轨道交通客流预测方法. 专利号: ZL202010540661.9. 授权日期: 2023.09.26
(3)张勇, 谭斐, 王少帆, 孔德慧, 尹宝才. 一种面向连续帧点云的三维人体标准骨架提取方法. 专利号: ZL201910056962.1. 授权日期: 2023.06.02
(4)张勇, 杜蓉, 刘浩, 王博岳, 尹宝才. 一种基于低秩算法的交通数据的补全方法. 专利号: ZL201510482383.5. 授权日期: 2017.10.24
(5)张勇, 吴鑫, 薛娟, 尹宝才, 孔德慧. 一种基于压缩感知的点云数据稀疏表示方法. 专利号: ZL201410010187.3. 授权日期: 2017.02.15
