中文姓名：梁如霞
工作单位：776net必赢官网
出生年月：1992-11-26
学院：776net必赢官网
办公地点：必赢766net手机版南湖校区
专业职称：讲师
职级：讲师三级
教师类型：高校教师（含师资博士后）
博/硕导：硕士生导师
硕士招生专业：计算机科学，人工智能，软件工程，教育技术学
邮箱：rxliang@ccnu.edu.cn
主页访问地址：http://faculty.ccnu.edu.cn/
基本信息总结性描述：本人具备计算机科学、管理学、教育学等多学科交叉知识背景，长期从事数据驱动的决策支持、跨域推荐系统、组推荐系统、迁移学习以及认知诊断等领域的研究。近年来，获选博士后海外交流计划专项-香江学者项目，主持国家自然青年科学基金、博士后面上、博士后创新研究岗位、武汉市知识创新专项等项目5项，参与科技创新2030重大项目、国家自然科学基金面上项目等4项，以第一作者或通讯作者身份发表高水平学术论文10余篇，主要发表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Knowledge-based Systems等期刊中，并担任多个国内外高水平期刊的审稿人。欢迎对推荐系统，迁移学习以及大模型相关科研方向感兴趣的学生加入课题组。
长期从事推荐系统、迁移学习、认知诊断等领域的研究。近年来，重点关注大模型增强的跨域推荐、负例采样与对话推荐相关研究。
研究方向：推荐系统、迁移学习、深度聚类、认知诊断
工作经历
2019-09月至2020-10月,悉尼科技大学,联合培养博士研究生
2021-08月至2025-04月,必赢766net手机版人工智能教育学部,助理研究员（师资博士后）
2025-04月至今,776net必赢官网,讲师
科研项目
2024年博士后海外交流专项，香江学者项目
2023年国家自然科学基金青年项目，基于多源域迁移学习与模板对抗的生成式题组推荐研究（62207017），项目实施周期：2023.01-2025.12, 共3年， 主持， 在研。
2021年中央高校基本科研业务费， 基于层次图神经网络的跨域组推荐方法研究（30106220118），经费来源，教育部，主持， 在研；
2022年 武汉市知识创新专项曙光项目， 智能学习环境下多源数据驱动的定制化学习资源包推荐研究（2022010801020287），项目实施周期： 2022.06-2024.06， 主持， 在研；
2022年中国博士后科学基金第71批面上资助，基于多源域迁移学习的认知诊断方法研究（2022M711282），项目实施周期：2022-2023年，一年，主持， 在研；
专利成果
学术兼职
担任《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《Knowledge-based Systems》、《Information Processing and Management》等多个高水品学术期刊审稿人
发表论文
Li Q, Yuan X, Yue J, Liang R* et al. Dual-view multi-scale cognitive representation for deep knowledge tracing[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 113010. (通讯作者)
Liang R, Zhang Q, Wang J, et al. A hierarchical attention network for cross-domain group recommendation[J]. IEEE transactions on neural networks and learning systems, 2022, 35(3): 3859-3873.. (SCI, Q1， 第一作者)
Sun J, Du S, Liang R, et al. Deep adversarial group recommendation with user feature space separation[J]. User Modeling and User-Adapted Interaction, 2024, 34(3): 583-615. （通讯作者）
Liu Z, Xiang H, Liang R, et al. Graph Contrastive Learning via Hierarchical Multiview Enhancement for Recommendation[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024.
Liang R*, Zhang Q, Wang J, et al (2021). Hierarchical fuzzy graph attention network for group recommendation. IEEE International Conference on Fuzzy Systems, https://doi.org/10.1109/FUZZ45933.2021.9494581. (SCI，第一作者)
Liang R, Zhang Q, Lu J, et al (2020). A cross-domain group recommender system with a generalized aggregation strategy. 14th International FLINS Conference. https://doi.org/10.1142/9789811223334_0055. (EI， 第一作者)
Liang R, Wang J* Zhang H (2017). Evaluation of e-commerce websites: An integrated approach under a single-valued trapezoidal neutrosophic environment. Knowledge Based Systems. 135: 44-59. (SCI, Q1, 第一作者)
Liang R, Wang J* Li Lin (2018). Multi-criteria group decision making method based on interdependent inputs of single valued trapezoidal neutrosophic information. Neural Computing and Applications, 30: 241-260. (SCI, Q1, 第一作者)
Liang R, Wang J* Zhang H (2018). A multi-criteria decision-making method based on single-valued trapezoidal neutrosophic preference relations with complete weight information. Neural Computing and Applications, 30(11): 3383-3398. (SCI, Q1, 第一作者)
Liang R, Wang J* Zhang H (2018). Projection-based PROMETHEE methods based on hesitant fuzzy linguistic term sets. International Journal of Fuzzy Systems, 20(7): 2161-2174. (SCI, Q1, 第一作者)
Liang R, He S, Wang J*, et al (2019). An extended MABAC method for multi-criteria group decision-making problems based on correlative inputs of intuitionistic fuzzy information. Computational and Applied Mathematics, 38: 112. (SCI, Q2, 第一作者)
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