个人资料
- 直属机构：未来科学与工程学院
- 联系电话：
- 性别：女
- 电子邮箱：ywwu@suda.edu.cn
- 专业技术职务：
- 办公地址：苏州大学未来校区
- 毕业院校：浙江大学
- 通讯地址：苏州市吴江区久泳西路1号
- 学位：工学博士
- 邮编：215222
- 学历：博士研究生
- 传真：
教育经历
教育经历：
- 2017.9-2023.6,浙江大学,工学博士
- 2013.9-2017.6,苏州大学,工学学士
工作经历
工作经历：
- 2023.6-至今,讲师
个人简历
个人简介：
吴颖文，苏州大学未来科学与工程学院，优秀青年学者，讲师，江苏省双创博士。2023年获得浙江大学工学博士学位，2017年获得苏州大学工学学士学位，博士期间加入剑桥大学制造工程系国际制造中心Yongjiang Shi研究团队进行了为期一年的学术交流。主要研究方向为知识挖掘、知识图谱、复杂网络、大数据分析等。目前发表国内外高水平论文10余篇，主持国家自然科学基金项目青年基金、中国博士后科学基金等科研项目多项，参与国家重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等科研项目多项。
研究领域
研究领域：
主要研究方向包括知识挖掘、知识图谱、复杂网络等，聚焦于大规模数据中的知识获取、结构建模与智能推理。具体研究内容如下：
知识获取与认知计算
基于深度神经网络与自然语言处理技术，突破非结构化数据的语义理解瓶颈，研发多模态知识抽取、融合与表示学习方法，构建适应垂直领域的知识获取框架。
图数据建模与复杂网络分析
创新图神经网络架构与动态图表示学习算法，针对社交网络、生物网络等复杂系统，开发具有可解释性的关系挖掘与结构演化预测技术，支持推荐系统、社群发现等应用。
知识图谱构建与推理决策
研究领域知识图谱的自动化构建与动态演化机制，结合符号推理与神经网络方法，建立知识验证与逻辑推理技术体系，为智能问答、风险预警等场景提供决策支持。
开授课程
开授课程：
课程教学：
- 1、特征工程,本科生
- 2、数据采集技术,本科生
- 3、数据整合与清洗,本科生
- 4、数据挖掘,研究生
- 5、探索性数据分析,本科生
科研项目
科研项目：
- 1、科技资源分享模型与开放分享理论,-2020.11,2017.12,国家重点研发计划,参与
- 2、流程工业生产系统稳定工况下基于数据挖掘的节能调控方案生成理论与方法,-2023.12,2020.1,国家自然科学基金,参与
- 3、国家自然科学基金项目青年项目,-2027.12,2025.1,主持
- 4、中国博士后科学基金第77批面上资助,-2027.7,2025.7,主持
- 5、2024年江苏省高校“人工智能通识教育教学改革研究”专项课题,-2026.12,2024.12,主持
- 6、2025年度苏州市吴江区社科重点应用研究课题,-2025.10,2025.6,主持
论文
论文：
- 1、Identifying firm-specific technology opportunities in a supply chain: Link prediction analysis in multilayer networks,Expert Systems with Applications,2023
- 2、Identifying firm-specific technology opportunities from the perspective of competitors by using association rule mining,Journal of Informetrics,2023
- 3、Electric vehicle adoption and local PM2. 5 reduction: Evidence from China,Journal of Cleaner Production,2023
- 4、The role of conspiracy theories in the spread of COVID-19 across the United States,International Journal of Environmental Research and Public Health,2021
- 5、A collaborative evaluation method of the quality of patent scientific and technological resources,World Patent Information,2021
- 6、Technological capability, eco-innovation performance, and cooperative R&D strategy in new energy vehicle industry: Evidence from listed companies in China,Journal of Cleaner Production,2020
- 7、基于专利动态复杂网络的产业共性技术预测,计算机集成制造系统,2020
- 8、基于专利技术共现网络的共性技术识别——以家电行业为例,情报探索,2020
科技成果
软件著作 软件著作： 专利 专利：
荣誉及奖励
荣誉及奖励：
招生信息
招生信息：
欢迎对人工智能、大数据分析与挖掘等感兴趣的学生或相关领域优秀青年加入本团队！
联系邮箱：ywwu@suda.edu.cn
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