刘宁宁

学系：大数据科学与技术系

我们关注人工智能、数据科学与金融科技的交叉创新,欢迎对科研探索充满热情、具有独立思考能力的同学共同成长。

联系方式:6.00@163.com

研究兴趣:

我的研究兴趣主要集中于人工智能、数据科学与智能决策的理论、方法及应用研究,致力于利用机器学习、强化学习、多模态学习和大模型等人工智能技术解决复杂场景下的分析、预测与决策问题。具体研究方向包括计算机视觉与图像理解、多模态信息融合、机器学习与强化学习、量化金融与智能决策、知识图谱与智能体系统(Agent)、教育数据挖掘与智慧教育等。

早期研究主要围绕图像情感分析、视觉语义理解、图像分类与识别、多模态情感计算等方向展开,重点探索视觉信息与文本信息的融合建模方法。近年来,随着人工智能技术的发展,研究工作逐步拓展至深度学习推荐系统、金融科技、强化学习、智能决策以及大模型应用等领域,关注复杂环境下知识表示、行为建模、预测分析与决策优化问题。

当前重点关注大模型驱动的智能体系统(Agent)、AI辅助教育、个性化学习支持、知识图谱构建与推理、教育智能体、多模态大模型应用、量化投资与智能交易等研究方向,积极探索人工智能在智慧教育、金融科技、数字经济和具身智能等领域的创新应用。希望通过人工智能与行业场景的深度融合,推动智能分析、智能决策与智能服务技术的发展,并为教育数字化转型和新一代人工智能应用落地提供理论支撑与实践方案。

学术发表:

长期从事人工智能、计算机视觉、多模态学习、智能推荐与数据分析等方向研究,在图像理解、情感计算、多模态融合、推荐系统、智能决策等领域开展了持续研究工作。近年来,随着深度学习和大模型技术的发展,研究兴趣进一步拓展至强化学习、智能体系统(Agent)、量化金融与AI赋能教育等方向。主持国家自然科学基金青年项目、北京市哲学社会科学基金青年项目、中央高校基本科研业务费专项等科研项目,并参与多项国家级科研课题研究。相关研究成果发表于 Expert Systems with Applications、Decision Support Systems、Computer Vision and Image Understanding(CVIU)、Multimedia Tools and Applications、Optics & Laser Technology 等国际学术期刊,以及 ECCV Workshop、ACII、CLEF、ICVRV 等国际学术会议,在计算机视觉、多模态分析、推荐系统与智能决策等领域形成了一定的研究积累和学术影响。

1 A domain-knowledge based reconstruction framework for out-of-domain news title classification, Expert Systems with Applications, 2024(SCI)

2 Cognitive processes-driven model design: A deep learning recommendation model with textual review and context, Decision Support Systems, 2024(SCI)

3 Multimodal Recognition of Visual Concepts using Histograms of Textual Concepts and Selective Weighted Late Fusion Scheme, Computer Vision and Image Understanding, 2013(SCI)

4 Color Image Encryption in Non-RGB Color Spaces, Multimedia Tools and Applications, 2019(SCI)

5 Single Reference Image Based Scene Relighting via Material Guided Filtering, Optics & Laser Technology, 2018(SCI)

研究项目:

近年来围绕人工智能、多模态学习、智能决策与数据分析等方向主持和参与多项国家级、省部级及校级科研项目。主持国家自然科学基金青年项目“融合图卷积网络文本特征的跨媒体情感分析研究”、北京市哲学社会科学基金青年项目“新媒体中的北京形象——基于多模态融合的批判性话语分析”、中央高校基本科研业务费专项“基于图像和文本融合的图像情感理解”等项目,并参与国家自然科学基金项目“跨社交网络大数据下的用户建模研究”等科研工作。相关项目围绕计算机视觉、多模态信息融合、情感计算、推荐系统、用户行为分析与智能决策等问题展开研究。近年来进一步拓展至强化学习、量化金融、知识图谱、大模型智能体(Agent)、AI赋能教育等新兴方向,积极探索人工智能技术在金融科技、智慧教育、数字经济及具身智能等领域的创新应用与落地实践。

| 项目名称| 项目来源| 时间| 角色 |

| 融合图卷积网络文本特征的跨媒体情感分析研究| 国家自然科学基金青年项目| 2019-2021 | 主持 |

| 新媒体中的北京形象——基于多模态融合的批判性话语分析 | 北京市哲学社会科学基金青年项目 | 2017-2019 | 主持 |

| 基于图像和文本融合的图像情感理解| 中央高校基本科研业务费专项| 2015-2017 | 主持 |

| 跨社交网络大数据下的用户建模研究| 国家自然科学基金项目| 2017-2019 | 参与 |

获奖情况:

长期致力于人工智能与数据科学领域的人才培养和教学创新工作,获北京高校教师教学创新大赛新工科副高组优秀奖。指导学生参加全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛、“挑战杯”首都大学生课外学术科技作品竞赛、全国大学生计算机技能应用大赛等赛事,多次获得国家级、省部级及行业竞赛奖励。近年来积极推动人工智能赋能教育和产教融合实践,在课程建设、创新创业教育及学生实践能力培养等方面取得良好成效。

教授课程:

主要承担《Python与大数据分析》《Python与网络爬虫》《Python与金融数据分析》《Python与数据可视化》等课程的教学工作。课程内容涵盖程序设计、数据分析、机器学习、人工智能及金融科技应用等领域,注重培养学生运用数据科学和人工智能技术解决实际问题的能力,积极推动人工智能赋能教学与创新人才培养。