u个人简介

黄贤英，教授，硕士生导师。重庆市名师，重庆市高校中青年骨干教师，曾获得重庆市最美教师，重庆市教书育人楷模等称号。是国家一流专业（计算机科学与技术）负责人，重庆市“三特行动计划”特色专业负责人，重庆市“大数据智能化”特色专业负责人，重庆市一流课程负责人。中国计算机学会高级会员。

1986.09–1990.07，获得同济大学计算机软件专业学士学位；

1999.09–2002.06，获得重庆大学计算机软件与理论专业硕士学位；

1990.07 -2001.06，攀枝花钢铁集团公司信息中心工程师；

2001.07–现在，重庆理工大学计算机学院教师。

u研究领域

长期从事自然语言处理、信息检索与大数据分析等方面的相关工作，在对话生成、情感分析、推荐系统等领域有深入研究。

在国内外期刊如电子科技大学学报、小型微型计算机系统、四川大学学报、计算机科学、KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS、EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS、Physica A、The Computer Journal、Transactions on Edutainment等发表论文50篇；授权专利和软件著作权登记20余件；编写著作或教材6部。获得2007年重庆市科技进步奖三等奖1项，获得2005、2009、2017年重庆市教学成果三等奖3项。

u联系方式

E-mail：hxy@cqut.edu.cn

u承担的主要项目

[1] 开放域对话机器人研究与开发，企业委托，2022.3~2023.5,18.5万，主持

[2] 基于深度学习的内容推荐及发布平台，企业委托，2021.3~2022.12,17万，主持

[3] 基于知识图谱的大规模数据实时检索模型及检索方法研究，巴南区科委，2020.9~2921.12,17.25万，主持

[4] 基于深度局部特征聚合的大规模图像实时智能检索方法研究，企业委托，2020.10~2022.7,1万，主持

[5] 基于大数据的客户流失预警模型及客户维系挽留策略研究，企业委托，2019.01-2020.012,15.28万，主持。

[6] 基于经济利益的网络传销传播动力学模型与防治策略研究，重庆市教委，2018.06-2020.06，2万，主持。

[7] 基于大数据的客户“钻井”平台的研究与建设，企业委托，2017.03-2019.02，30万，主持。

[8] 基于C2F的商业模型研究，企业委托，2015.03-2017.02，30万，主持。

[9] 基于无线传感网络的蔬菜种植监控系统的研究，巴南区科委，2012.10-2013.12，3万，主持。

[10] 基于用户兴趣的个性化搜索技术研究，重庆市教委，2010.06-2013.06，3万，主持。

[11] 移动计算行业应用研究，企业委托，2010.03-2013.12，15万，主持。

[12] 网络安全文化传播动力学模型与传播策略研究，国家社科基金，2017.06-2020.07，第一主研。

[13] 恶意软件经济学模型与资源分配策略研究，国家自然科学基金，2015.07-2019.07，第一主研。

u研究成果

（1）近期出版的著作

[1] 黄贤英，曹琼等. 编译原理及实践教程(第三版).清华大学出版社，2019.03

[2] 黄贤英，崔少国等. 计算机导论. 清华大学出版社，2015.10

[3] 黄贤英，曹琼等. 编译原理及实践教程(第二版).清华大学出版社，2015.03

[4] 黄贤英，刘恒洋等. C++ 面向对象与VisualC程序设计案例教程. 北京大学出版社，2009.09

[5] 黄贤英，王柯柯. 编译原理及实践教程. 清华大学出版社，2008.03

[6] 黄贤英，王柯柯. 编译原理重点难点分析 习题解析 实验指导. 机械工业出版社，2008.03

（2）近期申报的专利和软件著作权

[1] 黄贤英，刘广峰等. 一种基于多语言层次机制的方面级情感分析方法，国家发明专利，2019103243008（2022）

[2] 黄贤英，陈微微. 图像相似性比较方法，国家发明专利，ZL201110246403.0（2011）

[3] 黄贤英，刘小洋. 机电一体化智能晾衣装置，实用新型专利，ZL201420713793.7（2015）

[4] 黄贤英，刘小洋. 医疗点滴监控装置及利用该装置的医疗器械，实用新型专利，ZL201420711333.0（2015）

[5] 黄贤英，刘恒洋. 智能分拣系统及分拣方法，实用新型专利，ZL201410723309.0（2015）

[6] 黄贤英，刘广峰等，基于社交网络的消费者情绪分析系统【简称：CSASBOSN】V1.0，软件著作权，2019SR950634，2018-11-28

[7] 黄贤英，阳安志等，搜索引擎过程可视化教学软件V1.0，软件著作权，2018SR464025，2018-06-20

[8]黄贤英，龙姝言等，Sample虚拟编译系统V1.0，软件著作权，2017SR692487，2017-12-14

[9] 黄贤英，谢晋等，家庭贴心管家系统【简称：FIHS】V1.0，软件著作权，2017SR688222，2017-12-13

[10] 黄贤英，杨宏雨. 一种基于无线传感器网络的大棚蔬菜种植监控系统，实用新型专利，ZL20152014135.6（2015）

[11]黄贤英，刘恒洋. 温室大棚智能监控客户器软件，软件著作权，2014SR097839（2014）

[12] 黄贤英，曹琼. 高级语言编译过程可视化软件，软件著作权，2013SR004048（2013）

[13] 黄贤英，刘恒洋，基于颜色分类的智能分拣搬运系统软件，软件著作权，2015SR024986（2014）

（3）获奖情况

[1] 黄贤英，徐世军，柏现迪，基于51单片机的智能小车平台及走迷宫算法设计，第三届全国计算机类课程实验教学案例设计竞赛二等奖，2018.11

[2] 黄贤英、王勇、卢玲等. 面向产业需求的计算机专业‘三协同’教学体系构建与实施，重庆市教学成果三等奖，2017

[3] 王越，陈丰，刘峰，杨宏雨，黄贤英等. 基于ARM系列微处理器架构和uCLinux的嵌入式系统开发平台的设计与实现，重庆市科技进步三等奖，2007

[4] 黄贤英，刘全利等，地方高校IT类专业应用型人才培养的研究与实践，重庆市教学成果三等奖，2008

[5] 黄贤英，刘恒洋，编译原理教学辅助系统，重庆市优秀电教科研成果二等奖，重庆市教委，2008

[6] 黄贤英，刘恒洋. C++面向对象与Visual C++程序设计案例教程，兵工高校优秀教材二等奖，2011

[7] 刘全利，张小川，王越，李梁，黄贤英. 普通高校计算机专业学生创新能力培养的研究与实践，重庆市高等教育教学成果三等奖，2005

u指导学生发表的论文

[1]张城阳，黄贤英等，Multi-information Augmented Conversational Recommender，EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS，2022.12（SCI I区）

[2]邹世豪，黄贤英等，Improving Multimodal Fusion with Main Modal Transformer for Emotion Recognition in Conversation，KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS，2022.11（SCI I区）

[3]付朝燕，黄贤英，刘瀚锴，齐嵩喆，句法特征融合增强的方面级情感分析，小型微型计算机系统，2022.01网络首发

[4]陶佳，黄贤英等，融合视觉信息的协同知识注意力网络推荐模型，小型微型计算机系统，2022.11网络首发

[5]陶佳，黄贤英等，融合增强协同信息和知识图谱信息的推荐模型，计算机应用研究，2022.06

[6]高钰澜，黄贤英等，基于轻量图卷积和注意力增强的多行为推荐模型，计算机应用研究，2022.06

[7]吕心怡，黄贤英，融合媒体效应和心理因素的社交网络谣言传播模型，计算机仿真，2022.10

[8]吕心怡，黄贤英，改进的社交网络谣言传播模型，计算机工程与设计，2022.04

[9]冯雅茹，黄贤英等，增强深层话题语义的对话引导模型，计算机工程与应用，2022.03网络首发

[10]刘瀚锴，黄贤英，朱小飞，付朝燕，融合标签层级结构的文本分类，山西大学学报(自然科学版)，2022.01网络首发

[11]蒋兴渝，黄贤英，陈雨晶，徐福，基于特征增强聚合的融合广告点击率预测模型，计算机工程，2022.01

[12]蒋兴渝，黄贤英，陈雨晶，徐福，特征重要性动态提取的广告点击率预测模型，小型微型计算机系统，2021.05网络首发

[13]徐福，黄贤英，蒋兴渝，彭竞瑶，用于方面提取的软原型增强自适应损失模型，2021.06

[14]徐福，黄贤英，蒋兴渝，彭竞瑶，用于方面提取的多元关系协作学习模型，计算机应用研究，2021.04.

[15]齐嵩喆，黄贤英，朱小飞，基于渐进增强与图卷积的方面级情感分析模型，计算机应用研究，2022.07

[16]齐嵩喆，黄贤英，朱小飞，基于权重增强的方面级情感分析模型，小型微型计算机系统，2021.03网络首发

[17]刘野，黄贤英，朱小飞等，梯度指导噪声添加:一种防御对抗样本的方法，计算机应用研究，2020.09

[18]黄贤英,阳安志, 蔡秀梅，融合兴趣的微博用户相似度计算研究，计算机应用研究，2020.01

[19]Anzhi Yang, Xianying Huang*. ILSR rumor spreading model with degree in complex network, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2019.07

[20]黄贤英，阳安志，蔡秀梅，一种新的微博用户影响力评估算法研究，计算机工程，2019.01

[21]GUANGFENG LIU, XIANYING HUANG*, XIAOYANG LIU AND ANZHI YANG A Novel Aspect-based Sentiment Analysis Network Model Based on Multilingual Hierarchy in Online Social Network ,The Computer Journal, 2019.04

[22]刘广峰，黄贤英，范海波，基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模，四川大学学报，2019.01

[23]黄贤英，刘广峰，刘小洋，阳安志，基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型，计算机应用研究，2019.01

[24]杨林枫 黄贤英 刘小洋 刘超 刘万平，在线社交网络信息有效分类传播模型研究，四川大学学报：自然科学版，2018.04

[25]黄贤英，杨林枫，刘小洋，分级意见领袖下的微博信息传播与数学建模，计算机科学，2018.11

[26]黄贤英 杨林枫 刘小洋 何道兵 刘广峰 阳安志，社交网络突发事件传播速率模型研究，电子科技大学学报，2019.05

[27]黄贤英，杨林枫，刘小洋，基于意见领袖的微博生命周期预测模型研究，计算机应用研究，2018.02

[28]黄贤英，谢晋，龙姝言，基于公共词块及N-gram模型的问句相似度算法，重庆理工大学学报(自然科学版)，2017.10

[29]黄贤英;谢晋;龙姝言，融合词向量及BTM模型的问题分类方法，计算机工程与设计，2019.02

[30]黄贤英，龙姝言，谢晋，结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法，计算机应用研究，2019.09

[31]黄贤英，龙姝言，谢晋，基于用户非对称相似性的协同过滤推荐算法，四川大学学报，2019.01

[32]黄贤英;李沁东;刘英涛，结合词性的短文本相似度算法及其在文本分类中的应用，电讯技术，2017.01

[33]黄贤英; 李沁东; 熊李媛，结合拓扑势用户聚类的协同过滤推荐算法，计算机工程与设计，2018.01

[34]黄贤英; 熊李媛; 李沁东，基于改进协同过滤算法的个性化新闻推荐技术，四川大学学报(自然科学版)，2018.01

[35]黄贤英; 熊李媛; 刘英涛; 李沁东，基于类别特征改进的KNN短文本分类算法，计算机工程与科学，2018.01

[36]黄贤英，刘英涛，一种基于公共词块的英文短文本相似度算法，重庆理工大学学报(自然科学版)，2015.29(8),88-93。

[37]黄贤英，陈红阳. 短文本相似度研究及其在微博话题检测中的应用. 计算机工程与设计，2015.36(11),3128-3133。

[38]黄贤英，陈红阳.一种新的微博短文本特征词选择算法. 计算机工程与科学，2015.37(9),1761-1767。

[39]黄贤英，陈红阳.基于用户兴趣度的PageRank改进算法. 重庆理工大学学报(自然科学版)，2014.28(5),74-78。

[40]黄贤英，张金鹏. 基于词项语义映射的短文本相似度算法. 计算机工程与设计，2015.36(6),1514-1534。

[41]黄贤英，张金鹏. 基于变系数词性向量权值定义的英文句子相似度算法研究. 计算机应用研究，2015.32(4),996-999。

[42]黄贤英，张金鹏. Research on Text Similarity Algorithm Based on Sentence Semantic Clustering(EI:20142417813382).Journal of Computational Information Systems，2014.10(20),3163-3170.

[43]黄贤英，张金鹏. Research on text similarity algorithm based on paragraph random walk(EI：20135017075164). Journal of Computational Information Systems，2013.9(11),9103-9110.

[44]黄贤英，张金鹏,陈微微. 基于K-means聚类算法和信息熵的页面排序算法研究. 计算机工程与设计，2013.34(5),1695-1699。

[45]黄贤英，陈微微. A Modular Image Search Engine Based on Key Words and Color Features(EI：20123015268207). Transactions on Edutainment VIII，2012.7220LNCS(17),200-209.

u已毕业研究生及毕业去向
目前已毕业21人，每个学生在校期间学习成绩优异，掌握了科学研究的方法，取得了丰硕的研究成果。