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性别：男    最高学位：博士 博导/硕导：硕导

邮箱：xiaoyushi@cigit.ac.cn

个人简介：2015年获得电子科技大学计算机科学博士学位，在此期间于2012年10月至2014年10月在美国田纳西大学做访问学者，目前在中国科学院重庆绿色智能技术研究所(CIGIT)担任副教授。2016入选了中国科学院“青年创新促进会”和中国科学院“西部之光青年学者之光”计划。先后主持/参与过国家自然科学基金、重庆市重点产业共性关键技术重点研究项目，重庆市技术创新与应用示范项目重大主体专项等多项国家/省级科研课题；谷歌学术被引用300余次，h指数10。

教育经历：

2012-2014美国田纳西大学电子工程与计算机科学系 联合培养博士（国家公派）

2008-2015 电子科技大学计算机学院，博士毕业/工学博士

2003-2007 解放军信息工程大学电子技术学院 本科毕业/学士学位

主要研究方向：可信任机器学习、决策智能、强化学习、推荐系统、云-边-端计算、智能无人系统

招生专业：

计算机应用技术  电子信息

代表性成果（含文章、专利、科研项目等）：

论文：

1. Xiaoyu Shi, Quanliang Liu, Hong Xie, Di Wu, Bo Peng, Mingsheng Shang, Defu Lian, Relieving Popularity Bias in Interactive Recommendation: A Diversity-Novelty-Aware Reinforcement Learning Approach. ACM Transactions on Information Systems， 2023， accepted. (CCF推荐A类期刊, IF 5.6)
2. Hong Xie, Mingze Zhong, Xiaoyu Shi, Xiaoying Zhang, Jiang Zhong, Mingsheng Shang. Probabilistic Modeling of Assimilate-Contrast Effects in Online Rating Systems. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, DOI: 10.1109/TKDE.2023.3292352. (CCF推荐A类期刊, IF 8.412)
3. Xiaoyu Xu, Xiaoyu Shi, and Mingsheng Shang. Graph neural networks via contrast between separation and aggregation for self and neighborhood. Expert Systems with Applications, vol. 224, p. 119994, 2023. (中国科学院一区, CCF 推荐 C类期刊，IF 8.412)
4. Xiaoyu Shi, Quanling Liu and Mingsheng Shang. Towards Long-term Fairness in Interactive Recommendation: A Maximum Entropy Reinforcement Learning Approach. IEEE International Conference on Web Services (ICWS 2023). (CCF推荐B类会议)
5. Qingxian Wang, Suqiang Wu, Yanan Bai, Quanliang Liu, and Xiaoyu Shi*. Neighbor Importance-aware Graph Collaborative Filtering for Item Recommendation. Neurocomputing, p. 126429, 2023. (中国科学院二区, CCF 推荐C类期刊，IF:6)
6. Bingchao Wang, Xiaoyu Shi*, and Mingsheng Shang. A Self-decoupled Interpretable Prediction Framework for Highly-Variable Cloud Workloads. in International Conference on Database Systems for Advanced Applications, 2023, pp. 588–603. (CCF推荐B类会议)
7. Xiaoyu Shi, Quanliang Liu, Yanan Bai, and Mingsheng Shang. RTiSR: a review-driven time interval-aware sequential recommendation method. Journal of Big Data, vol. 10, no. 1, p. 32, 2023. (中国科学院二区, IF:7.914)
8. Xiaoyu Shi, Qiang He, Xin Luo, Yanan Bai, and Mingsheng Shang. Large-scale and scalable latent factor analysis via distributed alternative stochastic gradient descent for recommender systems. IEEE Transactions on Big Data vol. 8, no. 2, p. 420–431, 2022. (中国科学院二区, CCF 推荐 C类期刊， IF: 7.031)
9. Zihui Zhao, Xiaoyu Shi*, and Mingsheng Shang. Performance and cost-aware task scheduling via deep reinforcement learning in cloud environment. in International Conference on Service-Oriented Computing, 2022, pp. 600–615. (CCF推荐B类会议)
10. Dexian Wang, Yanbin Chen, Junxiao Guo, Xiaoyu Shi, Chunlin He, Xin Luo, and Huaqiang Yuan. Elastic-net regularized latent factor analysis-based models for recommender systems. Neurocomputing, vol. 329, p. 66–74, 2019. (中国科学院二区, IF: 6)
11. Wenhong Tian, Majun He, Wenxia Guo, Wenqiang Huang, Xiaoyu Shi, Mingsheng Shang, Adel Nadjaran Toosi, and Rajkumar Buyya. On minimizing total energy consumption in the scheduling of virtual machine reservations. Journal of Network and Computer Applications, vol. 113, p. 64–74, 2018. (中国科学院二区, IF 8.627)
12. Qingxian Wang, Xin Luo, Yan Li, Xiaoyu Shi, Liang Gu, and Mingsheng Shang. Incremental Slope-one recommenders. Neurocomputing, vol. 272, p. 606–618, 2018. (中国科学院二区, IF 6)
13. Xiaoyu Shi, Xin Luo, Mingsheng Shang, and Liang Gu. Long-term performance of collaborative filtering based recommenders in temporally evolving systems. Neurocomputing, vol. 267, p. 635–643, 2017. (中国科学院二区, IF 6)
14. Xiaoyu Shi, Mingsheng Shang, Xin Luo, Abbas Khushnood, and Jian Li. Long-term effects of user preference-oriented recommendation method on the evolution of online system. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 467, p. 490–498, 2017. (中国科学院二区, IF 3.303)
15. Xiaoyu Shi, Jin Dong, Seddik M Djouadi, Yong Feng, Xiao Ma, and Yefu Wang. PAPMSC: power-aware performance management approach for virtualized web servers via stochastic control. Journal of Grid Computing, vol. 14, p. 171–191, 2016. (中国科学院二区, IF 5.457)

专利：

1. 2023/05 史晓雨, 尚明生, 罗梦珍, 白亚男 | 一种面向不平衡文本数据的自分类方法 | CN110609898B.
2. 2023/04 史晓雨, 尚明生, 吕元鑫 | 一种混凝土28d抗压强度预测方法 | CN110263431B.
3. 2023/03 史晓雨, 冀倩倩, 尚明生 | 一种不完备专利自动标引方法 | CN10976299B.
4. 2021/10 史晓雨, 尚明生 | 一种高效能数据中心云服务器资源自主管理方法 | CN201811309819.0.
5. 2021/02 王国胤, 董建华, 尚明生, 史晓雨 | 基于邻域粗糙集和PCA融合的数据分类预测方法 | CN71023745.0.
6. 2020/11 史晓雨, 尚明生, 吕元鑫, 冉龙宇 | 一种混凝土生产配合比的智能设计方法 | CN201910664792.5.
7. 2019/10 尚明生, 史晓雨 | 一种基于用户自主选择的个性化推荐方法和系统 | CN105512183B.
8. 2019/07 封丽, 封雷, 史晓雨 | 一种基于用户优先度的遥感分发方法及系统 | CN107104956B.

项目：

1. 2023/07-2025/07 基于院校结合的新工科卓越计算机类学生培养探索与实践，重庆市教委研究生教育教学改革重大项目, 3万元, 项目负责人.
2. 2022/01-2024/12 面向用户偏好不确定性的序列推荐技术研究, 中国科学院西部之光西部青年A计划, 50万元, 项目负责人.
3. 2018/01-2021/12 大数据在化合物合成中的应用, 重庆市技术创新与应用发展专项重点项目, 20万元, 课题负责人.
4. 2020/03-2020/05 新冠肺炎药物研发大数据平台关键技术研发, 重庆市两江新区应急科研项目, 20万元, 主持.
5. 2019/01-2021/12 服务机器人云服务平台研制与应用, 重庆市智能机器人关键技术研发与产业化重大主题专项, 100万元, 主持.
6. 2018/01-2020/12 建筑行业大数据平台建设与应用示范, 重庆市重点产业共性关键技术重点研发项目, 400万元, 课题负责人.
7. 2018/01-2018/12  云计算数据中心的高效能调度算法研究, 重庆人社局留学归国人员创新计划, 5万元, 主持.
8. 2017/01-2020/12  中国科学院青年创新会人才计划, 80万元, 主持.
9. 2017/01-2019/12  在线大数据系统中个性化推荐算法研究, 中国科学院西部之光西部青年学者计划, 15万元, 主持.
10. 2017/01-2019/12  大规模虚拟服务器集群性能与能耗高效自主控制研究, 国家自然科学基金青年基金, 20万元, 主持.