杨泽坤

讲师

  • 办公室:信息楼305
  • 联系电话:
  • 邮箱:zekunyang@ruc.edu.cn
  • 个人简历

    中国人民大学信息资源管理学院讲师,硕士生导师,中国人民大学数字人文研究院研究员,中国人民大学欧洲问题研究中心研究员,中国人民大学“杰出学者”青年学者。2021年获得香港城市大学商学院信息系统系哲学博士学位,主要从事自然语言处理、数字人文、信息系统、电子政务、机器学习等方向研究。在SCI/SSCI期刊以及人工智能国际顶级会议AAAI Conference on Artificial Intelligence、Internet Research、Electronic Commerce Research and Applications、Safety Science上发表了多篇学术成果,目前主持一项国家自然科学基金青年项目,并参与多项国家社会科学基金重大项目、国家自然科学基金项目和香港政府优配研究金项目。目前担任期刊《数字人文研究》编辑,以及Decision Support Systems、Internet Research、Knowledge and Information Systems、Journal on Computing and Cultural Heritage、AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)、European Conference on Artificial Intelligence (ECAI)、Digital Humanities (DH)等国际权威期刊及会议的项目委员会成员、审稿人。

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  • 学习经历

    2018.9—2021.10 香港城市大学商学院信息系统系信息系统专业,哲学博士,导师:Prof. Juan Feng 冯娟教授(现清华大学鸿海讲席教授)、Prof. David Jingjun Xu 许景俊教授

    2018.4—2018.7 比利时布鲁塞尔自由大学经济和社会科学学院访学

    2016.9—2017.11 英国伦敦大学学院计算机系机器学习专业,理学硕士,导师:Prof. David Barber(伦敦大学学院人工智能研究中心主任)

    2013.9—2016.6 德国不来梅雅格布大学工程与科学学院数学系应用与计算数学专业,理学学士,导师:Prof. Marcel Oliver


  • 讲授课程

    1,数字文化概论,跨学科专业选修(本科),秋季学期

    2,人工智能与中国古典文学,新生研讨课(本科),秋季学期

    3,社会网络分析与数字人文,专业课(硕士),春季学期

    4,自然语言处理及应用,专业课(硕士),秋季学期

    5,文化分析学,专业课(博士),春季学期


  • 学术成果

    [1] Yang, Z., Feng, J. (2023). Explainable multi-task convolutional neural network framework for electronic petition tag recommendation. Electronic Commerce Research and Applications, 59, 101263.(SSCI, IF 5.622, 人大A-)

    [2] 杨泽坤, 李少建, & 凯丽麦 (2023). “全景与远景:数字人文与国家文化数字化战略”——2022年中国数字人文年会综述. 数字人文研究, 3(01), 3-17.

    [3] Kai, L., Yang, Z.*, Feng, H., Liu, Y., Liang, J., Yang, H., Yan, J., Huang, Y., & Guan, K. (2023). Let data sing the Uyghur Twelve Muqam: A text mining on lyrics. ADHO Digital Humanities Conference 2023 (DH 2023).

    [4] Yang, Z., Ma, L. (2023). You respect, I respond: The role of citizen courtesy in government responsiveness to citizen-initiated contacts. Public Management Research Conference 2023 (PMRC 2023).

    [5] Yang, Z., & Lin, Z. (2022), Interpretable Video Tag Recommendation with Multimedia Deep Learning Framework, Internet Research, 32(02), 518-535. (SSCI, IF 6.773, 人大A)

    [6] Yang, Z., Zhang, W., & Feng, J. (2022). Predicting multiple types of traffic accident severity with explanations: A multi-task deep learning framework. Safety Science, 146, 105522. (SCI, IF 4.877, 人大A)

    [7] Yang, Z., & Feng, J. (2020). A Causal Inference Method for Reducing Gender Bias in Word Embedding Relations. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020), 34(05), 9434-9441. (中国计算机学会CCF A, 人大A)

    [8] Yang, Z., & Liu, T. (2020). Causally Denoise Word Embeddings Using Half-Sibling Regression. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2020), 34(05), 9426-9433. (中国计算机学会CCF A,人大A)

    [9] Yang, Z. (2018). Non-negative Matrix Factorization for Overlapping Clustering of Customer Inquiry. Proceedings of 2018 10th International Conference on Machine Learning and Computing (ICMLC 2018), PP 96-101. (EI)


  • 主要研究项目

    1,主持国家自然科学基金青年项目“数字图书馆情境下基于可解释深度学习的图像检索研究”,2023 - 2025

    2,主持中国人民大学科学研究基金新教师启动金项目“用于中国书法风格识别的可解释人工智能模型研究”,2023 - 2025