刘彬 (副教授)

个人简介：

刘彬，工学博士，副教授，硕导。2022年毕业于希腊亚里士多德大学计算机科学专业，取得博士学位。2022年3月起在重庆邮电大学人工智能学院数据科学系担任专任教师，数据工程与可视计算实验室成员。2024年入选教育部博士后海外引才专项。

科研：主要研究方向为多标签学习、深度学习、生物数据分析挖掘。以第一和通信作者在AAAI、ECML-PKDD等CCF-A\B类会议、Pattern Recognition、IEEE TCBB,、电子学报等国内外权威期刊上发表论文近20篇，其中CCF-A\B类期刊会议和SCI一\二区期刊、CCF-T1类中文期刊论文15篇；受理授权国家发明专利20余项。担任AAAI23-26、IJCAI24-25、ECML-PKDD22、24-25 、ECAI25等国际顶级会议PC Member。主持国家自然科学基金项目1项、省部级科研项目2项。（google学术主页：https://scholar.google.com/citations?user=7KA8S10AAAAJ&hl=en）

教学：担任本科《数据工程综合实践》、研究生《数据科学与工程》课程负责人。主持教育部产学合作协同育人项目、重庆市高等教育教学改革研究项目、校级教改重点项目3项。荣获2025年度校级研究生教学成果奖特等奖、校级本科教学成果奖二等奖、2023年度重庆邮电大学优秀研究生课堂教学奖、计算机学院研究生任课教师赛课一等奖。

学生培养：指导研究生荣登《人民日报》国家奖学金获奖学生代表名录。指导本科生、研究生获得 “挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“揭榜挂帅”专项赛特等奖在内的国家级\省部级学科竞赛奖励30余项；荣获2024睿抗机器人开发者大赛(RAICOM)全国总决赛“优秀指导老师"。指导本科生立项大学生创新创业、科研训练计划校级项目5项，省部级项目1项。指导本科生、研究生获得校级优秀毕业论文3人次。

硕士研究生招生说明

招生专业：1405智能科学与技术、085410人工智能、085411大数据技术与工程；081200计算机科学与技术、085404计算机技术

研究方向：多标签学习、生物数据挖掘

招生要求：有钻研精神，希望报考同学有python编程基础和英文论文阅读和写作能力，有机器学习和深度学习基础的同学优先。

培养方式：提供满足科研需求的显卡和计算资源，期望学生发表高水平期刊、会议论文（CCF-A、B类或SCI一、二区）。
               对于有读博意愿的同学，全力支持科研能力培养，提供国际学术交流机会。
                    在满足实验室成果考核要求的前提下（多数同学研二下学期开学可完成），允许实习。

欢迎有意向的同学发邮件至本人邮箱 liubin@cqupt.edu.cn 。

已毕业学生

2022级1名：周翱（南京大学攻读博士学位，硕士期间主要成果：CCF-A\B会议论文3篇、SCI一区Top期刊论文1篇、挑战杯揭榜挂帅专题赛特等奖）

代表性论文（按时间排序）

[1] Ao Zhou (22级研究生), Bin Liu*, Jin Wang, Grigorios Tsoumakas. Batch selection for multi-label classification guided by uncertainty and dynamic label correlations[C]//AAAI. 2025: 22902-22909. [CCF-A类会议]

[2] Kelin Liu (23级硕士研究生，指导小论文写作), Yao Zhou*, Bin Liu, et al. MEAN: Multi-expert adaptive network for customer lifetime value prediction[C]. ECML-PKDD, 2025. [CCF-B类会议]

[3] Bin Liu, Boyun Shi (24级研究生), Yiheng Mu, Jin Wang*, Xin Deng, and Changhao Piao. UMSDTI: Unifying multiple molecular and sequence perspectives for drug-target interaction prediction[C]. IEEE-BIBM, 2025. [CCF-B类会议]

[4] Bin Liu, Ao Zhou (22级研究生), Bingkun Wei(22级本科生), Jin Wang*, Grigorios Tsoumakas. Oversampling multi-label data based on natural neighbor and label correlation[J]. Expert Systems with Applications, 2025, 259: 125257. [CCF-C类期刊，SCI一区Top]

[5] Bin Liu*, Grigorios Tsoumakas. Integrating similarities via local interaction consistency and optimizing area under the curve measures via matrix factorization for drug-target interaction prediction[J]. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2024, 21(6): 1121-2225. [CCF-B类期刊，SCI三区]

[6] Ao Zhou (22级研究生), Bin Liu*, Jin Wang, Kaiwei Sun, Kelin Liu. AEMLO: AutoEncoder-guided multi-label oversampling[C]//ECML-PKDD. 2024: 107-124. [CCF-B类会议]

[7] Bin Liu, Siqi Wu (22级研究生, 指导小论文写作), Jin Wang*, Xin Deng, Ao Zhou. HiGraphDTI: Hierarchical graph representation learning for drug-target interaction prediction[C]//ECML-PKDD. 2024: 354-370. [CCF-B类会议]

[8] Ao Zhou (22级研究生), Bin Liu*, Zhaoyang Peng(21级本科生), Jin Wang, Grigorios Tsoumakas. Multi-label adaptive batch selection by highlighting hard and imbalanced samples[C]//ECML-PKDD. 2024: 265-281. [CCF-B类会议]

[9] Bin Liu, Jin Wang*, Kaiwei Sun, Grigorios Tsoumakas. Fine-grained selective similarity integration for drug-target interaction prediction[J]. Briefings in Bioinformatics, 2023, 24(2): bbad085. [CCF-B类期刊, SCI一区]

[10] Nikolaos Mylonas, Ioannis Mollas, Bin Liu, Yannis Manolopoulos, Grigorios Tsoumakas. On the persistence of multilabel learning, its recent trends, and its open issues[J]. IEEE Intelligent Systems, 2023, 38(2):28-31. [SCI三区]

[11] Bin Liu*, Konstantinos Blekas, Grigorios Tsoumakas. Multi-label sampling based on local label imbalance[J]. Pattern Recognition, 2022, 122: 108294. [CCF-B类期刊, SCI一区Top]

[12] Bin Liu*, Dimitrios Papadopoulos, Fragkiskos D. Malliaros, Grigorios Tsoumakas, Apostolos N. Papadopoulos. Multiple similarity drug-target interaction prediction with random walks and matrix factorization[J]. Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(2): bbac353. [CCF-B类期刊, SCI一区]

[13] Bin Liu*, Konstantinos Pliakos, Celine Vens, Grigorios Tsoumakas. Drug-target interaction prediction via an ensemble of weighted nearest neighbors with interaction recovery[J]. Applied Intelligence, 2022, 54(4). [CCF-C类期刊, SCI二区]

[14]  Bin Liu*, Grigorios Tsoumakas. Dealing with class imbalance in classifier chains via random undersampling[J]. Knowledge-Based Systems, 2020, 192:105292. [CCF-C类期刊, SCI一区Top]

[15] Bin Liu*, Grigorios Tsoumakas. Synthetic oversampling of multi-label data based on local label distribution[C]//ECML-PKDD. 2019: 180-193. [CCF-B类会议]

[16] Bin Liu*, Grigorios Tsoumakas. Making classifier chains resilient to class imbalance[C]//ACML. 2018: 280-295. [CCF-C类会议]

[17] 王进, 刘彬, 孙开伟, 陈乔松, 邓欣. 基于标签关联的多标签演化超网络[J]. 电子学报, 2018, 46(4):1012-1018. [CCF-T1类中文期刊]

[18] 王进, 刘彬*, 张军, 陈乔松, 邓欣. 用于微阵列数据分类的子空间融合演化超网络[J]. 电子学报, 2016, 44(10):2308-2313. [CCF-T1类中文期刊]

本科生一作受理\授权专利

l魏柄坤(22级本科生), 周翱, 刘彬, 黄昌豪, 彭兆阳. 一种基于大数据的系统多故障检测方法: CN202410921177.9[P]. 2025-03-21. [已授权]

l万厚源(22级本科生), 刘文裕, 吴思奇, 刘彬. 重庆邮电大学. 一种药物-蛋白质结合亲和力预测方法: CN202411158582.6[P]. 2025-07-04. [已授权]

l邹沛汐(22级本科生), 周翱, 刘彬, 朴昌浩, 王进. 一种基于不平衡数据的新能源汽车电池多故障预警方法: CN202411616382.0[P]. 2025-08-26. [已授权]

l彭瑶(23级本科生), 刘彬, 石博匀, 张佳静, 何祯豪, 付洁, 黎俊伟, 邓欣. 一种基于分层动态异构图的药物-靶标智能推荐方法: 202511040567.6. 2025-07-28. [已受理]

l王晴蒙(23级本科生), 刘彬, 石博匀, 何祯豪, . 一种基于对抗样本生成的药物-靶标相互作用预测方法: 2025114558399. 2025-10-14. [已受理]

学生代表性奖励

科技竞赛

l第十九届“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛“揭榜挂帅”专项赛，特等奖1项、一等奖1项.

lKaggle：Home Credit -Credit Risk Model Stability, 金牌.

l2024中国高校计算机大赛-大数据挑战赛, 全国二等奖.

l“2024睿抗机器人开发者大赛(RAICOM)全国总决赛"任务应用竞赛，全国一等奖.

l2024年中国大学生计算机设计大赛, 全国二等奖.

论文奖励

l校级优秀本科毕业论文: 罗迎元（2019级大数据专业）、彭兆阳（2021级大数据专业）

l校级优秀硕士毕业论文：周翱（2022级计算机技术专业）

个人荣誉

l周翱（22级研究生），荣登《人民日报》国家奖学金获奖学生代表名录（2024年重庆邮电大学唯一入选者）

l周翱（22级研究生），2025年重庆邮电大学“校长荣誉奖”提名奖

科研项目

l基于多源信息融合和协同优化的药物靶标相互作用预测方法研究（62302074）, 国家自然科学基金-青年项目，2024.01-2026.12, 30万元, 在研, 主持

l基于深度张量分解和不平衡指标优化的药物靶标相互作用预测方法研究（KJQN202300631）, 重庆市教委青年科研项目，2023.10-2026.9, 4万元, 在研, 主持

l基于分子结构和语义关联双驱动的药物靶标相互作用预测方法研究（CSTB2025NSCQ-GPX1269），重庆市自然科学基金面上项目，2025.07-2028.06，10万元，在研，主持

教学项目

l重庆邮电大学计算机学院/人工智能学院-人大金仓就业实习基地（20230103346），教育部高校学生司供需对接育人项目，2022.12-2025.12，在研，主持

l数字化赋能高校学生高质量升学途径研究（244057），重庆市教委教改项目，2万元，主持

l考研决策和管理数字化实践研究---以计算机专业为例（XJG24107），重庆邮电大学校级教改重点项目，2万元，主持

教育经历

[1] 塞萨洛尼基亚里士多德大学  |  工学博士学位

[2]   2013.9-2016.6

重庆邮电大学  |  工学硕士

[3]   2009.9-2013.6

重庆交通大学  |  管理学学士

工作经历

[1]   2022.3-至今

重庆邮电大学  |  计算机学院  |  专任教师  | 
数据科学系专任教师

研究方向

联系方式

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