王永，男，教授，博士，博士生导师，重庆市学术带头人。2007年博士毕业于重庆大学，2008年香港城市大学高级研究助理，2009年在北京邮电大学高级访问学者，2011年香港城市大学研究员。2015年美国圣何塞州立大学访问学者。研究研究方向为：大数据推荐决策、数据隐私保护、信息系统分析与设计、信息安全。主持国家自然科学基金项目三项，主持和参与省部级项目10余项。发表学术论文100余篇，其中SCI检索论文40余篇。获批国家发明专利3项。获得重庆市自然科学三等奖1项，重庆市教学成果三等奖1项。担任国家自然科学基金项目网评专家，以及重庆市、四川省、天津市等多个省级自然科学基金的网评专家。担任《information Sciences》、《电子学报》等国内50余个重要学术期刊的审稿人。2024年入选美国斯坦福大学联合爱思唯尔发布的“年度科学影响力” 世界排名前 2% 的科研工作者榜单。入选2024年度中国知网高被引学者TOP5%。

§  近年科研项目

• 国家自然科学基金：抗退化混沌随机序列设计及其在个人数据隐私保护中的应用

• 国家自然科学基金：面向云边端协同的车联网敏感数据保护机制研究

• 重庆市教委科技重大项目：基于大语言模型的电子商务推荐系统关键技术研究

• 重庆市自然科学基金面上项目：考虑隐私保护的电子商务推荐算法研究

• 重庆市技术创新与应用发展重大项目：面向产业创新的多源异构科创数据治理关键技术研发及应用 

• 教育部人文社科项目：大数据环境下考虑用户隐私保护的个性化商品推荐服务研究

• 横向课题：基于多源异构数据的推荐系统技术方案研发

• 横向课题：电子商务人员无感化监督与督查画像信息技术开发

  
  

§  近年科研论文

• From Chaos to Pseudo-Randomness: A Case Study on the 2D Coupled Map Lattice, IEEE Transactions on Cybernetics. 2023

• Distributed Differentially Private Matrix Factorization for Implicit Data via Secure Aggregation, IEEE Transactions on Computers, 2025

• Comprehensive Privacy Analysis on Recommendation with Causal Embedding against Model Inversion Attacks. IEEE Transactions on Big Data, 2025.

• Multimodal Chaotification Model with Hardware Implementation， IEEE Transactions on Industrial Electronics，2025

• A new item similarity based on α-divergence for collaborative filtering in sparse data, Expert Systems with Applications, 2021

• An optimization model for the transportation network with hierarchical structure: the case of China Post, Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2021

• A collaborative filtering algorithm based on item labels and Hellinger distance for sparse data, Journal of Information Science, 2021

• An effective and efficient fuzzy approach for managing natural noise in recommender systems, Information Sciences, 2021.

• A Novel Compressive Image Encryption with an Improved 2D Coupled Map Lattice Model，Security and Communication Networks, 2021

• A chaotic image encryption algorithm based on coupled piecewise sine map and sensitive diffusion structure, Nonlinear Dynamics, 2021.

• A differentially private nonnegative matrix factorization for recommender system. Information Sciences, 2022.

• A differentially private matrix factorization based on vector perturbation for recommender system. Neurocomputing, 2022.

• A Sensitive Image Encryption Algorithm Based on a Higher-Dimensional Chaotic Map and Steganography, International Journal of Bifurcation and Chaos, 2022

• Matrix factorization recommender based on adaptive Gaussian differential privacy for implicit feedback.  Information Processing and Management, 2024

• Constructing dynamic S-boxes based on chaos and irreducible polynomials for image encryption. Nonlinear Dynamics. 2024

• DGRM: Diffusion-GAN recommendation model to alleviate the mode collapse problem in sparse environments， Pattern Recognition. 2024

• 基于目标扰动的本地化差分隐私矩阵分解推荐算法，计算机学报，2024

• 一种面向推荐系统的隐私保护图神经网络, 计算机学报， 2025

• 基于Rényi差分隐私的图卷积协同过滤推荐算法，软件学报，2025

• 融合物品受众特征的深度学习推荐模型. 数据分析与知识发现. 2023

• 融合注意力机制的自编码器推荐算法，运筹与管理，2024

• 融合注意力机制的残差神经协同过滤推荐算法，运筹与管理，2024