基本信息

钱胜胜   男   副研究员   硕士研究生导师   

多模态人工智能系统全国重点实验室   

中国科学院自动化研究所


北京市杰出青年基金获得者

国家重点研发计划青年科学家项目负责人

​中国科协青年人才托举工程入选者


电子邮件: shengsheng.qian@nlpr.ia.ac.cn
通信地址: 北京市海淀区中关村东路95号
邮政编码:100190

研究领域

多媒体内容分析,数据挖掘,跨模态检索与个性化推荐

招生信息


招生专业
081104-模式识别与智能系统
081203-计算机应用技术
招生方向
多媒体内容分析,跨模态检索与推荐

教育背景

2012-09--2017-07   中国科学院大学   博士学位
2008-09--2012-07   吉林大学   学士学位

工作经历

   
工作简历
2019-11~现在, 中国科学院自动化研究所, 副研究员
2017-07~2019-10,中国科学院自动化研究所, 助理研究员
社会兼职
2019-09-01-今,中国计算机学会多媒体专业委员会委员,
2019-09-01-今,中国图象图形学学会多媒体专业委员会委员,
2017-07-01-今,IEEE TKDE/IEEE TMM/IEEE TCSVT和ACM MM/AAAI/CVPR/ICCV等国际期刊和国际会议审稿人,

专利与奖励

   
奖励信息
(1) 2019年 中国多媒体大会最佳论文奖, 其他, 2019
(2) 2019年 ACM Multimedia 最佳论文提名, , 其他, 2019
(3) 2018年 中国科学院优秀博士学位论文, , 院级, 2018
(4) 2017年 北京市优秀毕业生, 其他, 2017
(5) 2017年 中国科学院大学优秀毕业生, , 其他, 2017
(6) 2016年 ACM Multimedia 最佳论文奖, , 其他, 2016
专利成果
[1] 徐常胜, 钱胜胜, 方全. 虚假新闻检测方法、装置、电子设备和存储介质. CN: CN113469214A, 2021-10-01.
[2] 徐常胜, 钱胜胜, 方全. 基于有监督对比的跨模态检索方法、系统及设备. CN: CN113239214A, 2021-08-10.
[3] 徐常胜, 钱胜胜, 方全. 自适应标签感知的图卷积网络跨模态检索方法、系统. CN: CN111914156A, 2020-11-10.
[4] 徐常胜, 张莹莹, 钱胜胜, 方全. 基于多模态知识感知的医疗问答检索方法、系统、装置. CN: CN110895561A, 2020-03-20.
[5] 徐常胜, 黄晓雯, 方全, 钱胜胜, 桑基韬. 基于元路径的上下文感知用户建模方法、序列推荐方法. CN: CN110717098A, 2020-01-21.
[6] 徐常胜, 黄晓雯, 方全, 钱胜胜, 桑基韬. 基于知识图谱的用户建模方法、序列推荐方法. CN: CN110516160A, 2019-11-29.

出版信息

   
发表论文
(1) Adaptive Label-Aware Graph Convolutional Networks for Cross-Modal Retrieval, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 第 1 作者
(2) Heterogeneous Hierarchical Feature Aggregation Network for Personalized Micro-Video Recommendation, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 第 2 作者
(3) Adaptive Transformer-Based Conditioned Variational Autoencoder for Incomplete Social Event Classification, ACM Multimedia, 2022, 第 2 作者
(4) Multi-Modal Meta Multi-Task Learning for Social Media Rumor Detection, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 第 2 作者
(5) 多媒体社会事件分析综述, Survey of Multimedia Social Events Analysis, 计算机科学, 2021, 第 1 作者
(6) Hierarchical Multi-modal Contextual Attention Network for Fake News Detection, ACMSIGIR, 2021, 第 1 作者
(7) Context-Dependent Propagating-Based Video Recommendation in Multimodal Heterogeneous Information Networks, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 第 3 作者
(8) HAPGN: Hierarchical Attentive Pooling Graph Network for Point Cloud Segmentation, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 第 2 作者
(9) Knowledge-aware Multi-modal Adaptive Graph Convolutional Networks for Fake News Detection, ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2021, 第 1 作者
(10) Heterogeneous Community Question Answering via Social-Aware Multi-Modal Co-Attention Convolutional Matching, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2021, 第 2 作者
(11) Knowledge-aware Attentive Wasserstein Adversarial Dialogue Response Generation, ACM TRANSACTIONS ON INTELLIGENT SYSTEMS AND TECHNOLOGY, 2020, 第 3 作者
(12) Image to Modern Chinese Poetry Creation via a Constrained Topic-aware Model, ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2020, 第 3 作者
(13) Meta-path Augmented Sequential Recommendation with Contextual Co-attention Network, ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2020, 第 2 作者
(14) Knowledge-Based Topic Model for Multi-Modal Social Event Analysis, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2020, 第 5 作者
(15) Multi-modal Knowledge-aware Event Memory Network for Social Media Rumor Detection, PROCEEDINGS OF THE 27TH ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA (MM'19), 2019, 第 3 作者
(16) Hierarchical Graph Semantic Pooling Network for Multi-modal Community Question Answer Matching, PROCEEDINGS OF THE 27TH ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA (MM'19), 2019, 第 2 作者
(17) Multi-modal max-margin supervised topic model for social event analysis, MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS, 2019, 第 3 作者
(18) Multi-modal Knowledge-aware Hierarchical Attention Network for Explainable Medical Question Answering, PROCEEDINGS OF THE 27TH ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA (MM'19), 2019, 第 2 作者
(19) Explainable Interaction-driven User Modeling over Knowledge Graph for Sequential Recommendation, PROCEEDINGS OF THE 27TH ACM INTERNATIONAL CONFERENCE ON MULTIMEDIA (MM'19), 2019, 第 3 作者
(20) A(2) CMHNE: Attention-Aware Collaborative Multimodal Heterogeneous Network Embedding, ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2019, 第 2 作者
(21) Multi-modal multi-view Bayesian semantic embedding for community question answering, NEUROCOMPUTING, 2019, 第 3 作者
(22) Learning Multimodal Taxonomy via Variational Deep Graph Embedding and Clustering, PROCEEDINGS OF THE 2018 ACM MULTIMEDIA CONFERENCE (MM'18), 2018, 第 3 作者
(23) Online Multimodal Multiexpert Learning for Social Event Tracking, IEEETRANSACTIONSONMULTIMEDIA, 2018, 第 1 作者
(24) CSAN: Contextual Self-Attention Network for User Sequential Recommendation, PROCEEDINGS OF THE 2018 ACM MULTIMEDIA CONFERENCE (MM'18), 2018, 第 2 作者
(25) Attentive Interactive Convolutional Matching for Community Question Answering in Social Multimedia, PROCEEDINGS OF THE 2018 ACM MULTIMEDIA CONFERENCE (MM'18), 2018, 第 2 作者
(26) Cross-Domain Collaborative Learning via Discriminative Nonparametric Bayesian Model, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2018, 通讯作者
(27) Multi-Modal Event Topic Model for Social Event Analysis, IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2016, 第 1 作者
(28) Multi-modal Multi-view Topic-opinion Mining for Social Event Analysis, ACM Multimedia, 2016, 第 1 作者
(29) Cross-Domain Collaborative Learning in Social Multimedia, MM'15: PROCEEDINGS OF THE 2015 ACM MULTIMEDIA CONFERENCE, 2015, 通讯作者
(30) Social Event Classification via Boosted Multimodal Supervised Latent Dirichlet Allocation, ACM TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA COMPUTING COMMUNICATIONS AND APPLICATIONS, 2014, 第 1 作者

科研活动

   
科研项目
( 1 ) 知识驱动的网络社会事件发现与跟踪, 负责人, 国家任务, 2019-01--2021-12
( 2 ) 中国科学院特别研究助理资助项目, 负责人, 中国科学院计划, 2019-09--2021-11
( 3 ) 推荐场景中结合视频多模态&用户行为的主题模型 (腾讯微信犀牛鸟专项), 负责人, 境内委托项目, 2021-03--2022-03
( 4 ) 跨模态社会媒体的深度分析与决策, 参与, 国家任务, 2019-01--2024-12
( 5 ) 面向人工智能基础技术及应用的检验检测基础服务平台建设 (工信部 2019 年产业技术基础平台项目), 参与, 其他国际合作项目, 2019-01--2021-12
( 6 ) 面向社会媒体大数据的热点事件分析与推理, 负责人, 国家任务, 2023-01--2026-12
( 7 ) 短视频话题态势感知与预警关键技术研究与应用, 负责人, 国家任务, 2023-11--2026-10