个人简介：

刘琳岚，学士，二级教授，硕士生导师，江西省新世纪百千万人才工程第一、二层次人选、江西省高校中青年学科带头人，主要从事人工智能、物联网与大数据、软件工程等研究。主持完成国家自然科学基金2项，省部级重点基金、重点科技支撑项目项12项，国防项目2项，企业委托项目多项；在《Neurocomputing》、《软件学报》、《计算机学报》、《计算机研究与发展》、《电子学报》、《通信学报》等发表论文180余篇，其中SCI、EI收录130余篇，出版书籍2部；获江西省科技进步奖1项、江西省高等学校科技成果奖1项；授权国家发明专利32项，登记软件著作权25项。所指导研究生获江西省优秀硕士论文学位论文3篇、研究生国家奖学金8人次、中国研究生数学建模竞赛全国二等奖、三等奖多项、江西省研究生创新基金多项。

研究方向：人工智能、物联网与大数据、软件工程

电子邮件：liulinlan@nchu.edu.cn

教育经历：

[1] 1984.09-1988.07，国防科技大学，计算机及应用，学士

工作经历： 

[1] 2006-10 至今，南昌航空大学，信息工程学院，教授/二级教授

[2] 2002-01 至2002-08，Wilfrid Laurier University，Physics & Computing，访问学者

[3] 2001-10 至2006-09，南昌航空大学，计算机学院，副教授

[4] 1995-06 至2001-09，南昌航空工业学院，计算机系，讲师

[5] 1988-07 至1995-05，江西省信息中心，系统运行科，助工

人才称号：

[1] 江西省新世纪百千万人才工程第一、二层次人选人才，2011

[2] 江西省高校中青年学科带头人，2007、2011

学术兼职：

[1] 教育部国家级重大人才计划通讯评审专家

[2] 国家自然科学基金委通讯评审专家

[3] 教育部学位中心评审专家

[4] 江西省人民政府信息化智库专家

科研/教学奖励：

[1] 江西省教学成果一等奖：计算机类本科生自主学习设计的多方位整合与多途径实现，2007.03，第1完成人

[2] 江西省科技进步三等奖：盛安城市消防设备远程自动监控系统的开发研究，2008.03，第2完成人

主持或参与的代表性科研项目：

[1] 国家自然科学基金地区项目，61962037，基于深度学习的无线传感器网络链路质量评估方法研究，38万，主持，结题

[2] 国家自然科学基金地区项目，61363015，基于支持向量机的无线传感器网络链路质量预测方法研究，50万，主持，结题

[3] 国家自然科学基金地区项目，62362052，基于多视角约束的异质网络关键节点评估方法研究，32万，排名第2，在研

[4] 国家自然科学基金地区项目，62062050，基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法研究，34万，排名第2，结题

[5] 国家自然科学基金地区项目，61762065，基于深度信念网的便携设备交换网络链路预测方法研究，39万，排名第2，结题

[6] 国家自然科学基金地区项目，61762065，基于深度信念网的便携设备交换网络链路预测方法研究，39万，排名第2，结题

[7] 国家自然科学基金地区项目，61762065，基于深度信念网的便携设备交换网络链路预测方法研究，39万，排名第2，结题

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代表性论文（10篇以内）：

[1] Yao Liang（研究生）, Jian Shu, Linlan Liu（通信作者）. Attributed network community detection based on graph contrastive learning and multi-objective evolutionary algorithm [J].Neurocomputing, 2025,636,130029:1-17. （SCI Ⅱ）

[2] Linlan Liu, Weide Huang, Jian Shu and Hongjian Zhao. Knowledge graph relation prediction based on graph transformation[J]. Applied Intelligence, 2025, 55, 241. （SCI Ⅱ）

[3] 刘琳岚，冯振兴，舒坚. 基于时序图卷积的动态网络链路预测[J]. 计算机研究与发展，2024，61(2)：518-528. （CCF A）

[4] 刘琳岚，谭镇阳，舒坚. 基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法[J]. 计算机研究与发展，2022，59(4)，834-851. （CCF A）

[5] 刘琳岚，高声荣，舒坚. 基于随机森林的链路质量预测[J]. 通信学报，2019，40(4)，202-211. （信息通信领域T1）

[6] 舒 坚，张学佩，刘琳岚（通信作者），杨志勇. 基于深度卷积神经网络的多节点间链路预测方法[J].电子学报，2018，46(12)：2970-2977. （CCF A）

[7] 舒坚，刘满兰，尚亚青，陈宇斌，刘琳岚. 基于高斯过程回归的链路质量预测模型[J].通信学报，2018，39(7)：148-156. （信息通信领域T1）

[8] SHU Jian, LIU Song, LIU Linlan(通信作者), ZHAN Liqin and HU Gang. Research on Link Quality Estimation Mechanism for Wireless Sensor Networks Based on Support Vector Machine[J].Chinese Journal of Electronics,2017,26(2):377-384. （CCF A，SCI）

[9] 刘琳岚，张江，舒坚，郭凯，孟令冲. 基于多属性决策的机会传感器网络关键节点预测[J].计算机研究与发展，2017，54(9)：2021-2031. （CCF A）

[10] 舒坚，郭凯，刘群，刘琳岚(通信作者)，机会传感网络连通性参数研究[J].计算机学报，2016，39(5)：1067~1080. （CCF A）

代表性授权专利（10篇以内）：

[1] 谭文涛（研究生），刘琳岚，舒坚. 基于多视角嵌入与对抗网络的交通流量预测方法,202511416750.1,2026.1.30.

[2] 吴淇（研究生），刘琳岚，舒坚. 一种基于图对比学习的社交平台意见领袖识别方法,202511509936.1,2026.2.24.

[3] 杨涛（研究生），刘琳岚,舒坚.一种基于多行为元路径语义映射的商品推荐方法,202511517715.9,2026.3.10.

[4] 施剑（研究生），刘琳岚，舒坚，一种基于异质图神经网络聚类的社交网络好友推荐方法，202411376289.7，2025.03.04.

[5] 严佳欣（研究生），刘琳岚，舒坚，一种基于双视角融合异质图神经网络的跨域商品推荐方法，202411405375.6，2024.12.20.

[6] 胡余强（研究生），刘琳岚，一种采用注意力机制的循环神经嵌入表示方法，202110998520.6，2023.6.23.

[7] 李佳浩（研究生），刘琳岚，一种采用图注意力网络与融合邻域的拓扑预测方法，202110859990.4，2023.05.23.

[8] 冯振兴（研究生），刘琳岚，一种基于高通滤波器和改进RNN的机会网络链路预测方法，202111016066.6，2023.05.09.

[9] 范杰彬（研究生），刘琳岚，结合BiLSTM和时间模式注意力的链路质量预测方法，202211186686.9，2022.12.20.

[10] 宋修洋（研究生），刘琳岚，一种采用知识图谱嵌入和时间卷积网络的社交网络链路预测方法，202010752425.3，2022.03.01