张传亭，山东大学副研究员，国家级引才计划人选，山东省优青，布里斯托大学资深博士后，阿卜杜拉国王科技大学（KAUST）博士后。研究方向为时空数据挖掘、联邦学习、智能网络等。近几年主持国家自然科学基金、国家引才专项、山东省优青、华为以及参与英国工程与自然研究理事会项目、 国家自然科学基金国际合作与交流项目、国家自然科学基金面上项目和山东省自主创新与成果转化专项等研究课题。在IEEE JSAC、IEEE INFOCOM、IEEE TVT等国内外权威学术期刊和会议上发表论文40余篇，并且是ACM TOMM、ACM TSAS、IEEE TMC、IEEE TKDE等学术期刊的审稿人、是IEEE GLOBECOM、WCNC、WCSP等国际学术会议的程序委员会成员。张传亭博士的研究成果获得了IEEE ICCT Young Scientist Award，山东省优秀博士论文奖、山东省人工智能学会优秀博士论文奖、山东大学优秀博士论文奖、IEEE SmartData 的最佳论文奖。IEEE高级会员、ACM会员、中国电子学会会员、CCF网络与数据通信专委会委员。
其他信息请见个人主页：https://chuanting.github.io
我们在Mathematics期刊（JCR Q1 21/489，中科院三区）下的Mathematics and Computer Science正在组织一个专刊：Data-Driven Decentralized Learning for Future Communication Networks（链接），欢迎大家踊跃投稿。
2024年硕士研究生招生已满，欢迎2025年有意向的同学发送个人简历至邮箱chuanting.zhang@sdu.edu.cn咨询研究生名额事宜。
[1] 国家级引才专项计划，120万，主持
[2] 国家自然科学基金青年基金，30万，主持
[3] 山东省优秀青年科学基金项目，无线大数据分析与智能通信，60万，主持
[4] 华为资助项目，基于网络优化的大模型训练效率提升关键技术，60万，主持
[5] 山东大学人才配套科研启动经费，无线流量预测，15万，主持
[6] 国家自然科学基金联合基金项目, 复杂杂车联网低时延智能通信基础理论与方法研究，261万，骨干
[7] 国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目，基于车辆行为分析的智能车联网关键技术研究，248万，骨干
[8] 国家自然科学基金面上项目，智能反射面辅助的主被动互惠传输基础理论与关键技术研究，63万，骨干
[1] C. Zhang, H. Zhang, J. Qiao, D. Yuan and M. Zhang, "Deep Transfer Learning for Intelligent Cellular Traffic Prediction Based on Cross-Domain Big Data," in IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 37, no. 6, pp. 1389-1401, June 2019. （中科院一区Top论文，连续三年Popular论文，CCF A类论文，被引用>370次，代码，论文）
[2] C. Zhang, H. Zhang, S. Dang, B. Shihada and M. -S. Alouini, "Gradient Compression and Correlation Driven Federated Learning for Wireless Traffic Prediction," in IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking, 2024. （中科院一区Top论文， 论文）
[3] C. Zhang, G. Ma, L. Zhang, and B. Shihada, "Graph Neural Networks Empowered Origin-Destination Learning for Urban Traffic Prediction," in CAAI Transactions on Intelligence Technology, 2025. （中科院一区Top论文， 论文）
[4] C. Zhang, S. Dang, B. Shihada and M. -S. Alouini, "Dual Attention-Based Federated Learning for Wireless Traffic Prediction," IEEE INFOCOM 2021 - IEEE Conference on Computer Communications, Vancouver, BC, Canada, 2021, pp. 1-10.（Popular论文，CCF A类论文，KAUST Discovery报道，被引用>140次，代码，论文）
[5] C. Zhang, H. Zhang, D. Yuan and M. Zhang, "Citywide Cellular Traffic Prediction Based on Densely Connected Convolutional Neural Networks," in IEEE Communications Letters, vol. 22, no. 8, pp. 1656-1659, Aug. 2018. （Popular论文，被引用>300次，代码，论文）
[6] C. Zhang, S. Dang, J. Zhang, H. Zhang and M. A. Beach, "Federated Radio Frequency Fingerprinting with Model Transfer and Adaptation," IEEE INFOCOM 2023 - IEEE Conference on Computer Communications Workshops (INFOCOM WKSHPS), Hoboken, NJ, USA, 2023, pp. 1-6.（代码，论文）
[7] C. Zhang, S. Dang, B. Shihada and M. -S. Alouini, "On Telecommunication Service Imbalance and Infrastructure Resource Deployment," in IEEE Wireless Communications Letters, vol. 10, no. 10, pp. 2125-2129, Oct. 2021.（代码，论文，全球尺度细粒度电信资源分布不均衡指数度量，Wiley视频宣传）
[8] C. Zhang, S. Dang, M.-S. Alouini, B. Shihada, "Big communications: Connect the unconnected," in Frontiers in Communications and Networks, vol 3:785933, 2022.
[9] C. Zhang, H. Zhang, D. Yuan and M. Zhang, "Deep Learning Based Link Prediction with Social Pattern and External Attribute Knowledge in Bibliographic Networks," in IEEE International Conference on Smart Data (SmartData), Chengdu, China, 2016, pp. 815-821. （论文，最佳论文奖）
[10] C. Zhang and D. Yuan, "Fast Fine-Grained Air Quality Index Level Prediction Using Random Forest Algorithm on Cluster Computing of Spark," in 2015 IEEE Internatioal Conference on Cloud and Big Data Computing, Beijing, China. 2015, pp. 929-934.
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