个人简介
刘宁，博士，山东大学软件学院助理研究员、硕士生导师。于2016年毕业于山东大学泰山学堂计算机方向，获得工学学士学位，于2021年毕业于清华大学计算机科学与技术系数据库实验室（导师：王建勇，IEEE Fellow、CAAI Fellow），获得工学博士学位。从事于可解释数据挖掘、知识图谱及其在医疗、电力等方面的应用研究，在数据库与数据挖掘顶级会议与期刊上发表多篇论文，包括IEEE TNNLS、JCST、IEEE ICDE、NeurIPS、AAAI、IEEE TPAMI、IEEE TCCN等，与北京协和医院、中国医学科学院肿瘤医院、山东大学齐鲁医院等国内顶级医院开展合作，共同发表多篇SCI论文。目前，刘宁博士为中国计算机学会数据库专委会执行委员、协同计算专委会执行委员，担任多个国际顶级会议与期刊的评审人或者程序委员会委员，例如 IJCAI、CIKM、SIGKDD、ICDM、SDM、ECML/PKDD、ACL、DASFAA、ECAL等（个人学术主页：【dblp: Ning Liu 0014】、【Ning Liu - Google Scholar】）。我的英文主页：About me - Ning Liu (liucsthu.github.io)。
我们的理念：能够一起做一些有趣的科研或者实践，提升自身能力。
【个人兴趣点】
医疗数据挖掘：探讨时序、异构以及多模态医疗数据的建模方法以及医疗数据可视化技术，推动人工智能在医疗领域的深度应用；
医疗知识与预测模型的融合研究：探讨医疗专业知识与医疗数据的融合方法（IEEE TNNLS、DASFAA 2024）
异构、多模态领域数据建模：探讨基于注意力机制、预训练模型的多模态数据建模方法（IEEE TNNLS、IEEE TCCN）
可解释人工智能：探讨反事实学习、透明表征技术及其在医疗、金融、电力等领域的应用；
基于规则的透明规则学习框架（AAAI 2020、NeurIPS 2021、IEEE TPAMI）
欢迎关注我们发表在IEEE TPAMI上的论文 （论文链接：Learning Interpretable Rules for Scalable Data Representation and Classification 代码链接：https://github.com/12wang3/rrl ）；
基于因果的可解释学习：基于因果框架寻找模型的决策因素（ICME 2024）；
以数据为中心的人工智能：克服人工智能数据强依赖问题，增强人工智能鲁棒性；
联邦学习算法：探讨数据不出域的高效数据训练方法及其应用（IEEE ICDE 2024、IJCAI 2024）
大模型与数据合成：探讨数据稀疏场景下数据合成与质量控制（IEEE ICDE 2023、AAAI 2024）
【招生信息】
硕士招生：学术型硕士、专业型硕士（名额不确定，欢迎发邮件咨询）
科研助理： 长期招聘软件工程、大数据、人工智能等方向本科生，欢迎有志于从事大数据分析与挖掘、人工智能领域研究的学生交流与合作。
课题组长期与清华大学、华东师范大学、北京理工大学、中国人民大学、国防科技大学、华为、百度等国内团队以及新加坡南洋理工大学等海外团队合作。
*我们会定期组织人工智能与大模型的相关研讨，欢迎各位同学联系并参与交流讨论（如有兴趣，请邮件联系）。
【News】
# 成为KDD 2025 PC(Research Track)、Area Chair(ADS Track)
# 成为IJCAI 2025 PC(Main Track/Survey)、PAKDD 2025 PC 、 DASFAA 2025 PC
# KDD ADS TOP OUTSTANDING REVIEWER
# 我们有一篇论文被EMNLP 2025 Findings 接受！
# 我们有两篇论文被CIKM 2024接收为长文，恭喜唐运森同学、张艺馨博士生！
*2024年，我们有多篇会议论文被接受，其中DASFAA 2篇，IEEE ICDE 1篇，IEEE ICME 1篇，IJCAI 1篇，ICLR 1篇，恭喜各位合作者。
*2024年，我们有多篇期刊论文被接受，其中IEEE TPAMI 1篇、IEEE TCCN 1篇、 Int. J. Hum. Comput. Stud 1 篇， 恭喜各位合作者。
教育经历
[1] 2012.9-2016.7
山东大学 | 计算机科学与技术 | 工学学士学位 | 本科(学士)
[2] 2016.9-2021.7
清华大学 | 计算机科学与技术 | 工学博士学位 | 研究生(博士)毕业
社会兼职
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[1] 2024.1-至今
中国计算机学会协同计算专委会执行委员 -
[2] 2024.1-至今
中国计算机学会数据库专委会执行委员