個人簡介：

冷亞軍，博士，副教授。2008年畢業(yè)于合肥工業(yè)大學管理學院，獲管理學學士學位；2013年畢業(yè)于合肥工業(yè)大學管理學院管理科學與工程專業(yè)，獲管理學博士學位。主要研究方向為數(shù)據(jù)挖掘、系統(tǒng)優(yōu)化與決策、項目管理。承擔國家自然科學基金項目1項，教育部人文社會科學研究項目1項，上海市哲學社會科學項目1項，上海市教委科研項目2項。在國內(nèi)外重要期刊發(fā)表學術(shù)論文40余篇，其中SCI檢索14篇，CSSCI檢索5篇，國家自然基金委管理學部A類期刊7篇。主要擔任的教學課程有《管理信息系統(tǒng)》、《軟件過程與項目管理》等。

聯(lián)系方式：

郵箱：huayi2001@163.com

研究領域：

數(shù)據(jù)挖掘、系統(tǒng)優(yōu)化與決策、項目管理

科研及獲獎情況：

1.國家自然科學基金項目“面向社會網(wǎng)絡基于語義偏好和信任引導的群體推薦方法研究”，No.71601109，2017.1.1-2019.12.31，17萬元，主持

2.教育部人文社會科學研究項目“面向社會化商務客戶關(guān)系管理的用戶興趣演化模型及個性化推薦策略研究”，No.22YJCZH073，2022.7.1-2025.6.30，8萬元，主持

3.上海市哲學社會科學規(guī)劃課題“面向社會化商務客戶關(guān)系管理的群體推薦方法研究”，No.2016EGL001，2017.1.1-2019.12.31，4萬元，主持

4.上海市教育委員會科研創(chuàng)新項目“面向電子商務企業(yè)客戶關(guān)系管理的協(xié)同過濾推薦模型”，No.15ZS064，2015.1.1-2017.12.31，4萬元，主持

5.上海市教育委員會優(yōu)秀青年教師基金項目“協(xié)同過濾技術(shù)及其在提高客戶忠誠度方面的應用研究”，No.ZZsdl15115，2015.3.1-2017.3.1，5萬元，主持

6.國家自然科學基金項目“家庭智能用電任務調(diào)度優(yōu)化及其對電網(wǎng)負荷影響分析模型”，No. 51507099，2016.1.1-2018.12.31，20萬元，排名第三

7.上海市哲學社會科學規(guī)劃課題“可再生能源配額制下售電公司電力交易最優(yōu)決策”，No. 2020BGL011，2020.10-2023.9，8萬元，排名第二

代表性論著：

[1] Ya-Jun Leng, Huan Zhang, Xiao-Shuang Li. A novel evaluation method for renewable energy development based on improved sparrow search algorithm and projection pursuit model. Expert Systems with Applications, 2024, 244: 122991. (SCI一區(qū))

[2] Ya-Jun Leng, Huan Zhang. A novel evaluation method of renewable energy development based on improved rough set theory and grey cloud model. Journal of Cleaner Production, 2023, 428: 139299. (SCI一區(qū))

[3] Ya-Jun Leng, Huan Zhang. Comprehensive evaluation of renewable energy development level based on game theory and TOPSIS. Computers & Industrial Engineering, 2023, 175: 108873. (SCI一區(qū))

[4] Ya-Jun Leng, Xiao-Shuang Li, Huan Zhang. NSGA-T: A novel evaluation method for renewable energy plans. Energy, 2024, 290: 130174. (SCI一區(qū))

[5] Ya-Jun Leng, Dan Peng, Huan Zhang. Integrated energy system evaluation method based on dimensionality reduction and indexes updating with incomplete information. Energy, 2023, 277: 127552. (SCI一區(qū))

[6] Ya-Jun Leng, Qing Lu, Chang-Yong Liang. Black-start decision making based on collaborative filtering for power system restoration. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2018, 100: 279-286. (SCI二區(qū))

[7] Ya-Jun Leng, Zong-Yu Wu, Qing Lu, Shu-Ping Zhao. Collaborative filtering based on multiple attribute decision making. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 2022, 34(3): 387-397. (SCI檢索)

[8] Ya-Jun Leng, Zhi Wang. A novel collaborative filtering recommendation method based on weight determination. KSII Transactions on Internet and Information Systems, 2024, 18(12): 3414-3430. (SCI檢索)

[9] Ya-Jun Leng, Zhi Wang, Dan Peng, Huan Zhang. APMDI-CF: An effective and efficient recommendation algorithm for online users. KSII Transactions on Internet and Information Systems, 2023, 17(11): 3050-3063. (SCI檢索)

[10] Ya-Jun Leng, Qing Lu, Chang-Yong Liang. A collaborative filtering similarity measure based on potential field. Kybernetes, 2016, 45(3): 434-445. (SCI檢索)

[11] Ya-Jun Leng, Xin Yue, Yi-Qin Lu, Shu-Ping Zhao. Using information-theoretic co-clustering for power system black-start decision making with incomplete information. Electric Power Components and Systems, 2021, 49(6-7): 573-583. (SCI檢索)

[12] Ya-Jun Leng, Di Wang, Shu-Ping Zhao. Black-start decision making based on affinity propagation and TOPSIS. Electric Power Components and Systems, 2019, 47(14-15): 1387-1397. (SCI檢索)

[13] Ya-Jun Leng, Yuan-Hai Huang. Power system black-start decision making based on back-propagation neural network and genetic algorithm. Journal of Electrical Engineering & Technology, 2022, 17(4): 2123-2134. (SCI檢索)

[14] Chang-Yong Liang, Ya-Jun Leng. Collaborative filtering based on information-theoretic co-clustering. International Journal of Systems Science, 2014, 45(3): 589-597. (SCI檢索)

[15] 冷亞軍,趙文會.基于符號數(shù)據(jù)的黑啟動方案評估.系統(tǒng)工程理論與實踐, 2019, 39(7): 1744-1751. (CSSCI檢索；自然基金委管理學部A類期刊) [16] 冷亞軍,吳宗育,梁昌勇,趙文會.基于EM填補和加權(quán)秩和比的電力系統(tǒng)黑啟動決策方法.中國管理科學, 2022, 30(12): 327-337. (CSSCI檢索；自然基金委管理學部A類期刊)

[17] 梁昌勇,冷亞軍,王勇勝,戚筱雯.電子商務推薦系統(tǒng)中群體用戶推薦問題研究.中國管理科學, 2013, 21(3): 153-158. (CSSCI檢索；自然基金委管理學部A類期刊)

[18] 冷亞軍,梁昌勇,陸文星.基于改進近鄰傳播算法的Web用戶聚類.情報學報, 2012, 31(9): 993-997. (CSSCI檢索；自然基金委管理學部A類期刊)

[19] 冷亞軍,梁昌勇,張恩橋,戚筱雯.基于項類偏好的協(xié)同過濾推薦算法.情報學報, 2011, 30(7): 714-720. (CSSCI檢索；自然基金委管理學部A類期刊)

[20] 冷亞軍,時浩.基于混合權(quán)重和VIKOR的黑啟動方案評估.運籌與管理, 2019, 28(3): 166-172. (自然基金委管理學部A類期刊)

[21] 冷亞軍,吳宗育,時浩,劉鵬飛.電力系統(tǒng)黑啟動決策方法比較研究.運籌與管理, 2022, 31(7): 161-166. (自然基金委管理學部A類期刊)

[22] 冷亞軍,吳宗育,趙文會,黎忠雪.基于近鄰傳播聚類權(quán)重的黑啟動方案評估方法.電力系統(tǒng)自動化, 2020, 44(13): 73-80. (EI檢索)

[23] 冷亞軍,陸青,張俊嶺.基于差異性權(quán)重和協(xié)同過濾的黑啟動方案評估.電力系統(tǒng)自動化, 2015, 39(20): 78-83. (EI檢索)

[24] 冷亞軍,黃源海,吳堅.基于遺傳算法和評分一致性的電力黑啟動恢復評價研究.智慧電力, 2023, 51(7): 88-95. (北大核心期刊)

[25] 冷亞軍,岳鑫,盧毅勤,趙文會.基于最小叉熵與前景理論的綜合能源系統(tǒng)評價方法.智慧電力, 2021, 49(6): 40-45+90. (北大核心期刊)

[26] 冷亞軍,劉鵬飛,時浩.考慮不完全信息的電力系統(tǒng)黑啟動方案評估方法.電力科學與技術(shù)學報, 2020, 35(6): 99-109. (北大核心期刊)

[27] 冷亞軍,時浩,陸青.電力系統(tǒng)安全運行策略與方法研究.科技管理研究, 2019, 39(14): 237-241. (北大核心期刊)

[28] 冷亞軍,陸青,梁昌勇.協(xié)同過濾推薦技術(shù)研究綜述.模式識別與人工智能, 2014, 27(8): 720-734. (北大核心期刊)

[29] 冷亞軍,梁昌勇,丁勇,陸青.協(xié)同過濾中一種有效的最近鄰選擇方法.模式識別與人工智能, 2013, 26(10): 968-974. (北大核心期刊)

[30] 冷亞軍,陸青,張俊嶺.結(jié)合類別偏好信息的Item-based協(xié)同過濾算法.計算機應用研究, 2016, 33(3): 669-672. (北大核心期刊)

[31] 冷亞軍,陸青,張俊嶺.使用二分圖網(wǎng)絡提高協(xié)同推薦的準確性.計算機科學, 2015, 42(3): 256-260. (北大核心期刊)

[32] 冷亞軍,陸青,梁昌勇.基于結(jié)構(gòu)相似性的協(xié)同過濾推薦算法.小型微型計算機系統(tǒng), 2015, 36(10): 2266-2269. (北大核心期刊)

[33] 冷亞軍,梁昌勇,陸青,陸文星.基于近鄰評分填補的協(xié)同過濾推薦算法.計算機工程, 2012, 38(21): 56–58, 66. (北大核心期刊)

[34] 冷亞軍,梁昌勇,陸青,陸文星.基于近鄰評分填補的協(xié)同過濾推薦算法.計算機工程, 2012, 38(21): 56–58, 66. (北大核心期刊)

[35] 李小雙,冷亞軍,吳堅.基于多目標投影尋蹤模型的電力發(fā)展水平評價方法.電力科學與技術(shù)學報, 2024, 39(5): 46-57. (北大核心期刊)