• 姓名: 林轩
  • 职称: 讲师
  • 学位: 博士
  • 湘潭大学
  • 计算机学院
硕士生导师
讲师
jack_lin@xtu.edu.cn
计算机学院·网络空间安全学院
个人简介

林轩,博士,硕士生导师。2021年7月加入湘潭大学任讲师。2021年6月博士毕业于湖南大学,获得博士研究生国家奖学金。2019-2020年前往伊利诺伊大学芝加哥分校进行联合培养,主要从事机器学习和生物信息学方面的研究。目前主持湖南省教育厅项目1项,湘潭大学博士科研启动资助项目1项,参与国家级研究课题5项。已发表学术论文10篇,相关成果已发表在IJCAI、AAAI、BIBM、WIREs Computational Molecular Science和Briefings in Bioinformatics等国际会议和期刊。

研究方向包括机器学习,知识图谱,图神经网络,生物信息学等。

2022年秋有硕士研究生名额,请提前联系。

欢迎对科研感兴趣的本科生参与科研(过来聊聊天,交流学习、工作、出国、生活等话题都可以),本人可以积极推荐到北京航空航天大学、北京邮电大学、湖南大学、中南大学、华中农业大学等高校进行深造。请将个人简历发送邮件至jack_lin@xtu.edu.cn, 署名邮件必回复。办公室在工科楼N401。

个人主页:xuanlin1991.github.io

希望申请我的学生具有以下基本素养:

1)有很强的上进心和科研热情(self-motivated,无论你的目标是学术界or工业界);

2)至少熟悉一门编程语言(Python);

3)具有扎实的英语和数学基础。

对有志于攻读硕士或博士学位的同学,请尽早与我联系,但在联系前,请先阅读一篇人工智能顶级会议或CCF推荐期刊论文,告诉我为什么对这篇论文感兴趣,请你在电子邮件中详细说明你的各方面情况,包括你选择读研的原因,以及你的目标及未来打算等。 

科研项目

1. 湖南省教育厅一般项目,基于异质信息网络的药物协同组合预测及推荐算法研究,2021-2022,2万元,在研,主持;

2. 湘潭大学博士科研启动项目,基于图神经网络的药物-靶标关系预测研究,2021-2027, 10万元,在研,主持;

3. 国家建设高水平大学公派研究生项目,基于图神经网络深度学习的药物预测方法研究,2019-2020,15万元,已结题,主持;

4. 湖南省研究生科技创新项目,风力发电电能变换控制技术的研究,2014-2015,0.5万元,结题,主持;

5. 国家自然科学基金青年科学基金项目,基于SAT编码的最大团并行算法的设计、优化及其应用研究,2017-2019,21万元,结题,参与;

6. 国家重点研发计划,基于国家高性能计算环境的教育实践平台,2016-2018,70万元,结题,参与。

代表性学术成果

Google Scholar:https://scholar.google.com/citations?user=8B0t8AYAAAAJ&hl=en

[1] Xiaoqin Pan,  Xuan Lin*, Dongsheng Cao, Xiagxiang Zeng*, Philip S Yu, Lifang He, Ruth Nussinov and Feixiong Cheng. Deep learning for drug repurposing: methods, databases, and applications. WIREs Computational Molecular Science, 2022, accepted ( SCI IF 25.113 , 中科院1 ).

[2] Bosheng Song, Zimeng Li,  Xuan Lin, Jianmin Wang, Tian Wang and Xiangzheng Fu*. Pretraining model for biological sequence data. Briefings in Functional Genomics, 20 (3), 181-195, 2021.

[3] Xuan Lin, Zhe Quan*, Zhi-Jie Wang*, Tengfei Ma and Xiangxiang Zeng. KGNN: Knowledge Graph Neural Network for Drug-Drug Interaction Prediction. In Proceedings of IJCAI2020 ( CCF A类会议 , 人工智能类顶会).

[4]  Xuan Lin, Zhe Quan, Zhi-Jie Wang*, Huang Huang and Xiangxiang Zeng. A Novel Molecular Representation with BiGRU for Learning Atoms. Briefings in Bioinformatics, 2020, 21(6): 2099-2111 ( SCI IF 8.99 , 中科院1 , 生物信息类Top期刊).

[5]  Xuan Lin, Kaiqi Zhao, Tong Xiao, Zhe Quan*, Zhi-Jie Wang* and Philip S. Yu. DeepGS: Deep Representation Learning of Graphs and Sequences for Drug-Target Binding Affinity Prediction. In Proceedings of ECAI2020 (CCF B类会议, 欧洲人工智能类顶会).

[6] Zhe Quan, Xuan Lin, Zhi-Jie Wang*, Yan Liu, Fan Wang and Kenli Li. A System for Learning Atoms Based on Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks. In Proceedings of BIBM2018 (CCF B类会议, 生物信息类顶会).

[7] Kuan Li, Yue Zhong*, Xuan Lin* and Zhe Quan. Predicting the disease risk of protein mutation sequences with BERT pre-training model. Frontiers in Genetics, 2020, 11:605620. doi: 10.3389/fgene.2020.605620. ( 中科院3 ).

[8] Jian Yin, Chunjing Gan, Kaiqi Zhao, Xuan Lin, Zhe Quan and Zhi-Jie Wang*. A Novel Model for Imbalanced Data Classification. In Proceedings of AAAI2020 ( CCF A类会议 , 人工智能类顶会).

[9] Zhe Quan, Yan Guo, Xuan Lin, Zhi-Jie Wang* and Xiangxiang Zeng. GraphCPI: Graph Neural Representation Learning for Compound-Protein Interaction. In Proceedings of BIBM2019 (CCF B类会议, 生物信息类顶会).

社会兼职

会议审稿人:

  • The 31th International Joint Conference on Artificial Intelligence ( IJCAI 2022)

  • The 36th AAAI Conference on Artificial Intelligence ( AAAI 2022)

  • The 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence ( IJCAI 2021)

  • The 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence ( AAAI 2021)

  • The 29th International Joint Conference on Artificial Intelligence ( IJCAI 2020)

  • International Conference on High Performance Computing and Communications ( HPCC 2019)

期刊受邀审稿人:

  • Briefings in Bioinformatics

  • Neurocomputing

  • Neural Networks

  • Frontiers in Genetics

  • International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence

研究方向