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程齐凯

程齐凯副教授

qikaicheng@whu.edu.cn

文本挖掘、信息检索

个人简介BIOGRAPHY

程齐凯，副教授，硕士生导师，现任武汉大学信息管理学院教师，武汉大学信息检索与知识挖掘研究所副所长，兼任武汉大学人工智能研究院研究员、教育部哲学社会科学实验室“文化遗产数字计算实验室”研究员。主要从事科技情报分析、信息检索、人机交互智能等方面的科研和教学工作。主持和参与国家重点研发计划项目、人工智能2030计划项目、社科重大项目、自科面上项目、科技委XD项目、ZF重点项目等项目多项；发表SSCI、SCI、EI、CSSCI以上论文60余篇，出版专著两部，申请获批发明专利4项；获教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖2次、湖北省社科优秀成果奖二等奖2 项、三等奖1 项，湖北省自然科学优秀论文二等奖1项、三等奖1项等省部级以上奖励。


学术成果ACHIEVEMENTS

  • 【1】陆伟,汪磊,程齐凯,等. 数智赋能信息资源管理新路径:指令工程的概念、内涵和发展[J]. 图书情报知识,2024,41(1):6-11. DOI:10.13366/j.dik.2024.01.006. [全文]
  • 【2】Shi X, Liu Y, Liu J, et al. Integrity verification for scientific papers: The first exploration of the text[J]. Expert Systems with Applications, 2024,237:121488. [全文]
  • 【3】陆伟,冯子琨,程齐凯,等.基于先验提示模板的冲突事件抽取方法研究[J].情报科学,2024,42(4):1-8.DOI:10.13833/j.issn.1007-7634.2024.04.001. [全文]
  • 【4】Wang J, Cheng Q, Lu W, et al. A term function–aware keyword citation network method for science mapping analysis[J]. Information Processing & Management, 2023,60(4):103405. [全文]
  • 【5】陆伟, 刘家伟, 马永强, & 程齐凯. (2023). ChatGPT为代表的大模型对信息资源管理的影响. 图书情报知识, 40(2), 6-9+70. https://doi.org/10.13366/j.dik.2023.02.006 [全文]
  • 【6】Ma, Y., Liu, J., Lu, W., & Cheng, Q. (2023). From “what” to “how”: Extracting the Procedural Scientific Information Toward the Metric-optimization in AI. Information Processing & Management, 60(3), 103315. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103315 [全文]
  • 【7】陆伟,刘家伟,马永强,等. ChatGPT为代表的大模型对信息资源管理的影响[J]. 图书情报知识,2023,40(2):6-9,70. DOI:10.13366/j.dik.2023.02.006. [全文]
  • 【8】陆伟,马永强,刘家伟,等. 数智赋能的科研创新——基于数智技术的创新辅助框架探析[J]. 情报学报,2023,42(9):1009-1017. DOI:10.3772/j.issn.1000-0135.2023.09.001. [全文]
  • 【9】Wu L Y, Yang J Q, Wang D, et al. Scientists' response to global public health emergencies: A bibliometrics perspective[J]. JOURNAL OF INFORMATION SCIENCE, 2023,49(4):911-931. [全文]
  • 【10】Wang J M, Cheng Q K, Lu W, et al. A term function-aware keyword citation network method for science mapping analysis[J]. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT, 2023,60(4). [全文]
  • 【11】Huang S, Qian J, Huang Y, et al. Disclosing the relationship between citation structure and future impact of a publication[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology, 2022, 73(7): 1025-1042. [全文]
  • 【12】Zhang, L., Lu, W., Chen, H., Huang, Y., & Cheng, Q. (2022). A comparative evaluation of biomedical similar article recommendation. Journal of Biomedical Informatics, 104106. [全文]
  • 【13】Wei Y, Lu W, Cheng Q, et al. How humans obtain information from AI: Categorizing user messages in human-AI collaborative conversations[J]. Information Processing & Management, 2022, 59(2): 102838. [全文]
  • 【14】Huang Y, Lu W, Liu J, et al. Towards transdisciplinary impact of scientific publications: A longitudinal, comprehensive, and large-scale analysis on Microsoft Academic Graph[J]. Information Processing & Management, 2022, 59(2): 102859. [全文]
  • 【15】罗卓然,陆伟,蔡乐等.学术文本词汇功能识别——在论文新颖性度量上的应用[J].情报学报,2022,41(07):720-732. [全文]
  • 【16】Wu L, Yang J, Wang D, et al. Scientists’ response to global public health emergencies: A bibliometrics perspective[J]. Journal of Information Science, 2021: 01655515211030866.
  • 【17】程齐凯,李鹏程,张国标,陆伟.学术文本词汇功能识别——基于标题生成策略和注意力机制的问题方法抽取[J].情报学报,2021,40(01):43-52. [全文]
  • 【18】Li P, Liu Q, Cheng Q, et al. Data set entity recognition based on distant supervision[J]. The Electronic Library, 2021. [全文]
  • 【19】Lu W, Huang S, Yang J, et al. Detecting research topic trends by author-defined keyword frequency[J]. Information Processing & Management, 2021, 58(4): 102594. [全文]
  • 【20】Huang S, Qian J, Huang Y, et al. Disclosing the relationship between citation structure and future impact of a publication[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology, 2021. [全文]
  • 【21】Lu W, Ren Y, Huang Y, et al. Scientific collaboration and career stages: An ego-centric perspective[J]. Journal of Informetrics, 2021, 15(4): 101207. [全文]
  • 【22】陆伟,李鹏程,张国标,程齐凯.学术文本词汇功能识别——基于BERT向量化表示的关键词自动分类研究[J].情报学报,2020,39(12):1320-1329. [全文]
  • 【23】Cheng Q , Wang J , Lu W , et al. Keyword-citation-keyword network: a new perspective of discipline knowledge structure analysis[J]. Scientometrics, 2020, 124. [全文]
  • 【24】Zhang L, Huang Y, Cheng Q, et al. Mining Author Identifiers for PubMed by Linking to Open Bibliographic Databases[C]//2020 IEEE 20th International Conference on Software Quality, Reliability and Security Companion (QRS-C). IEEE, 2020: 209-212. [全文]
  • 【25】Wei Lu, Xin Li, Zhifeng Liu, Qikai Cheng. How do Author-Selected Keywords Function Semantically in Scientific Manuscripts? KNOWLEDGE ORGANIZATION 46 (6), 403-418. [全文]
  • 【26】程齐凯, 王佳敏, 陆伟. 基于引用共词网络的领域基础词汇发现研究[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 57-65. [全文]
  • 【27】王佳敏, 陆伟, 刘家伟, 程齐凯. 多层次融合的学术文本结构功能识别研究[J]. 图书情报工作, 2019, 63(13): 95-104. [全文]
  • 【28】Author-selected keyword semantic function analysis: A case study of informetrics
  • 【29】桂思思, 任珂, 王玉琦, 程齐凯. 基于 MOOC平台的国内外数据科学课程建设对比分析及经验启示 [J]. 图书情报知识, 2018, 183(3):119–128. [全文]
  • 【30】Li X, Cheng Q, Lu W. CS-LAS: A Scientific Literature Retrieval and Analysis System Based on Term Function Recognition (TFR)[C]//ISSI. 2017: 1346-1356.
  • 【31】黄永, 陆伟, 程齐凯,等. 非物质文化遗产知识本体构建系统的设计与实现--以西藏“锅庄”、“堆谐”为例[J]. 西藏民族学院学报, 2016, 37(1):20-26. [全文]
  • 【32】黄永, 陆伟, 程齐凯, 桂思思. 学术文本的结构功能识别——基于段落的识别[J]. 情报学报, 2016, 35(3):530–538. [全文]
  • 【33】黄永, 陆伟, 程齐凯,桂思思. 学术文本的结构功能识别——在学术搜索中的应用[J]. 情报学报, 2016, 35(4):425-431. [全文]
  • 【34】Zhang Q, Cheng Q, Huang Y, Lu W. A Bootstrapping-based Method to Automatically Identify Data-usage Statements in Publications[J]. Journal of Data and Information Science, 2016, 9(1):69-85. [全文]
  • 【35】黄永, 陆伟, 程齐凯,等. 学术文本的结构功能识别——基于段落的识别[J]. 情报学报, 2016, 35(5):293-300. [全文]
  • 【36】Lu W, Yue X, Cheng Q, et al. Inverse local context analysis: A method for exhaustively gathering documents from limited accessible data sources[J]. The Electronic Library, 2016, 34(3):405-418. [全文]
  • 【37】黄永, 陆伟, 程齐凯. 学术文本的结构功能识别——基于章节内容的识别[J]. 情报学报, 2016, 35(3):293-300. [全文]
  • 【38】黄永,陆伟,程齐凯,桂思思.学术文本的结构功能识别——在学术搜索中的应用[J].情报学报,2016,35(04):425-431.
  • 【39】黄永,陆伟,程齐凯,桂思思.学术文本的结构功能识别——基于段落的识别[J].情报学报,2016,35(05):530-538.
  • 【40】黄永,陆伟,程齐凯.学术文本的结构功能识别——基于章节内容的识别[J].情报学报,2016,35(03):293-300. [全文]
  • 【41】张秋子, 陆伟, 程齐凯,等. 基于最大熵模型的学术缩写自动识别[J]. 情报工程, 2015, 1(2):64-72. [全文]
  • 【42】陆伟, 黄永, 程齐凯,等. 学术文本的结构功能识别功能框架及基于章节标题的识别[J]. 情报学报, 2014(9):979-985. [全文]
  • 【43】孙静, 程齐凯, 张雯. 基于NEViewer的医学科研主题演化可视化分析[J]. 中华医学图书情报杂志, 2014, 23(10):56-60. [全文]
  • 【44】Wang X, Cheng Q, Lu W. Analyzing evolution of research topics with NEViewer: a new method based on dynamic co-word networks[J]. Scientometrics, 2014, 101(2):1253-1271. [全文]
  • 【45】陆伟,黄永,程齐凯.学术文本的结构功能识别——功能框架及基于章节标题的识别[J].情报学报,2014,33(09):979-985. [全文]
  • 【46】王晓光, 程齐凯. 基于NEViewer的学科主题演化可视化分析[J]. 情报学报, 2013, 32(9):900-911. [全文]
  • 【47】王平, 程齐凯. 网络信息可信度评估的研究进展及述评[J]. 信息资源管理学报, 2013(1):46-52. [全文]
  • 【48】庄婷婷, 王平, 程齐凯. 一种时间情境依赖的微博话题抽取方法[J]. 信息资源管理学报, 2013(3):40-46. [全文]
  • 【49】陆伟, 程齐凯. 一种基于加权网络和句子窗口方案的信息检索模型[J]. 情报学报, 2013, 32(8):797-804. [全文]
  • 【50】Cheng Q, Wang X, Lu W, et al. NEViewer: a new software for analyzing the evolution of research topics[C]//Proceedings of the 14th international society of scientometrics and informetrics conference, Vienna. 2013: 15-19.
  • 【51】 Kun Lu, Wei Lu, Qikai Cheng, Shengwei Lei and Jiangen He. A Visualization Tool For Topic Evolution Among Research Fields[C]. ISSI2013.
  • 【52】陆伟,程齐凯.一种基于加权网络和句子窗口方案的信息检索模型[J].情报学报,2013,32(08):797-804. [全文]
  • 【53】朱梦娴, 程齐凯, 陆伟. 基于社会网络的学科主题聚类研究[J]. 情报杂志, 2012(11):40-44. [全文]
  • 【54】张晓娟, 陆伟, 程齐凯. PLSA在图情领域专家专长识别中的应用[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(2):76-81. [全文]
  • 【55】Lu W, Cheng Q, Lioma C. Fixed versus dynamic co-occurrence windows in TextRank term weights for information retrieval[C]//Proceedings of the 35th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval. 2012: 1079-1080. [全文]