职称/职务：教授

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周红芳，女，1978年3月生，陕西大荔人，西安交通大学计算机软件与理论专业博士，现为西安理工大学计算机学院教授、硕士生导师。

 

主讲本科生课程：离散数学、数值分析、C语言程序设计等。主讲研究生课程：数据挖掘。

 

目前主要从事数据挖掘、人工智能、物联网技术等方面的研究工作。主持或参与国家自然科学基金项目、陕西省自然科学基金项目、西安市科技计划项目、陕西省教育厅重点实验室项目、横向课题等40余项；在国内外重要学术期刊和国际会议上公开发表学术论文50余篇，其中被SCI、EI检索40余篇；获批专利8项；获陕西高等学校科学技术奖1项、西安市科技进步奖1项。

 

一．主持或参加的主要科研项目：

[1] 异构信息网络中的关联关系预测与协同进化模型研究. 项目编号：61402363. 国家自然科学基金项目. 起止日期：2015年1月-2017年12月. 本人是项目负责人. 已结题.

[2] 复杂网络中的社团发现及其演化模型研究. 项目编号：2021JZ-49. 陕西省科技计划重点项目. 起止日期：2021年1月-2023年12月. 本人是项目负责人. 在研.

[3] 基于人才数据的文本分类系统. 项目编号：2020KJRC0094. 西安市科技计划项目. 起止日期：2020年1月－2021年12月. 本人是项目负责人. 在研.

[4] 基于互联网大数据的网页推荐系统. 项目编号：CXY1509(7).西安市科技计划项目. 起止日期：2017年1月－2018年12月. 本人是项目负责人. 在研.

[5] 基于MR的手机定位系统. 项目编号：CXY1509(7).西安市科技计划项目. 起止日期：2015年1月－2016年12月. 本人是项目负责人. 已结题.

[6] 异构信息网络中基于用户聚类的协同过滤算法研究. 项目编号：15JS079.陕西省教育厅重点实验室项目. 起止日期：2015年6月－2016年12月. 本人是项目负责人. 已结题.

[7] 高维空间中聚类算法的关键技术研究. 项目编号：2014JQ8361. 陕西省科技计划项目. 起止日期：2014年1月－2015年12月. 本人是项目负责人. 在研.

[8] 基于移动互联网大数据的个性化推荐系统. 项目编号：CXY1339(5).西安市科技计划项目. 起止日期：2013年1月－2014年12月. 本人是项目负责人. 在研.

[9] 基于模糊计算的知识发现算法研究. 项目编号：SJ08-ZT14.  陕西省自然科学基础研究计划项目. 起止日期：2009年1月－2010年12月. 本人是项目负责人. 已结题.

二．代表性学术论文：

[1] Hongfang Zhou, Jiawei Zhang, Yueqing Zhou, Xiaojie Guo, Yiming Ma. A feature selection algorithm of decision tree based on feature weight[J]. Expert Systems with Applications, 2021,164:1-14.(SCI:000599704000015).

[2] Hongfang Zhou, Jing Wen. Dynamic feature selection method with minimum redundancy information for linear data[J]. Applied Intelligence, 2020,50(11):3660-3667(SCI:000542081400002).

[3] HongFang Zhou, HongJiang Liu, Yao. Zhang, and YingJie Zhang, An Outlier Detection Algorithm Based on an Integrated Outlier Factor[J]. Intelligent Data Analysis, 2019,23(5).

[4] HongFang Zhou, Yao Zhang, YingJie Zhang,HongJiang Liu, Feature selection based on conditional mutual information: minimum conditional relevance and minimum conditional redundancy[J]. Applied Intelligence, 2019,49(3):883-896(SCI: 000458606300004).(ISSN:0924-669X).

[5]HongFang Zhou, Yao Zhang, Jin Li, An overlapping community detection algorithm in complex networks based on information theory[J]. Data & Knowledge Engineering, 2018,117:183-194(SCI: 000448496400011).

[6] Hongfang Zhou, Jin Li, Junhuai Li, Facun Zhang, Yingan Cui, A graph clustering method for community detection in complex networks[J], Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2017,469:551-562(SCI: 000392793500054).

[7] Hongfang Zhou,Yihui  Zhang, Yibin Liu,A Global-Relationship Dissimilarity Measure for the k-Modes Clustering Algorithm[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2017:（SCI：000399208000001）.

[8] Hongfang Zhou, Jie Liu, Junhuai Li, Wencong Duan, A density-based approach for detecting complexes in weighted PPI networks by semantic similarity[J]. PLoS One. 2017 Jul 12;12(7):e0180570.(SCI: 000405649600035).

[9] H. Zhou, J. Guo, and Y. Wang. A feature selection approach based on term distributions[J]. SpringerPlus, 2016,5(1):1-14.（SCI：000373219000009）

[10] Hongfang Zhou, Jie Guo, Yinghui Wang, and Minghua Zhao, A Feature Selection Approach Based on Interclass and Intraclass Relative Contributions of Terms[J]. Computational Intelligence and Neuroscience, 2016, 2016(17):1-8（SCI: 000382065700001）

[11]Zhou Hongfang, Guo Jie, Wang Xinyi, Zhang Guorong, Zhao Xuehan. Self-adaptive trajectory prediction method based on density clustering[J]. Journal of Computational Information Systems, 2015,11(7): 2449-2461.(EI: 20152400928177)

[12]Zhou Hongfang, Guo Jie, Wang Xinyi, Duan Wencong, Wang Peng, Cao Wenquan. A web page classification algorithm based on feature selection[J]. Journal of Information and Computational Science, 2015,12(4): 1549-1556.(EI: 20151300678631)

[13]ZHOU Hong-fang, ZHOU Yang, ZHANG Xiao-peng, TAN Shu-chen. A clustering algorithm for categorical data based on connected components[J]. Control and Decision， 2015,30(1):39-45.(EI: 20150600502635)

[14]Hong-Fang Zhou*，Xue-Han Zhao, Xiao Wang. An effective ensemble pruning algorithm based on frequent patterns [J]. Knowledge-Based Systems, 2014,56(1): 79-85.（SCI:000331160200007；EI:IP52897838）

[15]ZHOU Hong-fang*，WANG Xiao，ZHAO Xue-han，RAO Yuan. Ensemble Pruning Based on Frequent Patterns [J]. Journal of Applied Sciences,2013,31(6):628-632.

[16]Zhou Hong-fang, Wang Xiao. An Efficient Density-based Clustering Algorithm Combined with Representative Set [J]. Journal of Information and Computational Science,2013,10(7): 2021-2028.(EI: 20132316396460).

[17]Zhou Hongfang, Zhao Xuehan.  An Optimal Hierarchically Clustering Number Determining Method[J]. Journal of Computational Information Systems, 2012, 8(9): 3791-3798. (EI: 20122615179123)

[18]Zhou Hongfang, Wang Peng, Li Hongyan. Research on adaptive parameters determination in DBSCAN algorithm[J]. Journal of Information and Computational Science, 2012, 9(7): 1967-1973. (EI: 20123115297060)

[19] Zhou Hongfang, Feng Boqin, Lv Lintao, Yue Hui. Study on Mutual Information Based Clustering Algorithm [J], Information Technology Journal, 2007, 6(2):251-254.(EI:071710563742)

[20] Zhou Hongfang, Feng Boqin, Lv Lintao, Yue Hui. A Robust Algorithm for Subspace Clustering of High-dimensional Data [J], Information Technology Journal, 2007, 6(2):255-258.(EI:071710563743)

[21] Zhou Hongfang, Feng Boqin, Lv Lintao, Wang Zhurong. A New Integrated Personalized Recommendation Algorithm, CIS 2005, LNAI 3801, 2005:747-751. (SCI: BDQ19; EI: 06229909266)

[22] Zhou Hong-fang, Feng Bo-qin, Hei Xin-hong, Lv Lin-tao. Mining Interesting Knowledge from Web-Log [J]. Wuhan University Journal of Natural Sciences, 2004, 9(5):569-574. (EI: 04498707456)

三．获奖情况：

[1] 感知网络相关技术与应用研究，陕西高等学校科学技术奖 二等奖。

[2] 应用驱动的物联网关键技术研究与推广，西安市科学技术奖 二等奖。