Email：mycheng@ustc.tsg211.com
个人主页：https://mingyue-cheng.github.io/
主要研究方向：序列数据中的知识发现、智慧医疗、推荐系统、大模型方法及应用
程明月，男，于2023年6月获图书馆VIP工学博士学位博士，现任图书馆VIP计算机科学与技术学院特任副研究员，硕士生导师。主要研究以人为中心的序列数据挖掘方法及应用，包括基于患者生理时序数据的智慧医疗、基于用户时序行为的推荐系统、面向人类语言文本的基础大模型。担任中国老年学与老年医学学会慢病远程与智能管理分会首届委员。在相关领域国际学术会议和重要期刊上发表学术论文10余篇，申请发表专利9项。担任多个国际学术期刊与会议（如IEEE TKDE、KDD、SIGIR等）的审稿人与程序委员会委员。曾荣获多项省部级双创赛事竞赛奖励，第七届与第九届安徽省“互联网+”大学生创新创业大赛金奖、2021年“创青春”中国青年创新创业项目支持—大学生创业“金种子”项目负责人、2018年安徽省“创青春”大学生创业大赛金奖。
热切期待有志于大数据挖掘方向的脚踏实地而又积极主动的本科生、研究生同学加入实验室团队，与我一同发掘序列数据中的隐藏的知识。
获奖情况：
2023年，第九届安徽省“互联网+”大学生创新创业大赛金奖（个人排名第1）
2023年，图书馆VIP优秀毕业生
2023年，Amazon KDD Cup'23总榜铜奖（3/451）
2022年，图书馆VIP学生“双创”基金（主持）
2021年，“创青春”中国青年创新创业项目支持—大学生创业“金种子”计划（主持）
2021年，博士研究生国家奖学金
2021年，第七届安徽省“互联网+”大学生创新创业大赛金奖（个人排名第1）
2018年，“创青春·中国联通”安徽省大学生创业大赛金奖（个人排名第2）
代表性著作：
1. Mingyue Cheng, Qi Liu*, Zhiding Liu, Hao Zhang, Rujiao Zhang, Enhong Chen, TimeMAE: Self-supervised Representation of Time Series with Decoupled Masked Autoencoders. (Preprint)
2. Mingyue Cheng, Hao Zhang, Qi Liu*, Fajie Yuan, Zhi Li, Zhenya Huang, Enhong Chen, Longfei Li, Jun Zhou, Empowering Sequential Recommender Systems from Mixture of Collaborative Signals and Semantic Relatedness. (Preprint)
3. Mingyue Cheng, Qi Liu*, Wenyu Zhang, Zhiding Liu, Hongke Zhao, Enhong Chen, A General Tail Item Representation Enhancement Framework for Sequential Recommender Systems, Frontier of Comupter Science (FCS2023)
4. Mingyue Cheng, Qi Liu*, Zhiding Liu, Zhi Li, Yucong Luo, Enhong Chen, FormerTime: Hierarchical Multi-scale Representation for Multivariate Time Series Classification, The 32nd International World Wide Web Conference (ACM WWW'2023): 1437–1445, Austin, TX, USA.
5. Mingyue Cheng, Zhiding Liu#, Qi Liu*, Shenyang Ge, Enhong Chen, Towards Automatic Designing of Deep Hybrid Network Architecture for Sequential Recommendation, The 31st International World Wide Web Conference (ACM WWW'2022):1923-1932, Virtual Conference (# Equal contributed).
6. Mingyue Cheng, Fajie Yuan#, Qi Liu*, Shenyang Ge, Zhi Li, Runlong Yu, Defu Lian, Senchao Yuan, Enhong Chen, Learning Recommender Systems with Implicit Feedback via Soft Target Enhancement, The 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval ( ACM SIGIR'2021): 575-584, July 11–15, 2021, Virtual Event, Canada (# Equal contributed).
7. Mingyue Cheng, Fajie Yuan#, Qi Liu*, Xin Xin, Enhong Chen, Learning Transferrable User Representations with Sequential Behaviors via Contrastive Pre-training, The 21st IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM'2021):51-60, Auckland, New Zealand, December 7-10, 2021 ((# Equal contributed)).
8. Mingyue Cheng, Runlong Yu, Qi Liu*, Hongke Zhao, Hefu Zhang, Enhong Chen, Alpha-Beta Sampling for Pairwise Ranking in One-Class Collaborative Filtering, The 19th IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM'2019): 1000-1005, Beijing, China.
9. Zhiding Liu, Mingyue Cheng, Zhi Li, Qi Liu, Enhong Chen*, One Person, One Model—Learning Compound Router for Sequential Recommendation, The 22nd IEEE International Conference on Data Mining (IEEE ICDM'2022).
10. Wenqiang He, Mingyue Cheng, Qi Liu*, Zhi Li, ShapeWordNet: An Interpretable Shapelet Neural Network for Physiological Signal Classification, The 28th International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA'2023): 353–369, Tianjin, China.
（更新于2023年7月）
