一、个人基本情况
韩迪，计算机技术及其应用专业博士、副教授、研究生导师。现任广东金融学院专任教师、开源中国Gitee技术顾问，曾任香港理工大学副研究员。主持教育部规划基金1项，广东省自然科学重点领域专项1项以及广东省自然科学青年项目1项，并作为主要参与者参与国家级、省部级课题多项。近年来以第一作者及通讯作者发表SCI，EI及中文核心论文共20余篇，主编出版5本相关领域教材专著，担任《Transactions on Knowledge and Data Engineering》,《Transactions on Knowledge Discovery from Data》,《Engineering applications of artificial intelligence》等SCI期刊的评审专家。同时，拥有20余年的软件开发经验，对机器学习和移动开发有着深入的研究。目前，从事将人工智能与金融科技相结合的教学与研究工作，已培养硕士研究生12名，联系方式：dihan@gduf.edu.cn。
二、教育学习背景
[1] 2014.09~2018.09 澳门科技大学计算机技术及其应用博士
[2] 2006.09~2009.07 中山大学计算机软件与理论硕士
[3] 2000.09~2004.07 湖北工业大学计算机科学与技术本科
三、研究领域
人工智能、推荐系统、风险控制、大语言模型。
四、主持和参与的国家级和省部级研究课题（近10年）
[1] 2023-2027教育部人文社会科学研究规划基金（主持）：基于人工智能融合模型的中小微信用风险评估与决策研究(编号：23YJAZH046，在研，到账经费10万)
[2] 2020-2023广东省自然科学重点领域专项（主持）：基于神经网络下广东省个性化旅游推荐系统研究(编号：2020ZDZX3066，结题，到账经费18万)
[3] 2014-2016广东省自然科学青年项目（主持）：动态云计算架构下的人体运动感知技术研究(编号：2014KQNCX242，结题：优秀，到账经费5万)
[4] 2023-2027贵州省科技支撑计划项目（排名第二）：基于城市治理数字化的中小企业智能法律风险防控系统研发（编号：黔科合支撑［2023］一般159，在研，到账经费105万）
[5] 2021-2023广东省哲学社会科学规划项目（排名第二）：新发展格局下中美经贸关系对人民币汇率的影响效应与传导机制研究(编号：GD21YYJ02，结题，到账经费5万)
[6] 2023-2027广东省教育科学规划课题（排名第二）：金融素养教育助推农村大学生返乡创业的路径研究:影响机制与优化方案(在研，到账经费5万)
四、已公开发表的论文、著作（近10年）
[1]Han, D., Jing, X., Chen, Y., Liu, J., Liao, K.& Li, W., Cold-Start Recommendation based on Knowledge Graph and Meta-Learning under Positive and Negative sampling [J/OL]. ACM Transactions on Recommender Systems, 2024.
[2]Han, D., Guo, W., Chen, Y., Wang, B., & Li, W., Personal credit default prediction fusion framework based on self-attention and cross-network algorithms [J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 133: 107977. (SCI: Q1)
[3]陈怡君,韩迪*,刘骞等.高维矩阵奇异值分解的快速计算方法对比分析及应用[J/OL].吉林大学学报(信息科学版), 2024.
[4]Han, D., Huang, Y., Liu, J., Liao, K., Lin, K., LSAB: User Behavioral Pattern Modeling in Sequential Recommendation by Learning Self-Attention Bias [J]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2024, 18(3): 1-20. (SCI: Q2)
[5]韩迪,郭维,廖凯,孙传一,汪勃澄,林坤玲.基于TBA融合模型的股票指数预测研究[J].深圳大学学报:理工版, 2023, 40(6):665-673.
[6]郭维,韩迪*,汪勃澄.ChatGPT情感感知策略识别下的贸易新闻及其人民币汇率短期波动效应研究[J].金融经济学研究, 2023, 38(5):160-174.
[7]Liu, J., Wang, Y., Ma, J.,Han, D.*, Huang, Y., Constrained Nonnegative Matrix Factorization Based on Label Propagation for Data Representation [J/OL]. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2023.
[8]Han, D., Chen, Y., Zhang, S., Implicit social recommendation algorithm based on multilayer fuzzy perception similarity [J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2022, 13(2): 357-369. (SCI: Q1)
[9]韩迪,陈怡君,廖凯,林坤玲.推荐系统中的准确性、新颖性和多样性的有效耦合与应用,南京大学学报（自然科学版）2022, 58(4): 604-614.
[10]Han, D., Huang, Y., Jing, X., Liu, J. (2021, December). AND: Effective Coupling of Accuracy, Novelty and Diversity in the Recommender System. In 2021 17th International Conference on Mobility, Sensing and Networking (MSN) (pp. 772-777). IEEE.
[11]Han, D., Li, J., Li, W., Liu, R., Chen, H., An app usage recommender system: improving prediction accuracy for both warm and cold start users [J]. Multimedia Systems, 2019(6):1-14. (SCI: Q2)
[12]Han, D., Li, J., Yang, L., Zeng, Z., A recommender system to address the Cold Start problem for App usage prediction [J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2018,1-12. (SCI: Q1)
[13]Han, D., Li, J., Zeng, Z., Yuan, X., Li, W., RegFrame: fast recognition of simple human actions on a stand-alone mobile device [J]. Neural Computing and Applications, 2017: 1-7. (SCI: Q1)
[14] Yang, L., Cao, J., Tang, S.,Han, D., Suri N., Run time application repartitioning in dynamic mobile cloud environments [J]. IEEE Transactions on Cloud Computing, 2016, 4(3): 336-348. (SCI: Q1)
[15]Han, D., Liang, H., Shen, X., Yang, L., Subscriber dynamic characteristics-based wireless network accessing bandwidth prediction [J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2014, 5(6): 875-885.(SCI: Q1)
[16]独撰专著《社交推荐中的用户相似度优化研究》ISBN:978-7-5218-4537-2北京经济科学出版社（百佳）, 2023.02
[17]主编教材《Android实例详解-项目实训开发》ISBN: 9787563547975北邮出版社,2016.08
[18]主编教材《Android实例详解-基础进阶开发》ISBN: 9787563543748北邮出版社,2015.08
六、教学经历
Python程序设计、Python数据分析、金融风险模型编程、移动软件开发等。
七、获奖情况（近10年）
[1]广东金融学院 2022年院级优秀教师
[2]广东金融学院 2020年教职工年度考核优秀
八、指导学生工作情况
[1]2023校级优秀毕业论文《融入年报可读性指标的TBA股指预测模型研究》19级孙传一
[2] 2022校级优秀毕业论文《基于Attention-FM的个人信用评分模型研究》18级郭东文
[3] 2021省级大创《基于机器学习的商业银行个人信用卡评分模型建设》19级饶文胜
[4] 2021省级大创《基于机器学习分析受损建筑资产修复价值的研究》19级杨苑
[5] 2020省级大创《基于AI分析上市公司公告对股价的影响》19级蔡兴圳
[6] 2020省级大创《基于遗传算法的KMV模型企业最优违约点判断》18级陈碧萱
