教育经历  

1981.09-1985.06    南京大学  计算机科学与技术系     本科

1985.09-1988.06  南京大学  计算机科学与技术系     硕士  

1999.09-2006.10   东南大学  计算机科学与工程学院    博士

研究方向

大数据技术 、机器学习、 数据挖掘 、生物信息学等

工作经历

        1988.07-1994.05     东南大学                     土木工程系                    助教、讲师

        1994.06-1999.04     东南大学                     计算机科学与工程系         讲师

        1999.05-2010.04     东南大学                     计算机科学与工程系        副教授

        2003.03 -2003.06    香港大学                     电子商业技术研究所         访问学者

        2004.10-2005.10     美国佐治亚州立大学    计算机科学系                   访问学者

        2008.01-2009.06     美国佐治亚州立大学    计算机科学系                   博士后

        2010.05-至今           东南大学                     计算机科学与工程学院

                                                                           软件学院、人工智能学院 教授

科研/教学成果  

l 立法公众意见综合分析及法律条文智能审查技术研究，国家重点开发计划项目，2021.12-2024.11，参加。

l 面向立法的高质量智能辅助体系构建，国家重点研发计划课题，2021YFC3340305，2021.12-2024.11，参加。

l 中药分子标识大数据智能挖掘研究及其在中药示范中的应用，国家重点研发计划课题，2019YFC1711009，2019.12-2021.12，已结题、主持。

l 面向复杂生物网络的多特征大模体识别方法研究，江苏省自然科学基金面上项目，BK2012742，2012.07-2015.07,已结题,主持。

l 基于移动数据库系统的企业移动管理技术研究与开发，国家863，2007AA04Z106，2007.10~2009.9，已结题、并列主持。

l 面向蛋白质结构预测的智能可理解性技术的研究，江苏省自然科学基金面上项目，BK2007105，2007.08-2009.12，已结题，主持。

l 基于语义网格的信息集成平台技术的研究，江苏省“十五”高科技项目，BG2004034，2004.7－2006.12，已结题，并列主持。

l 基因调控信息集成数据库系统的研究与开发，国家８６３项目，2002AA231071，2002.1－2005.12，已结题、参加。

l 语义Web的关键技术研究，国家自然科学基金面上项目，6509001196，2004.6－2006.6，已结题，参加。

部分论文：

l [1]Jiacong Mi, Yi Zu, Zhuoyuan Wang, Jieyue He，ACDNet: Attention-guided Collaborative Decision Network for effective medication recommendation，Journal of Biomedical Informatics，Volume 149, January 2024.

l [2]Hua Pu, Jiacong Mi, Shan Lu, Jieyue He,RoKEPG: RoBERTa and Knowledge Enhancement for Prescription Generation of Traditional Chinese Medicine,BIBM 2023,12.

l [3]Yi Zu, Jiacong Mi, Lingning Song, Shan Lu and Jieyue He,Finformer: A Static-dynamic Spatiotemporal Framework for Stock Trend Prediction,IEEE BigData,2023,12.

l [4] Zhang, N., Wang, J. & He, J. HARPA: hierarchical attention with relation paths for knowledge graph embedding adversarial learning. Data Min Knowl Disc 37, 521–551 (2023).

l [5]Yu Wu, Xin Xi, Jieyue He, AFGSL: Automatic Feature Generation based on Graph Structure Learning, Knowledge-Based Systems, Volume 238, 2022, 107835, ISSN 0950-7051.

l [6]Gong, Z., Zhang, N., He, J. (2021). KGRN: Knowledge Graph Relational Path Network for Target Prediction of TCM Prescriptions. In: Huang, DS., Jo, KH., Li, J., Gribova, V., Premaratne, P. (eds) Intelligent Computing Theories and Application. ICIC 2021. Lecture Notes in Computer Science(), vol 12838. Springer, Cham. 

l [7]W. Zhao, H. Wu and J. He, "HGNA-HTI: Heterogeneous graph neural network with attention mechanism for prediction of herb-target interactions," 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), Houston, TX, USA, 2021, pp. 3949-3956.

l [8]Jieyue He, Wang J. & Yu Z. Attention based adversarially regularized learning for network embedding, Data Min Knowledge, 2021.10.

l [9]S. Li, W. Wang and J. He, "KGAPG: Knowledge-Aware Neural Group Representation Learning for Attentive Prescription Generation of Traditional Chinese Medicine," 2021 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), Houston, TX, USA. 2021, pp. 450-455.

l [10]Jieyue He; Xinxing Yang; Zhuo Gong; Ibrahim Zamit. Hybrid Attentional Memory Network for Computational drug repositioning. BMC Bioinformatics 21, 566 (2020)

l [11]Xinxing Yang, lbrahim Zamit, Yu Liu, Jieyue He： Additional Neural Matrix Factorization model for computational drug repositioning, BMC Bioinformatics,20 (1), 2019.

l [12]W. Wu, Z. Yu and J. He, "A semi-supervised deep network embedding approach based on the neighborhood structure," Big Data Mining and Analytics, vol. 2, no. 3, pp. 205-216, September 2019.

授权专利：

l [1] 一种分布式环境下基于度量空间的top-k支配查询方法, 专利号：ZL 2016 1 0393610.1

l [2]一种基于关系路径与双层注意力的知识图谱嵌入方法，专利号：ZL 2021 1 1122504.7

l [3] 一种基于降噪编码器和注意力机制的时序数据聚类方法，专利号：202011172267.0

l [4] 一种基于知识图谱的中药复方靶标预测方法，专利号：ZL202111123982.X

l [5] 一种基于注意力机制的异构图神经网络的中药靶标预测方法，专利号：ZL 2021 1 2021111337127.9

l [6] 一种基于知识图谱和群表示学习的中药处方生成方法，专利号：ZL202111402132.3

l [7] 一种基于网络表示学习的中药药方重定位方法，专利号：202111342174.2

l [8]  一种基于异质网络嵌入的中药药方活性成分群预测方法，专利号：202111346064.3