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个人信息

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姓名： 甘文生

部门： 信息科学技术学院

性别： 男

职务：

职称： 副教授

学位： 博士

毕业院校： 哈尔滨工业大学

联系电话：

电子邮箱： wsgan001@gmail.com

办公地址： 广州市暨南大学番禺校区

通讯地址：

邮编：

传真：

荣誉奖励：

联系方式

个人简介

甘文生副教授、硕士生导师，2019年获得哈尔滨工业大学计算机专业博士（博导为赵涵捷教授，台湾东华大学校长& IET Fellow）；2015年获得哈尔滨工业大学硕士学位（硕导为Jerry Lin教授，ACM 杰出科学家& IET Fellow）；2013年毕业于华南师范大学计算机学院。201709至201903在美国伊利诺伊大学芝加哥分校联合培养（导师为Philip S. Yu教授，ACM Fellow & IEEE Fellow，计算机领域H指数排名全球前十)。甘教授长期从事数据科学、人工智能、隐私安全、区块链等领域研究，为可信人工智能教育部工程研究中心骨干成员、琶洲实验室- 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)青年学者。入选2021年度、2022年度全球前2%顶尖科学家 (World's Top 2% Scientists)，论文总被引用2600余次，H-index为26。已取得系列创新性科研成果，累计以第一作者或通讯作者发表70余篇高水平SCI期刊论文 (IEEE TKDE、ACM TKDD、ACM TOIT、ACM TMIS、ACM TDS、IEEE TFS、IEEE TCYB、IEEE TBD等)与50余篇EI会议论文 (WWW、CIKM、IEEE BigData、PKDD、ICDM等)，并得到国内外学者的广泛关注与引用。累计主持多个科研项目，包括国家自然科学基金 (面上、青年)、广东省自然科学基金 (面上)、广州市基础与应用基础研究项目、暨南大学高层次引进人才启动项目。担任SCI期刊Journal of Internet Technology的副主编、EI国际期刊Journal of Network Intelligence的副主编。担任多个国际会议的程序委员会委员和30余个权威SCI学术期刊的审稿人，包括ACM TKDD、IEEE TKDE、IEEE TCYB、IEEE TIE、ACM TIST、IEEE BHIJ、INS、PR、KBS等。


学习经历

2016.3–2019.12，哈尔滨工业大学，计算机学院，博士（导师：赵涵捷/Fellow）

2017.7–2019.3，美国伊利诺伊大学芝加哥分校，联合培养（导师：Philip S. Yu/Fellow）

2013.9–2015.12，哈尔滨工业大学，计算机学院，硕士（导师：Jerry Lin/Fellow）

2009.9–2013.7，华南师范大学，计算机学院，学士


工作经历

2020.04--至今，暨南大学，网络空间安全学院，副教授、硕士生导师


研究方向

数据挖掘、大数据、隐私安全、人工智能


招生意向

课题组方向 (包括但不限于)：1）数据挖掘/治理、大数据技术、数据智能；2）隐私保护与安全、联邦学习、区块链；3）人工智能及其应用，例如攻防等安全数据的分析；4）元宇宙、工业4.0等。也欢迎能力突出的学生和导师协商后，探索其他感兴趣的研究领域。详细信息请访问数据科学与智能研究中心 DSI-Lab: https://wsgan001.github.io/


无论硕士生或博士生，本课题组致力于采用国际知名工科大学严谨创新的学术培养模式来培养一流的科研人才，包括文献阅读、学术讨论与思辨、学术报告、论文写作、学术交流、开源系统等。欢迎推免生或统考生，特别是有学术追求的学生，提前加入课题组从事科研，尽早确定研究课题。对于学术型或专业型硕士的培养模式无区别"规格严格 功夫到家"，均为三年，主要是探索有趣的前沿或经典科研问题，涉及扎实的计算机编程、算法设计和实现等。highly self-motivated，因为做任何事情有兴趣才有动力！


研究生招生：注意！！！信息学院/网安学院细分为计算机系、网安系、电子系等招生，请选择“网络空间安全”(即学硕) 或“电子信息”(即专硕)-->甘文生，我不在计算机等系招收研究生！课题组每年招收学术型/专业型硕士生2-3名，择优培养，与世界级学者Philip S. Yu等联合指导，培养模式规格严格：做事认真踏实；有较强的编程、数学、英语能力；硕士毕业条件为发表或投稿2-3篇高质量的SCI论文 (注意：本人不鼓励申请发明专利/因为大部分含金量低,学生可以申请发明专利但是不作为毕业成果。)只要认真踏实，毕业目标不难，甘老师会手把手指导你，历届学生均顺利达标。欢迎加入课题组，请同时联系wsgan001@gmail.com和1107068143@qq.com(一般48小时内会回复)


==================   与  君  共  勉  ===================

希望学生具有以下品质 (课题组要求规格严格，导师会手把手教您！共同进步！)：
1）态度第一、能力第二。躺平族、忽悠族、混学位族请勿联系！

2）有好奇心、强烈的求知/探索欲望和较独立的思考能力。

3）有扎实的编程基础(Java/C/C++/Python等)，show me your code。

4）有面对困难不轻易放弃的毅力，因为探索科学问题会经常遭遇失败。

5）有良好的沟通表达能力和英文书写能力。

6）乐观开朗，热爱生活，具备团队精神，相信科技能改变世界。

==================   与  君  共  勉  ===================


高年级本科生：欢迎有充足课余时间的高年级本科生进入课题组(非本校的优秀学生也欢迎加入，有编程基础、熟悉《数据结构》和《算法设计与分析》)，参与导师的科研项目和撰写学术论文，导师会手把手教您做研究！甘教授有着丰富的指导学生经验，成功指导多名本科生成功发表高水平SCI论文或EI会议论文，并出国深造。有计划出国深造 OR 保研考研 OR 就业的同学，感兴趣的请同时联系wsgan001@gmail.com和1107068143@qq.com(一般48小时内会回复)


课题组研究经费充裕，导师会手把手教您做研究！与国内外知名高校、研究所等保持紧密合作，欢迎有想法的你来交流、合作，优秀者可推荐校内或校外读博/硕博连读，或推荐去美国/挪威/香港等境外知名学府深造。


主要论文

论文成果概述：甘教授长期从事数据挖掘、大数据、隐私安全等领域研究，累计发表100余篇高水平学术论文，其中70余篇SCI期刊论文和50余篇EI会议论文，入选2021年度和2022年度全球前2%顶尖科学家。学术影响力: 成果被引用2600余次，H-index为26。详细的论文列表请参考DBLP主页


1) 近三年期刊论文(指导学生发表):

[1] Qi Lin本科生#, Wensheng Gan#, Yongdong Wu, Jiahui Chen, Chien-Ming Chen: Joint Utility and Frequency for Pattern Classification. ACM Transactions on Management Information System. pp 1-24 (2022) (SCI, TOP)

[2] Gengsen Huang硕士生, Wensheng Gan*, Jian Weng, Philip S. Yu: US-Rule: Discovering Utility-driven Sequential Rules. ACM Transaction on Knowledge Discover from Data (2022) (SCI, TOP)

[3] Gengsen Huang硕士生, Wensheng Gan*, Shan Huang硕士生, Jiahui Chem. Negative Pattern Discovery with Individual Support. Knowledge-Based Systems, pp 1-16 (2022) (SCI, JCR Q1)

[4] Gengsen Huang硕士生, Wensheng Gan*, Philip S. Yu: TaSPM: Targeted Sequential Pattern Mining. pp 1-17. Under revision (2022)

[5] Gengsen Huang硕士生, Wensheng Gan*, et al.: Discovering Weighted Sequential Rules. pp 1-12. Under reviewed (2022)

[6] Gengsen Huang硕士生, Wensheng Gan*, et al.: Sequence Utility Maximization with Utility Occupancy. pp 1-26. Under reviewed (2022)

[7] Wensheng Gan*, Gengsen Huang硕士生, Jian Weng, Tianlong Gu, Philip S. Yu: Towards Target Sequential Rules. pp 1-26. ArXiv: 2206.04728. Under reviewed (2022)

[8] Jinbao Miao硕士生, Shicheng Wan硕士生, Wensheng Gan*, Jiayi Sun, Jiahui Chen: Targeted High-Utility Itemset Querying. pp 1-12. IEEE Transaction on Artificial Intelligence (2022)

[9] Jinbao Miao硕士生, Shicheng Wan硕士生, Wensheng Gan*, et al.: Towards Target High-Utility Itemsets. pp 1-14. ArXiv: 2206.06157.Under reviewed (2022)

[10] Jinbao Miao硕士生, Wensheng Gan*, Gengsen Huang, Philip S. Yu: THUIQ: Targeted High-Utility Itemset Querying. pp 1-14. Under reviewed (2022)

[11] Zhaowen Yin硕士生, Wensheng Gan*, et al.: Constraint-based Sequential Rule Mining. pp 1-19. Under reviewed (2022)

[12] Yuheng Yang硕士生, Wensheng Gan*, Philippe Fournier-Viger, Yongdong Wu, et al.: TopSR: Fast Mining Top-K Sequential Rules. pp 1-14. Under reviewed (2022)

[13] Yanling Cui硕士生,Wensheng Gan*, Hong Lin本科生,Weimin Zheng*: FRI-Miner: Fuzzy Rare Itemset Mining. Applied Intelligence. pp. 1-16 (2021) (SCI, JCR Q1)

[14] Lili Chen硕士生, Wensheng Gan, Qi Lin本科生, Shuqiang Huang, Chien-Ming Chen*: OHUQI: Mining On-Shelf High-Utility Quantitative Itemsets. The Journal of Supercomputing. pp. 1-20 (2021) (SCI, JCR Q2)

[15] Chunkai Zhang, Zilin Du硕士生, Yuting Yang硕士生, Wensheng Gan*, Philip S. Yu: On-Shelf Utility Mining of Sequence Data. ACM Transaction on Knowledge Discover from Data16(2): 21:1-21:31 (2022) (SCI, TOP)

[16] Chunkai Zhang, Quanjian Dai硕士生, Zilin Du硕士生, Wensheng Gan*, et al.: TUSQ: Targeted High-Utility Sequence Querying. IEEE Transaction on Big Data, pp 1-15 (2022) (SCI, TOP)

[17] Chunkai Zhang, Zilin Du硕士生, Wensheng Gan*, Philip S. Yu: TKUS: Mining top-k high utility sequential patterns. Information Science. 570: 342-359 (2021, JCR Q1)

[18] Jiahui Chen, Xu Guo硕士生, Wensheng Gan*, Chien-Ming Chen, Weiping Ding, Guoting Chen. On-shelf utility mining from transaction database. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 107: 104516 (2022) (SCI, JCR Q1)

[19] Chien-Ming Chen, Lili Chen硕士生, Wensheng Gan*, Lina Qiu, Weiping Ding: Discovering high utility-occupancy patterns from uncertain data. Information Science. 546: 1208-1229 (2021) (SCI, JCR Q1)

[20] Shicheng Wan硕士生, Jiahui Chen, Wensheng Gan*, Guoting Chen, Vikram Goyal: THUE: Discovering Top-K High Utility Episodes. pp 1-12. ArXiv: 2106.14830 (2021)

[21] Shicheng Wan硕士生, Wensheng Gan*, Xu Guo, Jiahui Chen, Unil Yun: FUIM: Fuzzy Utility Itemset Mining. pp 1-14. ArXiv: 2111.00307 (2021)

[22] Shicheng Wan硕士生, Wensheng Gan*, Jiahui Chen, et al.: Fast Data Mining Model for RFM Analysis. pp 1-12. Under reviewed (2022)

[23]Jiahui Chen, Shicheng Wan硕士生, Wensheng Gan*, Guoting Chen, Hamido Fujita: TOPIC: Top-k High-Utility Itemset Discovering. ArXiv: 2106.14811 (2021)

[24] Chunkai Zhang, Quanjian Dai硕士生, Zilin Du硕士生, Wensheng Gan*, Jian Weng, and Philip S. Yu. Utility-driven Mining of Contiguous Sequences. pp 1-14, ArXiv: 2111.00247 (2021)

[25] Chunkai Zhang, Yuting Yang硕士生, Zilin Du硕士生, Wensheng Gan*, HUSP-SP: Faster Utility Mining on Sequence Data. pp 1-18, Under revision (2022)

[26] Chien-Ming Chen, Lili Chen硕士生, Wensheng Gan*: Flexible Pattern Discovery and Analysis. ArXiv: 2111.12218 (2021)


2) 近三年期刊论文:

[1] Wensheng Gan, Jerry Chun-Wei Lin, Philippe Fournier-Viger, Han-Chieh Chao, Vincent S. Tseng, and Philip S. Yu: A Survey of Utility-Oriented Pattern Mining. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 33(4): 1306-1327 (2021) (SCI, TOP)

[2] Wensheng Gan, Lili Chen, Shicheng Wan, Jiahui Chen, Chien-Ming Chen: Anomaly Rule Detection in Sequence Data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. pp: 1-14 (2021) (SCI, TOP)

[3] Wensheng Gan, Jerry Chun-Wei Lin, Jiexiong Zhang, Hongzhi Yin, Philippe Fournier-Viger, Han-Chieh Chao, Philip S. Yu: Utility Mining Across Multi-Dimensional Sequences. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 15(5): 82:1-82:24 (2021) (SCI, TOP)

[4] Wensheng Gan, Jerry Chun-Wei Lin, Philippe Fournier-Viger, Han-Chieh Chao, Philip S. Yu: Beyond Frequency: Utility Mining with Varied Item-specific Minimum Utility. ACM Transactions on Internet of Technology. 21(1): 3:1-3:32 (2021) (SCI, TOP)

[5] Wensheng Gan, Zilin Du, Weiping Ding, Chunkai Zhang, Han-Chieh Chao: Explainable Fuzzy Utility Mining on Sequences. IEEE Transactions on Fuzzy System. 29(12): 3620-3634 (2021) (SCI, TOP)

[6] Wensheng Gan, Jerry Chun-Wei Lin, Jiexiong Zhang, Philippe Fournier-Viger, Han-Chieh Chao, Philip S. Yu: Fast Utility Mining on Sequence Data. IEEE Transactions on Cybernetics. 51(2): 487-500 (2021) (SCI, TOP)

[7] Wensheng Gan, Jerry Chun-Wei Lin, Philippe Fournier-Viger, Han-Chieh Chao, Philip S. Yu: HUOPM: High-Utility Occupancy Pattern Mining. IEEE Transactions on Cybernetics. 50(3): 1195-1208 (2020) (SCI, TOP)

[8] Wensheng Gan, Jerry Chun-Wei Lin, Han-Chieh Chao, Philippe Fournier-Viger, Xuan Wang, Philip S. Yu: Utility-Driven Mining of Trend Information for Intelligent System. ACMTransactions on Management Information Systems. 11(3): 14:1-14:28 (2020) (SCI, JCR Q2)

[9] Wensheng Gan, Jerry Chun-Wei Lin, Jiexiong Zhang, Philip S. Yu: Utility Mining across Multi-Sequences with Individualized Thresholds. ACM Transactions on Data Science. 1(2): 8:1-8:29 (2020)

[10] Wensheng Gan, Jerry Chun-Wei Lin, Han-Chieh Chao, Athanasios V. Vasilakos, Philip S. Yu: Utility-Driven Data Analytics on Uncertain Data. IEEE System Journal. 14(3): 4442-4453 (2020) (SCI, JCR Q2)


详细的论文列表请参考DBLP主页


3) 近三年会议论文:

 指导本科生、硕士生等发表会议论文20余篇，详细列表请参考DBLP主页


[1] Junhui Li硕士生, Wensheng Gan*, Yijie Gui, Yongdong Wu, Philip S. Yu: Frequent Itemset Mining with Local Differential Privacy. The 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM ’22). pp 1146-1155, 2022 (EI, 数据挖掘领域Top会议)

[2] Yijie Gui硕士生, Wensheng Gan*, Yao Chen硕士生, Yongdong Wu: Mining with Rarity for Web Intelligence. WWW Conference (Companion), pp 973-98, 2022 (EI, 数据挖掘领域TOP会议)

[3] Zhaowen Yin硕士生, Wensheng Gan*, Gengsen Huang, Yongdong Wu, Philippe Fournier-Viger: Constraint-based Sequential Rule Mining. The 9th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA’22). pp 1-10, 2022 (EI, 数据科学领域知名会议)

[4] Shicheng Wan硕士生, Wensheng Gan*, Gengsen Huang, Yongdong Wu, Philippe Fournier-Viger: Constraint-based Sequential Rule Mining. The 9th IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA’22). pp 1-10, 2022 (EI, 数据科学领域知名会议)

[5] Zhenqiang Ye 本科生, Shicheng Wan硕士生, Wensheng Gan*, Jiahui Chen, Linlin Tang: Fuzzy Utility Mining on Temporal Data. The 4th IEEE International Conference onData Intelligence and Security (ICDIS’22). pp 1-8, 2022 (EI, Best Student Paper最佳学生论文奖)



主要著作

承担课题

[1] 国家自然科学基金-面上（主持，53万，2023.01–2026.12）

[2] 国家自然科学基金-青年（主持，24万，2021.01–2023.12）

[3] 广东省自然科学基金面上项目（主持，10万，2022.01–2024.12）

[4] 广州市基础与应用基础研究项目（主持，5万，2021.01–2022.12）

[5] 暨南大学高层次引进人才启动经费（主持，50万，2020.03–至今）

[6] 国家自然科学青年基金（参与/排名第二，2016.01–2018.12）

[7] 深圳市基础研究计划（参与/排名第二，2017.07–2019.06）

[8] 深圳市海外高层次人才创新专项（参与/排名第三，2018.01–2019.12）

[9] 哈工大-腾讯联合项目（参与/排名第二，2015.12–2017.03）

[10] CCF-腾讯犀牛鸟科研基金（参与/排名第二，2014.10–2017.03）

发明专利

讲授课程

在暨南大学任职以来，主要讲授计算机专业的核心课程：


博士生课程，专业必修课《算法分析与设计》，2学分，36课时

硕士生课程，专业必修课《算法分析与设计》，3学分，54课时

本科生课程，专业必修课《算法分析与设计》，3学分，54课时

本科生课程，专业必修课《软件工程》，3学分，54课时

荣誉奖励

社会职务

[1] 主编任职：担任SCI期刊Journal of Internet Technology (ISSN: 1607-9264，JCR Q3) 的副主编Associate Editor、国际EI期刊Journal of Network Intelligence的副主编Associate Editor。


[2] 期刊服务：担任20余种国际学术期刊的特邀审稿人：IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering、ACM Trans. on Knowledge Discovery from Data、IEEE Trans. on Cybernetics、IEEE Trans. on Industrial Electronics、ACM Trans. on Intelligent Systems and Technology、IEEE Biomedical and Health Informatics、Information Fusion、Information Science、Knowledge Based Systems、Pattern Recognition、Future Generation Computer Systems、World Wide Web Journal等。


[3] 会议服务：担任多个国际会议的审稿人等，Workshop on Utility-Driven Mining (SIGKDD 2018/ ICDM 2019/2020/2021/2022)等。