个人简介：
王恩，教育部重大人才工程青年学者，澳门永利最老登录入口计算机学院教授，博士生导师，软件学院副院长。
近 5 年以第一或通讯作者发表论文 60余 篇：CCF A 类 27 篇(第一作者 CCF A 类 13 篇)，中科院 1 区 10 篇，CCF B 类 17 篇。论文中 IEEE/ACM Transactions 22 篇。(1)代表性会议：IEEE INFOCOM（6 篇）、ACM CSCW、IEEE ICDE、SECON、ICDCS、IWQoS（2 篇）、ICDM、ICPP等。(2)代表性期刊：IEEE/ACM ToN（3 篇）、IEEE TMC（6 篇）、IEEE TKDE（4 篇）、IEEE JSAC、IEEE TDSC、TITS、TMM、计算机学报、计算机研究与发展等。由 Springer 出版学术专著 1 部：《Advances in Mobile Crowdsourcing: From Theory to Practice》。
2014年10月受国家留学基金委资助，到美国Temple大学留学，2016年6月澳门永利最老登录入口计算机系统结构专业博士毕业，被评澳门永利最老登录入口首届十佳研究生，同年破格留校任教，并被校长直聘为副教授，2020年破格聘任教授。先后获得吉林省优秀博士学位论文，ACM China 优秀博士学位论文，入选澳门永利最老登录入口首届“培英工程”资助计划（50万/年），吉林省青年人才托举计划（全省12人），吉林省人才“18条”政策，CCF-百度松果基金，获澳门永利最老登录入口力旺杰出博士后奖。2022年入选澳门永利最老登录入口“唐敖庆学者”领军教授和吉林省第八批拔尖创新人才(吉林省人民政府)，2023年入教育部重大人才工程青年学者。
主持国家自然科学基金面上项目2项，国家自然科学基金青年基金项目，CCF-百度松果基金，中国博士后特别资助项目，中国博士后面上项目，国防科技重点实验室基金，吉林省自然科学基金项目。参与承担科技部重点研发计划和人工智能2030重大项目课题，国家863计划、工信部重点科技发展计划等多项课题，累计可支配经费200余万元。
招生简介：
招收计算机相关专业的博士和硕士研究生：欢迎对下面相关领域(群体智能感知,区块链和隐私保护, 人工智能与大数据, 复杂系统，推荐系统等)研究感兴趣, 具有较好数学和英语基础，尤其是有随机过程、博弈论、算法设计与分析、图论、深度学习、强化学习、知识推理等知识储备, 并较为熟练掌握工程开发技术的同学报考我的的博士或硕士研究生。如果你不确定你的背景是否适合或者有其他的问题,可以随时通过邮件联系我（wangen@jlu.edu.cn，wangen0310@126.com）。
团队新闻：
News！(06/2023) Our paper “GS2-RS: A Generative Approach for Alleviating Cold start and Filter bubbles in Recommender Systems” is accepted by IEEE TKDE（CCF A）!
News！(06/2023) Our paper “Multi-Agent Reinforcement Learning Based File Caching Strategy in Mobile Edge Computing” is accepted by IEEE TON（CCF A）!
News！(01/2023) Our paper “Zone-Enhanced Spatio-Temporal Representation Learning for Urban POI Recommendation” is accepted by IEEE TKDE（CCF A）!
News！(12/2022) Our paper “Spatiotemporal Transformer for Data Inference and Long Prediction in Sparse Mobile CrowdSensing” is accepted by IEEE INFOCOM 2023（CCF A）!
News！(08/2022) Our paper “Outlier-Concerned Data Completion Exploiting Intra- and Inter-Data Correlations in Sparse CrowdSensing” is accepted by IEEE/ACM ToN（CCF A）!
News！(07/2022) Our paper “Spatiotemporal Urban Inference and Prediction in Sparse Mobile CrowdSensing: a Graph Neural Network Approach” is accepted by IEEE TMC（CCF A）!
News！(06/2022) Our paper “Bilateral Privacy-Preserving Worker Selection in Spatial Crowdsourcing” is accepted by IEEE TDSC（CCF A）!
News！(06/2022) Our paper “Trustworthy and Efficient Crowdsensed Data Trading on Sharding Blockchain” is accepted by IEEE JSAC（CCF A）!
News！(10/2022) I will serve as TPC member of IEEE IPDPS 2023!
News！(08/2022) I will serve as TPC member of IEEE AAAI 2023!
News！(04/2022) I will serve as TPC member of IEEE INFOCOM 2023!
论文成果（第一或通讯作者）：
（1）代表性期刊
1. En Wang, Yongjian Yang, Jie Wu, Wenbin Liu, Xingbo Wang "An Efficient Prediction-Based User Recruitment for Mobile Crowdsensing," IEEE Transactions on Mobile Computing, 2017, 17 (1): 16-28.（CCF A, IF: 5.577）
2. Yongjian Yang, Wenbin Liu, En Wang*, Jie Wu, "A Prediction-based User Selection Framework for Heterogeneous Mobile CrowdSensing," IEEE Transactions on Mobile Computing, 2018, 18 (11): 2460-2473.（CCF A, IF:5.577）
3. Wenbin Liu, Yongjian Yang, En Wang*, Hengzhi Wang, Zihe Wang, Jie Wu, "Dynamic Online User Recruitment With (Non-) Submodular Utility in Mobile CrowdSensing," IEEE/ACM Transactions on Networking, 2021, 29(5): 2156-2169. (CCF A, IF:3.56)
4. En Wang, Hengzhi Wang, Yongjian Yang, Wenbin Liu, "Truthful Incentive Mechanism for Budget-Constrained Online User Selection in Mobile Crowdsensing," IEEE Transactions on Mobile Computing, doi: 10.1109/TMC.2021.3083920. (CCF A, IF:5.577)
5. Hengzhi Wang, Yongjian Yang, En Wang*, Wenbin Liu, Yuanbo Xu, Jie Wu, "Truthful User Recruitment for Cooperative Crowdsensing Task: A Combinatorial Multi-Armed Bandit Approach," IEEE Transactions on Mobile Computing, 2022, doi:10.1109/TMC.2022. 3153451. (CCF A, IF: 5.577)
6. Yuanbo Xu, Yongjian Yang, En Wang*, Fuzhen Zhuang, Hui Xiong, "Detect Professional Malicious User with Metric Learning in Recommender Systems," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2020. (CCF A, IF:6.977)
7. Yuanbo Xu, En Wang*, Yongjian Yang, Yi Chang, "A Unified Collaborative Representation Learning for Neural-Network based RecommenderSystems," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2021. (CCF A, IF:6.977)
8. Yongjian Yang, Yuanbo Xu, En Wang*, Jiayu Han, Zhiwen Yu, "Improving Existing Collaborative Filtering Recommendations via Serendipity-based Algorithm," IEEE Transactions on Multimedia, 2017, 20 (7): 1888-1900.（CCF B, JCR Q1, IF: 6.513）
9. Yuanbo Xu, Yongjian Yang, En Wang, Jiayu Han, Fuzhen Zhuang, Zhiwen Yu, Hui Xiong, "Neural Serendipity Recommendation: Exploring the Balance between Accuracy and Novelty with Sparse Explicit Feedback," ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 2020, 14(4): 1-25. (CCF B, IF: 2.713)
10. En Wang, Mijia Zhang, Xiaochun Cheng, Yongjian Yang, Wenbin Liu, Huaizhi Yu, Liang Wang, Jian Zhang. "Deep Learning-Enabled Sparse Industrial CrowdSensing and Prediction," IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2020, 17(9): 6170-6181. (JCR Q1, IF: 10.215)
11. Kaihao Lou, Yongjian Yang, En Wang*, Zheli Liu, Baker Thar, Bashir Ali Kashif, "Reinforcement Learning Based Advertising Strategy Using Crowdsensing Vehicular Data," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2020, 22(7): 4635 – 4647.（JCR Q1, IF: 6.492）
12. En Wang, Yongjian Yang, Jie Wu, Kaihao Lou, Dongming Luan, Hengzhi Wang, "User Recruitment System for Efficient Photo Collection in Mobile Crowdsensing," IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2019, 50(1): 1-12. (CCF B, JCR Q2, IF: 2.968)
13. Hengzhi Wang, Yongjian Yang, En Wang*, Liang Wang, Qiang Li, Zhiyong Yu, "Incentive Mechanism for Mobile Devices in Dynamic Crowd Sensing System," IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2020, 51(4): 365-375.（CCF B, IF: 2.968）
14. 王恩, 杨永健, 李莅, "基于动态半马尔可夫路径搜索模型的DTN分簇路由方法," 计算机学报, 2015, 38(3): 483-499.（国内权威期刊）
15. 王恩, 杨永健, 李莅, "DTN中基于生命游戏的拥塞控制策略," 计算机研究与发展, 2014, 51(11): 2393-2407.（国内权威期刊）
16. Yuanbo Xu, En Wang*, Yongjian Yang, Hui Xiong, “GS2-RS: A Generative Approach for Alleviating Cold start and Filter bubbles in Recommender Systems,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023. (CCF A, IF:6.977)
17. Yongjian Yang, Kaihao Lou, En Wang*, Wenbin Liu, Jianwen Shang, Xueting Song, Dawei Li, Jie wu, “Multi-Agent Reinforcement Learning Based File Caching Strategy in Mobile Edge Computing,” IEEE/ACM Transactions on Networking, 2023. （CCF A，IF：3.796）
18. Hengzhi Wang, Yongjian Yang, En Wang*, Xiulong Liu, Jingxiao Wei, and Jie Wu, “Bilateral privacy-preserving worker selection in spatial crowdsourcing,” IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, 2022.（CCF A，IF：6.791）
19. En Wang, Mijia Zhang, Wenbin Liu, Haoyi Xiong, Bo Yang, Yongjian Yang, Jie Wu, “Outlier-Concerned Data Completion Exploiting Intra- and Inter-Data Correlations in Sparse CrowdSensing,” IEEE/ACM Transactions on Networking, 2022.（CCF A，IF：3.796）
20. En Wang, Weiting Liu, Wenbin Liu, Yongjian Yang, Bo Yang, Jie Wu. “Spatiotemporal Urban Inference and Prediction in Sparse Mobile CrowdSensing: a Graph Neural Network Approach,” IEEE Transactions on Mobile Computing，2022.（CCF A，IF：6.075）
21. Yuanbo Xu, En Wang*, Yongjian Yang, Yi Chang, “A Unified Collaborative Representation Learning for Neural-Network based Recommender Systems,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022, 34(11):5126-5139.（CCF A，IF: 9.235）
22. En Wang, Jiatong Cai, Yongjian Yang, Wenbin Liu, Hengzhi Wang, Bo Yang, Jie Wu, “Trustworthy and Efficient Crowdsensed Data Trading on Sharding Blockchain, “ IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2022, 40(12): 3547-3561.（CCF A，IF：13.081）
23. En Wang, Yuanbo Xu, Yongjian Yang, Yiheng Jiang, Fukang Yang, Jie Wu, “Zone-Enhanced Spatio-Temporal Representation Learning for Urban POI Recommendation,” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，2023. （CCF A，IF: 9.235）
（2）代表性会议
1. Wenbin Liu, Yongjian Yang, En Wang*, Jie Wu. Dynamic User Recruitment with Truthful Pricing for Mobile CrowdSensing. IEEE INFOCOM 2020.（CCF A）
2. En Wang, Yuanbo Xu, Yongjian Yang, Fukang Yang, Chunyu Liu, Yiheng Jiang. ToP: Time-dependent Zone-enhanced Points-of-interest Embedding-based Explainable Recommender system. IEEE INFOCOM 2021. (CCF A)
3. En Wang, Mijia Zhang, Yuanbo Xu, Haoyi Xiong, Yongjian Yang. Spatiotemporal Fracture Data Inference in Sparse Urban CrowdSensing. IEEE INFOCOM 2022. (CCF A)
4. Hengzhi Wang, En Wang*, Yongjian Yang, Jie Wu, Falko Dressler. Privacy-Preserving Online Task Assignment in Spatial Crowdsourcing: A Graph-based Approach. IEEE INFOCOM 2022. (CCF A)
5. Wenbin Liu, En Wang*, Yongjian Yang, Jie Wu. Worker Selection Towards Data Completion for Online Sparse Crowdsensing. IEEE INFOCOM 2022. (CCF A)
6. En Wang, Yiheng Jiang, Yuanbo Xu, Liang Wang, Yongjian Yang. Spatial-Temporal Interval Aware Sequential POI Recommendation. IEEE ICDE 2022. (CCF A)
7. En Wang, Mijia Zhang, Yongjian Yang, Yuanbo Xu*, Jie Wu. Exploiting Outlier Value Effects in Sparse Urban CrowdSensing. IEEE IWQoS 2021. (CCF B)
8. En Wang, Dongming Luan, Yongjian Yang, Zihe Wang, Pengmin Dong, Dawei Li, Wenbin Liu, Jie Wu. Distributed Game-Theoretical Route Navigation for Vehicular Crowdsensing. ACM ICPP 2021. (CCF B)
9. Hengzhi Wang, Yongjian Yang, En Wang*, Wenbin Liu, Yuanbo Xu, Jie Wu. Combinatorial Multi-Armed Bandit Based User Recruitment in Mobile Crowdsensing. IEEE SECON 2020.（CCF B）
10. Leye Wang, Wenbin Liu, Daqing Zhang, Yasha Wang, En Wang*, Yongjian Yang. Cell Selection with Deep Reinforcement Learning in Sparse Mobile Crowdsensing. IEEE ICDCS 2018.（CCF B）
11. En Wang, Weiting Liu, Wenbin Liu, Chaocan Xiang, Bo Yang, Yongjian Yang, “Spatiotemporal Transformer for Data Inference and Long Prediction in Sparse Mobile CrowdSensing,” IEEE INFOCOM 2023.（CCF A）
12. En Wang, Zijie Tian, Yongjian Yang, Wenbin Liu, Baoju Li, Nan Jiang, Jie Wu, “Data-Driven Similarity-based Worker Recruitment Towards Multi-task Data Inference for Sparse Mobile Crowdsensing,” IEEE IWQoS 2023，2023. （CCF B）
获奖情况：
[1] 教育部重大人才工程青年学者,2023年；
[2] 吉林省第八批拔尖创新人才(吉林省人民政府),2022年；
[3] 吉林省人社厅拔尖D类人才,2020年；
[4] 吉林省青年人才托举计划入选者(全省12人),2019年；
[5] 澳门永利最老登录入口首届“培英工程”计划入(资助 50 万/年，计算机学科唯一入选者),2017年；
[6] 澳门永利最老登录入口“唐敖庆学者”领军教授,2022年；
[7] 吉林省优秀博士学位论文奖,2017年；
[8] ACM China 优秀博士学位论文奖,2017年；
[9] 面向多模态群智感知的接触网施工同步智能检测关键技术及应用,中国铁道学会科学技术二等奖（15/20）,2023年；
[10] 澳门永利最老登录入口首届十佳研究生,2016年；
[11] 澳门永利最老登录入口第九届青年教师教学水平大赛二等奖,2020年；
[12] 澳门永利最老登录入口(力旺)杰出博士后奖(计算机学科唯一入选者),2021年；
[13] CCF Trans. on Pervasive Computing and Interaction最佳审稿人,2021年；
承担项目情况：
作为项目负责人主持承担了多项国家级、省级科研项目，部分列举如下：
1. 2020.01-2023.12 视觉群智感知中移动终端感知成本优化的研究（No. 61972450）国家自然科学基金面上项目
2. 2023.01-2026.12 基于群智感知的城市大气污染立体监测和预报理论与方法研究(No. 62272193) 国家自然科学基金面上项目
3. 2018.01-2020.12 移动社会网络中以优化报文投递率为目标的关键技术研究（No. 61702215）国家自然科学基金青年项目
4. 2021.12-2025.11 复杂动态系统智能理论与方法研究（No. 2021ZD0112500）科技创新2030新一代人工智能重大项目（课题一）
5. 2022.12-2025.11 智能算法模型安全评估与风险监测技术（No. 2022YFB3103700） 科技部重点研发计划（课题二）
6. 2017.06-2019.06 移动群智感知中基于移动性预测的用户招募问题研究（No. 2017M611322）中国博士后面上基金项目
7. 2018.06-2020.06 基于D-LBSNs的移动推荐系统研究（No. 2018T110247）中国博士后特别资助项目
8. 2019.01-2021.01移动群智感知中用户激励与招募问题的关键技术研究（No.20190201022JC）吉林省自然科学基金项目
9. 2019.06-2021.06 以实现数据高效采集为目标的群智感知资源调度策略研究（No. 61421010418）国防科技重点实验室基金项目
10. 2021.01-2022.12 基于博弈论优化多智能体深度强化学习研究及其在城市物流众包任务中的应用（No. 2021PP15002000）CCF-百度松果基金
学术任职和服务：
[1] 中国计算机学会高级会员； [2] 中国计算机学会青年工作委员会委员；
[3] 中国计算机学会物联网专委会委员； [4] 中国计算机学会普适计算专委会委员；
[5] 中国计算机学会互联网专委会委员； [6] 吉林省通信学会理事；
[7] 中国电子学会物联网青年专技组委员； [8] ACM SIGBED China委员；
[9] ACM China图灵大会宣讲委员会主席,2021年；
[10] CCF A类会议IEEE INFOCOM 程序委员会委员, 2021-2023年；
[11] CCF A类会议IEEE AAAI 程序委员会委员, 2023年；
[12] CCF B类会议IEEE IPDPS 程序委员会委员, 2023年；
[13] CCF B类会议IEEE SECON 程序委员会委员, 2022-2023年；
[14] CCF A会INFOCOM分会场主席,2022年； [15] CCF B会IWQoS分会场主席,2021年；
[16] CCF C类会议MASS分会场主席,2020年；[17] 第四届中国软件开源创新大赛评委；
[18] CCF C类会议MSN大会 Tutorial Chair,2022年；
[19] 第9届全国智能信息处理学术会议(NCIIP)出版主席,2023年；
[20] 第十四届吉林省科协青年科学家分论坛执行主席,2020年；
[21] Frontiers of Computer Science(FCS)的青年编委,2022年-至今；
联系方式：
[1] 电话 : 13756494481
[2] 微信 : wangen0310
[3] 邮箱 : wangen@jlu.edu.cn
