林原，博士，科学学与科技管理专业，副教授、硕士生导师。担任中国中文信息学会信息检索专委会委员、全国信息检索学术会议程序委员会委员和国家自然科学基金委管理学部和信息学部通讯评审专家。受邀担任计算机学报、自动化学报、Expert Systems With Applications（SCI索引）、ACL（CCF A类会议）、IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems （SCI索引）和 Measurement （SCI索引）等期刊和会议审稿人。

面向国家科技机制体制创新以及智能化发展战略需求，从事科技管理、自然语言处理、信息检索和文本挖掘的研究工作，促进以科技大数据为牵引的智能科技管理基础理论研究与应用。以智能分析模型为纽带，促进科学学理论与企业和国家发展战略等应用领域深度融合，结合科技大数据智能分析，构建工程科学知识图谱以及领域科技发展路线图。基于科技大数据探索科学、智能和全面科技评价方法，融合开放同行评议等信息开展学术评价和学术预警研究。促进自然语言理解技术与科技管理相关任务的应用发展,提出的组排序学习框架、比较学习模型以及信息流增强对抗生成网络等智能分析模型。依托相关研究承担国家级和省部级等项目 30 余项，主持国家自然科学基金 2 项，重大、重点咨询项目子课题 2 项，国家知识产权局项目子课题 1 项，辽宁省教育厅高等学校科研计划项目 1 项，中央高校基本科研业务费专项资金项目  3  项，参与多项国家自然科学基金、国家社科基金、教育部人文社科项目国家重点研发计划等项目。

主要研究方向包括科学计量、科技评价、知识产权、学术推荐、开放获取、数据挖掘与深度学习，近年来发表论文 70 余篇，其中SCI&SSCI论文 20 余篇，EI论文 20 余篇，CSSCI论文 10 篇 。在科学计量学领域顶级会议发表论文 3篇；CCF推荐的A、B 会议发表了论文 10 余篇，包括 SIGIR（CCF A）3篇、CIKM（CCF B）5篇、BIBM（CCF B）4篇；在Expert Systems With Applications （SCI索引） 1 篇、JASIST （SCI索引）2 篇、Neurocomputing（SCI索引） 2 篇、KBS（SCI索引） 3 篇，情报学报 3 篇、情报杂志 3 篇、计算机学报和模式识别与人工智能等国内外重要期刊上发表论文。曾获获辽宁省自然科学学术成果奖一等奖、三等奖，辽宁省社会科学学术成果奖二等奖，辽宁省社会科学学术活动年会青年社科优秀成果三等奖，科学计量与科技评价天府国际论坛会议论文二等奖。指导的硕士研究生获得校优秀硕士论文 3 次。申请国家发明专利 3 项，软件著作权 4 项。完成信息速递 3 篇，为国家知识产权局信息刊物所采用。提交研究报告 1 篇，先后为大连市委办公室、辽宁省委办公厅和中央办公厅信息综合室采纳。 

毕业生情况：

 1.刘海峰，2016级，本科院校：安徽工业大学；发表CSSCI论文 2 篇，校优秀硕士论文；毕业去向：攻读博士。

 2.李鲁莹，2016级，本科院校：新疆大学；发表CSSCI论文 2 篇；毕业去向：招商银行.招银网络科技。

 3.冯娇娇，2017级，本科院校：大连海事大学；发表SCI论文 2 篇；毕业去向：民生银行信用卡中心。

 4.王凯巧，2018级，本科院校：大连海事大学；发表CSSCI论文 2 篇，服从国家需要优秀毕业生；毕业去向：中国科学院声学研究所南海研究站。

 5.谢 张， 2018级，本科院校：大连理工大学；发表CSSCI论文 1 篇，CCF A 类会议论文一篇，校优秀硕士论文，优秀硕士研究生，硕士国家奖学金，校优秀毕业生，大连市优秀毕业生；毕业去向：天翼数字生活科技有限公司。

 6.赵昕航，2019级，本科院校：辽宁大学；发表CSSCI论文 2 篇，优秀硕士研究生（联合培养），校优秀毕业生，辽宁省优秀毕业生；毕业去向：攻读博士。

 7.张 乐， 2019级，本科院校：安徽大学；发表CSSCI论文 1 篇，校优秀硕士论文；毕业去向：交通银行软件开发中心。 

在校生情况：

 1.贺俊尧，2020级，本科院校：三峡大学；发表CSSCI论文 2 篇，优秀硕士研究生，小米奖学金。

 2.张士良，2021级，本科院校：青岛大学；发表CSSCI论文 1 篇，优秀硕士研究生。

 3.张照芸，2022级，本科学校：青岛理工大学。

代表性项目： 

1. 国家自然科学基金委员会国家自然科学基金面上项目、融合多源信息的学术推荐研究、61976036、项目负责人。

2. 国家自然科学基金委员会国家自然科学基金青年科学基金项目、组排序学习方法的研究与应用、61402075、项目负责人。

3.中国工程院重点咨询研究项目子课题、制造工程科学的研究进展、竞争态势及我国的对策-自然语言处理、文本挖掘技术应用开发、2016-XZ-03-01-02、项目负责人。

4.全国哲学社会科学工作办公室国家社科基金一般项目、基于专利图谱和企业画像的专利推荐技术研究、20BTQ074、项目主研人。

5.教育部人文社会科学研究项目、基于领域知识和排序学习的专利检索方法研究、16YJCZH128、项目主研人。

6.辽宁省教育厅人文社会科学研究项目、中国重点理工科大学人文社会科学科研水平的比较研究、ZJ2015007、项目负责人。

代表性论著： 

中文期刊论文：

[36]林原,贺俊尧,刘盛博,丁堃,许侃.基于PubPeer的学术期刊智能预警研究[J/OL].情报杂志:1-8[2022-09-13].http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1167.G3.20220804.1321.032.html

[35]丁堃,赵昕航,林原,林鸿飞.面向学术评价的论文画像研究[J/OL].情报理论与实践:1-11[2022-09-13].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1762.G3.20220330.1546.002.html

[34]赵昕航,丁堃,孙曰君,张春博,林原,高成锴.学术论文审稿效用研究——以国际会议ICLR同行评议为例[J].中国科技期刊研究,2022,33(03):296-304.

[33]陈悦,林原.技术科学的历史表现形态及启示[J].创新科技,2022,22(02):1-10.DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2022.2.001.

[32]林原,王凯巧,杨亮,林鸿飞,任璐,丁堃.基于pu-learning的同行评议文本情感分析[J/OL].计算机工程与应用:1-9[2022-03-18].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20211208.0449.002.html

[31]林原,张乐,丁堃,许侃.融合专利表示的技术路线图构建研究[J].情报杂志,2021,40(10):15-20.

[30]林原,王凯巧,丁堃,许侃.学术论文的定性评价定量化研究[J].情报理论与实践,2021,44(08):28-34.DOI:10.16353/j.cnki.1000-7490.2021.08.005.

[29]林原,贺俊尧,姜春林,丁堃.基于Pubpeer的学术预警研究[J].现代情报,2021,41(07):160-167.

[28]许侃,刘瑞鑫,林鸿飞,刘海峰,冯娇娇,李家平,林原,徐博.基于异质网络嵌入的学术论文推荐方法[J].山东大学学报(理学版),2020,55(11):35-45.

[27]林原,王凯巧,刘海峰,许侃,丁堃,孙晓玲.网络表示学习在学者科研合作预测中的应用研究[J].情报学报,2020,39(04):367-373.

[26]林原,李家平,许侃,杨亮,林鸿飞.基于多头注意力的双向LSTM情感分析模型研究[J].山西大学学报(自然科学版),2020,43(01):1-7.DOI:10.13451/j.sxu.ns.2019119.

[25]林原,谢张,李鲁莹,丁堃,许侃,孙晓玲.卓越大学联盟国内外高校科研合作机会发现[J].情报杂志,2020,39(03):81-86+114.

[24]徐琳宏,丁堃,林原,杨阳.基于机器学习算法的引文情感自动识别研究——以自然语言处理领域为例[J].现代情报,2020,40(01):35-40+48.

[23]林原,刘海峰,王海龙,林鸿飞,许侃.基于表示学习的学者间潜在合作机会挖掘[J].情报杂志,2019,38(05):65-70.

[22]林原,李鲁莹,许侃,刘盛博.卓越大学联盟人文社会科学领域潜在合作机会发现研究[J].情报学报,2019,38(02):121-131.

[21]林原,刘海峰,刘盛博,许侃,李鲁莹.基于web of science分类的工程学科交叉性研究[J].科技管理研究,2019,39(02):108-116.

[20]林原,刘海峰,林鸿飞,许侃.基于损失函数融合的组排序学习方法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2019,37(01):62-70.DOI:10.16088/j.issn.1001-6600.2019.01.007.

[19]杨亮,周逢清,林原,林鸿飞,许侃.面向排名预测的电影媒体网站研究[J].北京大学学报(自然科学版),2019,55(01):65-74.DOI:10.13209/j.0479-8023.2018.062.

[18]林原,刘盛博,丁堃,刘则渊.工程科学内在关联学科与外在支撑领域研究——基于引文分析的视角[J].科技管理研究,2017,37(19):253-261.

[17]许侃,林原,曲忱,徐博,林鸿飞.专利查询扩展的词向量方法研究[J].计算机科学与探索,2018,12(06):972-980.

[16]徐博,林鸿飞,林原,许侃.一种融合语义资源的生物医学查询理解方法[J].计算机学报,2019,42(10):2160-2174.

[15]林原,徐博,孙晓玲,林鸿飞,许侃.基于似然损失函数的组样本排序学习方法[J].模式识别与人工智能,2017,30(03):235-241.DOI:10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201703005.

[14]任巨伟,杨亮,吴晓芳,林原,林鸿飞.基于情感常识的微博事件公众情感趋势预测[J].中文信息学报,2017,31(02):169-178.

[13]栾春娟,林原.中美能源技术领域机构合作网络比较研究[J].科技管理研究,2016,36(14):262-266.

[12]许侃,林原,林鸿飞,徐博.基于不同信息资源专利查询扩展方法的研究[J].情报学报,2016,35(06):597-604.

[11]管毅舟,徐博,林原,林鸿飞.基于社会化标注和网页分类的个性化检索方法[J].山东大学学报(理学版),2016,51(07):35-42.

[10]练绪宝,林鸿飞,徐博,林原.融合项目标签信息面向排序的社会化推荐算法[J].计算机科学与探索,2017,11(03):373-381.

[9]许侃,孙晓玲,林鸿飞,林原,韩敏,刘盛博,高山.IPv6在教学中的研究进展[J].实验室科学,2016,19(01):1-5.

[8]徐博,林鸿飞,林原,王健.一种基于排序学习方法的查询扩展技术[J].中文信息学报,2015,29(03):155-161.

[7]姚兰,林鸿飞,林原,马云龙.基于句法特征的冗长查询处理技术[J].北京大学学报(自然科学版),2013,49(02):213-218.DOI:10.13209/j.0479-8023.2013.033.

[6]林原. 信息检索中排序学习方法的研究[D].大连理工大学,2012.

[5]林原,林鸿飞,张平.一种基于位置优化的排序学习方法[J].山东大学学报(工学版),2012,42(01):19-24.

[4]杨亮,林原,林鸿飞.基于情感分布的微博热点事件发现[J].中文信息学报,2012,26(01):84-90+109.

[3]马云龙,林原,林鸿飞.基于权重标准化SimRank方法的查询扩展技术研究[J].中文信息学报,2011,25(01):28-34.

[2]吴佳金,杨志豪,林原,林鸿飞. 基于改进Pairwise损失函数的排序学习方法[C]//.第六届全国信息检索学术会议论文集.,2010:103-110.

[1]林原,林鸿飞,苏绥. 一种应用奇异值分解的RankBoost排序学习方法[C]//.中国计算机语言学研究前沿进展（2007-2009）,2009:498-503.

英文期刊论文：

[14]Linhong Xu, Kun Ding, Yuan Lin:Do negative citations reduce the impact of cited papers? Scientometrics 127(2): 1161-1186 (2022).

[13]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin, Kan Xu:Two-stage supervised ranking for emotion cause extraction. Knowl. Based Syst. 228: 107225 (2021)

[12]Yuan Lin, Bo Xu, Jiaojiao Feng, Hongfei Lin, Kan Xu:Knowledge-enhanced recommendation using item embedding and path attention. Knowl. Based Syst. 233: 107484 (2021)

[11]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin, Yizhou Guan:Integrating social annotations into topic models for personalized document retrieval. Soft Comput. 24(3): 1707-1716 (2020)

[10]Yuan Lin, Jiaping Li, Liang Yang, Kan Xu, Hongfei Lin:Sentiment Analysis With Comparison Enhanced Deep Neural Network. IEEE Access 8: 78378-78384 (2020)

[9]Yuan Lin, Bo Xu, Hongfei Lin, Kan Xu, Ping Zhang:FGFIREM: A feature generation framework based on information retrieval evaluation measures. Expert Syst. Appl. 133: 75-85 (2019)

[8]Yuan Lin, Jiajin Wu, Bo Xu, Kan Xu, Hongfei Lin:Learning to rank using multiple loss functions. Int. J. Mach. Learn. Cybern. 10(3): 485-494 (2019)

[7]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin, Yufeng Diao, Liang Yang, Kan Xu:Extracting Emotion Causes Using Learning to Rank Methods From an Information Retrieval Perspective. IEEE Access 7: 15573-15583 (2019)

[6]Bo Xu, Hongfei Lin, Liang Yang, Kan Xu, Yi-Jia Zhang, Dongyu Zhang, Zhihao Yang, Jian Wang, Yuan Lin, Fuliang Yin:A supervised term ranking model for diversity enhanced biomedical information retrieval. BMC Bioinform. 20-S(16): 590:1-590:11 (2019)

[5]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin, Kan Xu:Incorporating query constraints for autoencoder enhanced ranking. Neurocomputing 356: 142-150 (2019)

[4]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin, Kan Xu, Lin Wang, Jiping Gao:Incorporating Semantic Word Representations into Query Expansion for Microblog Information Retrieval. Inf. Technol. Control. 48(4): 626-636 (2019)

[3]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin:Learning to Refine Expansion Terms for Biomedical Information Retrieval Using Semantic Resources. IEEE ACM Trans. Comput. Biol. Bioinform. 16(3): 954-966 (2019)

[2]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin, Yunlong Ma, Liang Yang, Jian Wang, Zhihao Yang:Improve Biomedical Information Retrieval Using Modified Learning to Rank Methods. IEEE ACM Trans. Comput. Biol. Bioinform. 15(6): 1797-1809 (2018)

[1]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin, Liang Yang, Kan Xu: Improving Pseudo-Relevance Feedback With Neural Network-Based Word Representations. IEEE Access 6: 62152-62165 (2018)

英文会议论文：

[13]Yuan Lin, Zhang Xie, Bo Xu, Kan Xu, Hongfei Lin:Info-flow Enhanced GANs for Recommender. SIGIR 2021: 1703-1707.

[12]Kun Ding, Xinhang Zhao, Liang Yang, Kaiqiao Wang, Yuan Lin:Research on the Evaluation Words Recognition in Scholarly Papers' Peer Review Texts. CCIR 2021: 129-140.

[11]Yuan Lin,  Xinhang Zhao, Jiaojiao Feng, Kun Ding. Research on the Persona of Chinese Distinguished Young Scholars in Computer Science Area.ISSI2021: 681-692

[10]Yuan Lin, Zhang Xie, Haifeng Liu, Ku Ding, Kan Xu, Shiyu Zhang. Learning to represent for discipline. ISSI2021: 669-680.

[9]Haifeng Liu, Hongfei Lin, Chen Shen, Liang Yang, Yuan Lin, Bo Xu, Zhihao Yang, Jian Wang, Yuanyuan Sun:Drug Repositioning for SARS-CoV-2 Based on Graph Neural Network. BIBM 2020: 319-322.

[8]Donzhen Wen, Liang Yang, Yingying Zhang, Yuan Lin, Kan Xu, Hongfei Lin:Multi-level Semantic Representation Model for Code Search. CIRCLE 2020.

[7]Haifeng Liu, Hongfei Lin, Bo Xu, Liang Yang, Yuan Lin, Yonghe Chu, Wenqi Fan, Nan Zhao:Improving Social Recommendations with Item Relationships. ICONIP (4) 2020: 763-770.

[6]Xiaoling Sun, Kun Ding, Yuan Lin, Hongfei Lin:Open Science Behavior of AI Industry: Collaboration Patterns and Topics from the Perspective of Cross-Institutional Authors. ISSI 2019: 329-338.

[5]Bo Xu, Hongfei Lin, Liang Yang, Kan Xu, Yijia Zhang, Dongyu Zhang, Zhihao Yang, Jian Wang, Yuan Lin, Fuliang Yin:Improve Diversity-oriented Biomedical Information Retrieval using Supervised Query Expansion. BIBM 2018: 556-559.

[4]Bo Xu, Hongfei Lin, Lin Wang, Yuan Lin, Kan Xu, Xiaocong Wei, Dong Huang:Tripartite-Replicated Softmax Model for Document Representations. CCIR 2017: 109-121.

[3]Bo Xu, Hongfei Lin, Yuan Lin, Kan Xu:Learning to Rank with Query-level Semi-supervised Autoencoders. CIKM 2017: 2395-2398.

[2]Yuan Lin, Haifeng Liu, Xiaoling Sun, Kun Ding, Luying Li:Research of cross-discipline based on Web-of-Science Categories. ISSI 2017: 1394-1405.

[1]Yuan Lin, Bo Xu, Luying Li, Hongfei Lin, Kan Xu:Social Annotation for Query Expansion Learning from Multiple Expansion Strategies. SMP 2017: 181-192