孟雷

个人简介 团队简介 工作经历
主讲课程 学术兼职 获奖与荣誉 竞赛 项目 科研成果

招生信息


      MMRC团队现诚聘优秀人才


  • 博士后:长期招聘博士后,提供科研经费,薪资待遇优厚


  • 博士研究生:22级名额已满


  • 硕士研究生(软件工程专业):22级名额已满


  • 硕士研究生(人工智能专业):22级学硕1名、专硕1名


  • 有意者请通过邮箱(lmeng@sdu.edu.cn)与孟老师联系,期待你的加入!



新闻


  • 2022年5月7日,MMRC团队成员吴杭论文"A Visually-Aware Food Analysis System for Diet Management"被ICME 2022录用。


  • 2022年4月8日,孟雷教授获得山东省优秀青年科学基金项目资助。


  • 2022年4月6日,MMRC团队成员李靖宇论文"Unsupervised Contrastive Masking for Visual Haze Classification"被ACM ICMR 2022录用。


  • 2022年3月20日,MMRC团队在“悟道之巅”AI创新应用大赛决赛中获得优胜奖与最佳人气奖。


  • 2022年3月10日,MMRC团队博士马浩凯被2022年度腾讯犀牛鸟精英人才培养计划微信项目部录取。


  • 2021年12月13日,MMRC实验室入选济南市“新高校20条”引进创新团队扶持项目。



  • 2021年10月 MMRC团队成员李象贤、马浩凯论文被ACM MM 2021 workshop录用。


  • 2021年10月 孟雷教授获2021年度ACM济南分会新星奖。


  • 2021年6月 MMRC团队参加第十届全国社会媒体处理大会 (SMP2021),分别在SMP基于美团外卖图谱的菜品推荐和SMP基于美团外卖图谱的商家推荐两个类别比赛中分获第9名和第20名。


  • 2021年4月 MMRC团队参加ACM MM 2021 Watch and Buy: Multimodal Product Identification Challenge(阿里云天池淘宝直播商品识别大赛),进入决赛并获得第七名。


  • 2021年1月 MMRC团队参加第一届“计图”人工智能算法挑战赛-狗细分类组,获得第九名(triple-z 优胜奖)




个人简介


孟雷,齐鲁青年学者特聘教授、博导,2020年起就职于山东大学软件学院。2010年于山东大学获得工学学士学位,2015年于新加坡南洋理工大学(NTU)计算机科学与工程学院获得博士学位,导师Ah-Hwee Tan教授。2015年就职于Joint NTU-UBC Research Center of Excellence in Active Living for the Elderly (LILY),任Research Fellow,合作导师为南洋理工大学苗春燕教授和英属哥伦比亚大学Cyril Leung教授。2018年就职于NUS-Tsinghua-Southampton Centre for Extreme Search (NExT++),任Senior Research Fellow,合作导师为新加坡国立大学Tat-Seng Chua教授。


长期从事面向复杂多媒体大数据分析的机器学习理论与技术研究,围绕多模态信息融合和表征学习鲁棒性等科学问题,重点开展自组织模型学习、多模态表征融合、知识图谱嵌入、跨模态因果推理、跨媒体视觉生成等机器学习算法研究,并在智慧家庭、社会治理等应用场景进行中试平台建设与模型工具研发。主要课题研究包括(1)基于自适应谐振原理(ART)的自组织聚类算法;(2)基于跨模态增强的图像表征算法;(3)面向不平衡数据的深度学习方法;(4)结合知识图谱的跨模态因果推理方法;(5)基于多源数据的图像与3D场景生成。


在Springer出版英文专著一部“Adaptive Resonance Theory in Social Media Data Clustering”,在TKDE、TNNLS、TMM、MM、AAAI等人工智能和多媒体领域期刊和会议发表学术论文三十余篇。获2021年度ACM济南分会新星奖,获得国际发明专利两项,主持国家重点研发项目课题一项、国家自然科学基金青年科学基金项目一项、山东省科研基地专项项目一项、CCF-腾讯犀牛鸟基金一项。担任中科院SCI一区期刊Applied Soft Computing的副主编,担任计算机学报、计算机科学、TNNLS等期刊的审稿人,多次担任MM、AAAI、IJCAI、SIGIR、KDD、ICDM、SDM等会议的(高级)程序/技术委员会成员。担任中国计算机学会(CCF)多媒体专委会执行委员、中国计算机学会青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)济南分论坛学术委员。


团队简介 

山东大学软件学院MMRC实验室依托教育部数字媒体技术工程研究中心,围绕国家市域社会治理现代化战略需求,聚焦多尺度社会治理场景的数字化感知和智能化决策问题,在多媒体理解、跨模态推理、三维场景生成、数字孪生等方向开展先导性创新研究。

MMRC团队人员


工作经历


  • 2020年10月13日至今:教授, 山东大学,中国。


  • 2018年12月3日至2020年9月23日:高级研究员, 新加坡国立大学—清华—南安普顿下一代搜索技术联合研究中心(NExT++),新加坡国立大学,新加坡。


  • 2018年5月——2018年7月: 访问学者, UBTECH悉尼人工智能中心,悉尼大学,悉尼,澳大利亚。


  • 2015年1月15日—2018年12月1日: 研究员, 百合卓越联合研究中心(LILY),南洋理工大学,新加坡。


  • 2014年8月–2015年1月: 助理研究员, 新加坡国立大学—清华下一代搜索技术联合研究中心(NExT),新加坡国立大学,新加坡。 


主讲课程


  • 主讲教师–多媒体计算 (sd03032560), 第一学期, 2021/2022, 软件学院,山东大学,中国。


  • 主讲教师 – 机器学习课程设计 (sd03031560), 第二学期, 2020/2021, 软件学院,山东大学,中国。


学术兼职


 学术协会任职


  • 会员(2020.12-),中国计算机协会(CCF)


  • 学术委员(2020.12-),CCF青年计算机科技论坛(CCF YOCSEF)济南分论坛


  • 会员(2021.1-),国际计算机协会(ACM)


  • 会员(2021.1-), 电子与电气工程师协会 (IEEE)


  • 会员(2019.12-),人工智能促进协会(AAAI)


 期刊任职


  • 副主编(2021.1-) Applied Soft Computing – Elsevier 


竞赛


 2021第一届“计图”人工智能算法挑战赛-狗细分类:


  • triple-z(9/430)优胜奖


  • 小苟狗的奇妙冒险(23/430)



 ACM MM 2021 Watch and Buy: Multimodal Product Identification Challenge:


  • MMRC团队 决赛(7/587)



 第十届全国社会媒体处理大会 (SMP2021)


  • SMP基于美团外卖图谱的菜品推荐:MMRC团队(9/256)


  • SMP基于美团外卖图谱的商家推荐:MMRC团队(20/265) 



 2021济南超算杯第三届山东省大学生大数据智能大赛


  • 基于视觉感知深度学习的饮食健康管理系统:MMRC团队 决赛第一名(1/88)



 2021"悟道之巅"AI创新应用大赛


  • 基于视觉感知深度识别和推荐算法的饮食健康管理系统:MMRC团队 决赛优胜奖(10/333)最佳人气奖(2/333)



获奖与荣誉


  • 山东大学齐鲁青年学者(第一层次),2020


  • ACM济南分会新星奖,2021


项目


  • 2022年1月 –2024年12月 :

    项目: “面向社会治理的数字孪生体系架构设计与关键技术研究”,济南市科技局“新高校20条”资助项目引进创新团队计划,(合同编号:2021GXRC073,时间: 2022.1–2024.12,资金总额: 80万人民币)。

    职责: 团队负责人。


  • 2021年10月 –2024年9月 :

    项目: “面向社会治理复杂系统的体系设计方法与应用研究”, 国家重点研发计划“社会治理与智慧社会科技支撑”重点专项,(课题编号:2021YFC3300203,时间: 2021.10–2024.9,资金总额: 380万人民币)。

    职责: 课题负责人。


  • 2021年10月 –2022年12月 :

    项目: “基于跨模态内容对齐的多模态视频分类”, CCF-腾讯犀牛鸟创意基金,(项目批准号:N.A.,时间: 2021.10–2022.12,资金总额: 5万人民币)。

    职责: 项目负责人。


  • 2021年1月 –2021年12月 :

    项目: “特权信息赋能的深度学习及其可解释性研究”,山东省软件工程重点实验室科技创新基地专项拨款管理,(项目批准号:11480004042015,时间: 2021.1–2021.12,资金总额: 20万人民币)。

    职责: 项目负责人。


  • 2021年1月 –2023年12月 :

    项目: “面向医养健康的个性化饮食推荐方法研究”,国家自然科学基金委员会 (NSFC) 拨款管理,(项目批准号:62006141,时间: 2021.1–2023.12, 资金总额: 30万人民币)。

    职责: 项目负责人。


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科研成果


专著


  • Lei Meng, Ah-Hwee Tan, and Donald C. Wunsch II, “Adaptive Resonance Theory in Social Media Data Clustering – Roles, Methodologies, and Applications,” Advanced Information and Knowledge Processing Series, SpringerNature, May 29, 2019. ISBN:978-3-030-02985-2.


专利


  • Lei Meng, Zhaoyan Ming, Tat-Seng Chua, “Food Recognition Enhanced Using Privileged Information,” ILO Ref: 2019-243-01, SG Non-Provisional Application No. 10201907991T, Singapore, 29 Aug. 2019.


  • Lei Meng, Fuli Feng, Xiangnan He, Tat-Seng Chua, “A Visually-aware Food Recommender based on Dual-gating Multi-task Learning,” ILO Ref: 2020-286-01, SG Non-Provisional Application No. 10202009048R, Singapore, 15 Sep. 2020.



代表性期刊论文 (*通讯作者;#共同一作)


  1. Wenya Guo, Ying Zhang*, Xiangrui Cai, Lei Meng, Jufeng Yang, Xiaojie Yuan, “LD-MAN: Layout-Driven Multimodal Attention Network for Online News Sentiment Recognition,” IEEE Transactions on Multimedia, 23:1785-1798, 2020.


  2. Lei Meng*, Ah-Hwee Tan, Chunyan Miao, “Salience-Aware Adaptive Resonance Theory for Large-Scale Sparse Data Clustering,” Neural Networks, vol. 120, pp. 143-157, Sept. 21, 2019.


  3. Ah-Hwee Tan*, Budhitama Subagdja, Di Wang, Lei Meng, “Self-Organizing Neural Networks for Universal Learning and Multimodal Memory Encoding,” Neural Networks, vol. 120, pp. 58-73, Sept. 2, 2019.


  4. Lei Meng*, Chunyan Miao, and Cyril Leung, “Towards Online and Personalized Daily Activity Recognition, Habit Modeling, and Anomaly Detection for the Solitary Elderly Through Unobtrusive Sensing,” Multimedia Tools and Applications, vol. 76, no. 8, pp. 10779-10799, 2017.


  5. Lei Meng, Ah-Hwee Tan and Donald C. Wunsch II, “Adaptive Scaling of Cluster Boundaries for Large-Scale Social Media Data Clustering,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), vol. 27, no. 12, pp. 2656-2669, Dec. 1, 2016.


  6. Lei Meng, Ah-Hwee Tan and Dong Xu, Semi-Supervised Heterogeneous Fusion for Multimedia Data Co-clustering, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), vol. 26, no. 9, pp. 2293-2306, 2014.



代表性会议论文


  1. Xiangxian Li, Haokai Ma, Lei Meng*, Xiangxu Meng, “Comparative Study of Adversarial Training Methods for Long-tailed Classification,” International Workshop on Adversarial Learning for Multimedia (ADVM ’21), accepted, 2021.



  2. Haokai Ma, Xiangxian Li, Lei Meng*, Xiangxu Meng, “Comparative Study of Adversarial Training Methods for Cold-Start Recommendation,” International Workshop on Adversarial Learning for Multimedia (ADVM ’21), accepted, 2021.


  3. Xu Chen, Lei Wu*, Minggang He, Lei Meng*, Xiangxu Meng, “MLFont: Few-Shot Chinese Font Generation via Deep Meta-Learning,” ACM International Conference on Multimedia Retrieval(ICMR), Taipei, Taiwan, 2021-11-16至2021-11-19.


  4. Lei Meng, Fuli Feng, Xiangnan He, Xiaoyan Gao, Tat-Seng Chua, “Heterogeneous Fusion of Semantic and Collaborative Information for Visually-Aware Food Recommendation,” ACM International Conference on Multimedia (MM), pp. 3460-3468, Oct. 15, 2020.


  5. Lei Wu, Xi Chen, Lei Meng*, Xiangxu Meng, “Multitask Adversarial Learning for Chinese Font Style Transfer,” International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), accepted, 2020.


  6. Chuang Lin#, Sicheng Zhao#, Lei Meng*, Tat-Seng Chua, “Multi-Source Domain Adaptation for Visual Sentiment Classification,” AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), vol. 34, no. 3, pp. 2661-2668, Feb. 12, 2020.


  7. Lei Meng, Long Chen, Xun Yang, Dacheng Tao, Hanwang Zhang, Chunyan Miao, Tat-Seng Chua, “Learning Using Privileged Information for Food Recognition,” ACM International Conference on Multimedia (MM), pp. 557-565, 2019.


  8. Lei Meng, Ah-Hwee Tan, Cyril Leung, Liqiang Nie, Tat-Seng Chua, and Chunyan Miao, “Online Multimodal Co-indexing and Retrieval of Weakly Labeled Web Image Collections,” ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), pp. 219-226, 2015.


  9. Lei Meng and Ah-Hwee Tan, “Community Discovery in Social Networks via Heterogeneous Link Association and Fusion,” SIAM International Conference on Data Mining (SDM), pp. 803-811, 2014.


  10. Lei Meng, Ah-Hwee Tan and Donald C. Wunsch II, “Vigilance Adaptation in Adaptive Resonance Theory,” International Joint Conference on Neural Networks, pp. 1-7, 2013.


  11. Lei Meng and Ah-Hwee Tan, “Semi-supervised Hierarchical Clustering for Personalized Web Image Organization,” International Joint Conference on Neural Networks, pp. 252-258, 2012.


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