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：无名额

• 硕士研究生：学硕无名额、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

• 2024年10月19日，MMRC实验室依托CCF YOCSEF济南举办以“大语言模型时代，社会治理数智化流程再造路在何方？”为题的技术论坛。

• 2024年10月9日，山东大学-浪潮科技数智社会治理联合实验室揭牌仪式暨校企产研成果交流会圆满举行。

• 2024年8月25日，MMRC团队在第四届计图人工智能挑战赛（计图Jittor）中分获开放域少样本视觉分类赛题B榜第8名与风格迁移图片生成赛题B榜第3名。

• 2024年7月17日， MMRC实验室成员王昌硕论文“InstantAS: Minimum Coverage Sampling for Arbitrary-Size Image Generation”被CCF A类会议The 32nd ACM International Conference on Multimedia （ACM MM '24）收录。

• 2024年7月16日，MMRC团队成员王雨情论文"Modeling Event-level Causal Representation for Video Classification"被CCF A类会议 The 32nd ACM International Conference on Multimedia （ACM MM '24）收录，并被选为 Oral presentation（174/1149)。

• 2024年7月3日，MMRC团队成员曲晓峥论文《傲慢与偏见：英国主流媒体“一带一路”报道话语分析》被《新传播》2024年第3期录用。

• 2024年6月17日，MMRC团队成员董沛论文“Text to Image Synthesis with Multi-granularity Feature Aware Enhancement Generative Adversarial Networks”，陈旭论文“Font Transformer for Few-Shot Font Generation”被CCF B 类期刊Computer Vision and Image Understanding录用。

• 2024年6月7日，MMRC团队成员齐壮论文"Improving Global Generalization and Local Personalization for Federated Learning"被CCF B类（中科院一区）期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems收录。

• 2024年6月3日，MMRC团队成员郑裕泽、李子璇论文"Unifying Visual and Semantic Feature Spaces with Diffusion Models for Enhanced Cross-Modal Alignment"被CCF C类会议The 33rd International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN '24)收录。

• 2024年4月17日，MMRC团队成员马浩凯论文"SeeDRec: Sememe-based Diffusion for Sequential Recommendation"被CCF A类会议The 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI '24)收录。

• 2024年03月26日 ，MMRC团队成员李祥论文"DreamFont3D: Personalized Text-to-3D Artistic Font Generation"被CCF A类会议SIGGRAPH 2024收录。

• 2024年3月13日，MMRC团队成员于铭哲论文“LayoutDM: Precision Multi-Scale Diffusion for Layout-to-Image”被CCF B类会议ICME2024录用。

• 2024年3月12日，MMRC团队成员齐壮、何伟豪论文“Attentive Modeling and Distillation for Out-of-Distribution Generalization of Federated Learning”被国际会议ICME 2024接收。

• 2024年3月5日，MMRC团队成员马浩凯、杨一萌论文"Multimodal Conditioned Diffusion Model for Recommendation"被CCF A类会议The 2024 ACM Web Conference (WWW '24)的The 2nd Workshop on Recommendation with Generative Model收录。

• 2023年12月21日，MMRC团队成员吴杭、陈子坦获2023年度研究生优秀干部称号，王雨晴获2023年山东大学专业实践优秀研究生称号。https://www.sc.sdu.edu.cn/info/1033/4354.htm

• 2023年12月18日，MMRC团队成员马浩凯获山东大学优秀毕业生（研）称号，吴杭获山东省优秀毕业生（研）、山东大学优秀毕业生（研）称号。https://shikong.sdu.edu.cn/info/1100/4750.htm

• 2023年12月9日，MMRC团队成员马浩凯论文"Plug-in Diffusion Model for Sequential Recommendation"被CCF A类会议38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024)收录。
  

• 2023年12月4日，MMRC团队成员马浩凯论文"Triple Sequence Learning for Cross-domain Recommendation"被CCF A类期刊ACM Transactions on Information Systems (TOIS)收录。
  

• 2023年11月1日，MMRC团队成员孙玮琳论文"Sequential Selection and Calibration of Video Frames for 3D Outdoor Scene Reconstruction"被中科院二区期刊CAAI Transactions on Intelligence Technology收录。

• 2023年10月1日，MMRC团队成员陈子坦的论文“Class-aware Convolution and Attentive Aggregation for Image Classification”被ACM MM Asia会议收录.

• 2023年9月29日，MMRC团队成员李象贤论文"Cross-modal Learning Using Privileged Information for Long-tailed Image Classification"被中科院二区，CCF C类期刊Computational Visual Media收录。

• 2023年9月24日，MMRC团队成员李象贤论文"基于跨模态特权信息增强的图像分类方法"被CCF T1类中文期刊软件学报收录。

• 2023年8月8日，MMRC 实验室“食在指尖”团队在第十四届中国大学生服务外包创新创业大赛全国决赛中，凭借项目“慧眼膳识--基于视觉感知深度识别和推荐算法的饮食健康管理系统”获得全国二等奖。

• 2023年8月5日，MMRC实验室成员王昌硕论文Anything to Glyph: Artistic Font Synthesis via Text-to-Image Diffusion Model”被CCF A类会议SIGGRAPH ASIA 2023录用。

• 2023年7月26日，MMRC团队成员陈子坦论文“Class-level Structural Relation Modeling and Smoothing for Visual Representation Learning”和齐壮论文“Cross-Silo Prototypical Calibration for Federated Learning with Non-IID Data”被国际会议ACM MM 2023接收。

• 2023年7月5日，MMRC团队成员王雨晴CICAI’22的论文期刊版“Causal lnference for Out-Of-Distribution Recognition via Sample Balancing”被CAAI Transactions on Intelligence Technology收录

• 2023年6月21日，MMRC团队成员马浩凯论文"Exploring False Hard Negative Sample in Cross-Domain Recommendation"被国际会议The ACM Conference on Recommender Systems (RecSys) 2023录用。

• 2023年6月20日，MMRC实验室与浪潮软件科技有限公司签署合作协议，成立“山东大学-浪潮科技数智社会治理联合实验室”

• 2023年6月18日，孟雷教授当选 CCF YOCSEF 济南 2023-2024届主席。

• 2023年6月16日，MMRC团队成员王冉论文"Learning to Fuse Residual and Conditional Information for Video Compression and Reconstruction"被国际会议International Conference on Image and Graphics (ICIG) 2023录用。

• 2023年6月16日，MMRC团队成员李靖宇论文"Unsupervised Segmentation of Haze Regions as Hard Attention for Haze Classification"被国际会议International Conference on Image and Graphics (ICIG) 2023录用。

• 2023年6月4日，MMRC团队在第十四届中国大学生服务外包创新创业大赛“合合信息杯”北部区域赛决赛中，凭借赛题“慧眼膳识”和“智控孪生”分获北部区域决赛一等奖（晋级全国总决赛）和北部区域决赛二等奖。

• 2023年5月20日，MMRC团队成员闫晓硕在由中国计算机学会举办的“首届中国计算机学会技术公益大会”技术公益黑客马拉松竞赛中，获得技术助力ESG发展赛道三等奖。

• 2023年5月20日，MMRC团队成员李祥在2023CCF青年精英大会举办的第三届CCF优秀大学生学术秀中获得二等奖。

• 2023年4月20日，MMRC团队成员李祥论文"Compositional Zero-Shot Artistic Font Synthesis"被国际会议International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI)2023录用。

• 2023年4月7日，MMRC团队成员马浩凯论文"Cross-Modal Content Inference and Feature Enrichment for Cold-Start Recommendation"被国际会议International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2023录用；MMRC团队成员王雨情论文"Multi-Channel Attentive Weighting of Visual Frames for Multimodal Video Classification"被国际会议International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2023录用。

• 2023年3月25日，MMRC团队成员郑裕泽论文"Improving the Generalization of Visual Classification Models Across IoT Cameras via Cross-Modal Inference and Fusion"被IEEE Internet of Things (IoT) 期刊录用。

• 2023年3月12日，MMR团队成员刘天涵、齐壮论文“Cross-Training with Prototypical Distillation for Improving the Generalization of Federated Learning”被国际会议ICME 2023接收。

• 2023年1月6日，MMRC团队在首届IPv6技术应用创新大赛科教赛道暨第六届下一代互联网技术创新大赛高校创新组决赛中获得优胜奖。

• 2022年12月20日，MMRC团队成员李象贤论文"Cross-modal Learning Using Privileged Information for Long-tailed Image Classification"被Computational Visual Media (CVM) 2023录用，并推荐至CVMJ期刊。

• 2022年8月27日-28日，孟雷教授携MMRC团队参加由中国人工智能学会主办的第二届国际人工智能会议（CICAI2022）

• 2022年8月22日，MMRC团队成员王雨晴论文"MetaCausal Feature Learning for Out-of-Distribution Generalization"被ECCV Workshops 2022录用。

• 2022年8月11日，MMRC团队在NICO竞赛（NICO CHALLENGE 2022）混合上下文泛化赛道（Track 2: Hybrid Context Generalization）获得方法奖（Jury Award）

• 2022年8月8日，MMRC团队5篇论文被第二届人工智能会议（CICAI 2022）录用:

齐壮论文"Clustering-based curriculum construction forsample-balanced Federated learning"

刘进兴论文"Prompt Learning with Cross-Modal Feature Alignment for Visual Domain Adaptation"

孙玮琳论文"Sequential Fusion of Multi-view Video Frames for 3D Scene Generation"

吴杭论文"VAFA: a Visually-Aware Food Analysis System for Socially-Engaged Diet Management"

王雨晴论文"Causal lnference with Sample Balancing for Out-Of-Distribution Detection in Visual Classification"

• 2022年7月29日，MMRC实验室与浪潮软件科技有限公司签署战略合作协议，就孟雷教授负责的“面向社会治理的数字孪生体系架构设计与关键技术研究”工作，进行战略合作。

• 2022年7月28日，MMRC团队在第二届计图人工智能挑战赛（计图Jittor）分获风景图片生成赛题B榜第24名与可微渲染新视角生成赛题B榜第18名。

• 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（海外）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11月27日，MMRC团队在济南超算杯第三届山东省大学生大数据智能大赛决赛中获得第一名。

• 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，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。

围绕互联网大数据驱动下的多媒体计算和数据挖掘等科学问题，长期从事多媒体知识挖掘与内容表征的机器学习理论与技术研究。组建多媒体挖掘推理与生成（MMRC）实验室，入选济南市“新高校20条”引进创新团队计划。面向健康大数据分析开展智慧家庭关键技术研究，自主构建千万级饮食健康大数据，研制适老化搜索引擎、非打扰风险研判、健康饮食管理等应用系统并得到推广应用；面向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、数字孪生等方向开展先导性创新研究。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）跨模态增强的视觉表征算法；（3）面向不平衡数据的深度学习方法；（4）结合跨模态推理的因果特征学习方法；（5）基于视频数据的3D场景生成方法。

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五十余篇，申请或获得国际、国内发明专利八项。入选山东省泰山学者青年专家、山东省优秀青年科学基金项目（海外）、山东大学齐鲁青年学者（第一层次）等人才计划。获得2021年度中国工程院中国工程前沿杰出青年学者、ACM济南分会学术新星、山东省人工智能优青等荣誉称号，入选国家科技专家库、中国工程院 CAFOE专家库、山东省技术研发专家库及全国研究生教育评估监测专家库。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金委青年科学基金及CCF-腾讯犀牛鸟基金等科研项目5项，累计经费500余万。担任中科院SCI一区期刊《Applied Soft Computing》的副主编（Associate Editor）、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2023-2024届主席、山东省人工智能学会理事。长期担任计算机学报、计算机科学、TNNLS等期刊的审稿人，以及MM、AAAI、IJCAI等会议的（高级）程序/技术委员会成员。

团队简介 

多媒体挖掘、推理与生成（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。现有成员13人，包括教授2人、副教授/研究员4人、科研岗1人、博士研究生4人、硕士研究生15人。自团队创建先后主持国家重点研发计划2项、国家自然科学基金项目2项，山东省自然科学基金重点项目1项。

MMRC团队人员

教育背景

• 2010年8月30日 – 2015年2月11日，博士, 计算机科学与工程专业，南洋理工大学，新加坡。

• 2006年9月7日 – 2010年6月30日，本科, 计算机科学与技术专业，山东大学，中国。

工作经历

• 2021年1月1日至今: 人工智能方向科研负责人, 山东省工业技术研究院，中国。

• 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 – 深度学习及应用 (sd03032640), 第二学期, 2023-2024, 软件学院，山东大学，中国。

• 主讲教师 – 多媒体计算 (sd03032560), 第一学期, 2023-2024, 软件学院，山东大学，中国。

• 主讲教师 – 多媒体计算 (sd03032560), 第一学期, 2022-2023, 软件学院，山东大学，中国。

• 主讲教师 – 深度学习及应用 (sd03032640), 第二学期, 2022-2023, 软件学院，山东大学，中国。

• 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, 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。

学术职务

 学术协会任职

• 山东省人工智能学会 理事，2022-至今

• 中国计算机学会多媒体专委会 执行委员，2022-至今

  
  

• CCF青年计算机科技论坛（YOCSEF）：济南分论坛主席（2023.5-2024.4），副主席(2022.6-2023.4)，学术委员(2020.12-至今)

 会议委员会会员

• 高级／程序委员会委员 – AAAI International Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2021-2025.

• 程序委员会委员 – International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2021-2022.

• 技术程序委员会委员 – ACM Multimedia Conference (MM), 2020-2021.

• 技术程序委员会委员– IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC), 2018-2022.

学术活动

会议报告

• International Conference on Information, Communication and Networks (ICICN)，2023 ,特邀报告

• 第六届人工智能与大数据国际会议（ICAIBD），2023 ,特邀报告

• 第七届中美工程前沿研讨会（中国工程院举办），2022 ,特邀报告

• International Conference on Signal Processing and Computer Science,2022,大会报告

• International Conference on Big Data Analysis and Computer Science，2022,大会报告

• 山东人工智能大会，2022,特邀报告

• 视觉与学习青年学者研讨会（VALSE），2021，分会场报告
  

重要职务

• International Conference on Cloud Computing and Computer Network，2022，大会主席

• Eurasian Conference on Computer Science and Information Technology，2022，程序主席

• International Conference on Information Systems and Computing Technology，2022，研讨会主席

• AAAI International Conference on Artificial Intelligence（CCF A类），2022，高级程序委员会成员

• International Joint Conference on Artificial Intelligence（CCF A类），2022，程序委员会成员

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

• 中国工程院中国工程前沿杰出青年学者，2021

• 山东省优秀青年科学基金项目（海外），2022

• 山东省泰山学者青年专家，2022

• 山东省人工智能科学技术奖，优秀青年奖,2022

• 中国发明协会发明创业奖创新奖（一等奖），2023

• 中国数字社会治理优秀案例,2023

• 中国计算机教育大会计算机类教学资源建设优秀课程配套资源奖(一等奖),2023

论著

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.

  
  

教材

• 孟雷，胡晗，孟祥旭，李雪龙，张穆楠，“多媒体计算理论与实践”，机械工业出版社（入选双一流教材计划），2023

  
  

代表性期刊论文 (*通讯作者；#共同一作)

1. 张慕楠, 曲晓峥,孟雷，《傲慢与偏见：英国主流媒体“一带一路”报道话语分析》，新传播，2024.(PDF文件)

    
   

2. Xiangxian Li, Yuze Zheng, Haokai Ma, Zhuang Qi, Lei Meng*, Xiangxu Meng,“Cross-modal Learning Using Privileged Information for Long-tailed Image Classification”Computational Visual Media journal (CVM), Shenzhen, China, April 6-8, 2023.

   
   

3. Lei Meng, Zhuang Qi*, Lei Wu, Xiaoyu Du, Zhaochuan Li, Lizhen Cui, Xiangxu Meng, "Improving Global Generalization and Local Personalization for Federated Learning", IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, accepted, 2024.

   
   

4. Xu Chen, Lei Wu*, Yongliang Su, Lei Meng, Xiangxu Meng, "Font transformer for few-shot font generation", Computer Vision and Image Understanding, 245: 104043, 2024.

   
   

5. Pei Dong, Lei Wu*, Ruichen Li, Xiangxu Meng, Lei Meng, "Text to image synthesis with multi-granularity feature aware enhancement Generative Adversarial Networks", Computer Vision and Image Understanding, 245: 104042, 2024.

   
   

6. Haokai Ma, Ruobing Xie, Lei Meng*, Xin Chen, Xu Zhang, Leyu Lin, Jie Zhou, "Triple Sequence Learning for Cross-domain Recommendation", ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 2024, 42(4): 1-29.(PDF文件)https://dl.acm.org/doi/10.1145/3638351
   

   
   

7. Weilin Sun, Manyi Li, Peng Li, Xiao Cao, Xiangxu Meng, Lei Meng*, "Sequential Selection and Calibration of Video Frames for 3D Outdoor Scene Reconstruction", CAAI Transactions on Intelligence Technology (CAAI Trans), accepted, 2023.(PDF文件)

   
   

8. 李象贤, 郑裕泽, 马浩凯, 齐壮, 孟祥旭, 孟雷，“基于跨模态特权信息增强的图像分类方法 ”，软件学报，2024: 1-17.(PDF文件)

   
   

9. Qing-Ling Guan, Yuze Zheng, Lei Meng*, Li-Quan Dong Qun Hao, "Improving the Generalization of Visual Classification Models Across IoT Cameras via Cross-Modal Inference and Fusion", IEEE Internet of Things Journal (IoT), 10(18): 15835-15846 ,2023.（PDF文件）

   
   

10. Yuqing Wang, Xiangxian Li, Yannan Liu, Xiao Cao, Xiangxu Meng, Lei Meng*. “Causal lnference for Out-Of-Distribution Recognition via Sample Balancing”, CAAI Transactions on Intelligence Technology(CAAI Trans), accepted, 2023.(PDF文件)

    
    

11. Pei Dong, Lei Wu*, Lei Meng*, Xiangxu Meng, “HR-PrGAN: High-Resolution Story Visualization with Progressive Generative Adversarial Networks,” Information Sciences, 614：548-562,2022.（PDF文件）

    
    

12. 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.（PDF文件）

    
    

13. 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.（PDF文件）

    
    

14. 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.（PDF文件）

    
    

15. 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.（PDF文件）

    
    

16. 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.（PDF文件）

    
    

17. 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.（PDF文件）

代表性会议论文

1. Chang Shuo Wang, Lei Wu*, Mingzhe Yu, Xiang Li, Lei Meng*，Xiangxu Meng. “InstantAS: Minimum Coverage Sampling for Arbitrary-Size Image Generation”, ACM Multimedia 2024, October 28– November 1, 2024, Melbourne, Australia.https://github.com/BanishedKnight/InstantAS

   
   

2. Yuqing Wang, Lei Meng*, Haokai Ma, Yuging Wang, Haibei Huang, Xiangxu Meng. "Modeling Event-level Causal Representation for Video Classification", ACM International Conference on Multimedia （ACM MM '24), Oral（174/1149）accepted, 2024.https://github.com/wyqcrystal/ECRL

   
   

3. Yuze Zheng, Zixuan Li, Xiangxian Li, Jinxing Liu, Yuging Wang, Xiangxu Meng, Lei Meng*. "Unifying Visual and Semantic Feature Spaces with Diffusion Models for Enhanced Cross-Modal Alignment", International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN '24), accepted, 2024.

   
   

4. Xiang Li, Lei Meng, Lei Wu*, Manyi Li, Xiangxu Meng. "DreamFont3D: Personalized Text-to-3D Artistic Font Generation", The Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques Conference (SIGGRAPH '24), accepted, 2024.

   
   

5. Mingzhe Yu, Yunshan Ma, Lei Wu*, Kai Cheng, Xue Li, Lei Meng, Tat-Seng Chua, "Smart Fitting Room: A One-stop Framework for Matching-aware Virtual Try-On", Proceedings of the 2024 International Conference on Multimedia Retrieval, 184-192, 2024.

   
   

6. Haokai Ma, Yimeng Yang, Lei Meng*, Ruobing Xie, Xiangxu Meng, ''Multimodal Conditioned Diffusion Model for Recommendation'', Proceedings of the ACM on Web Conference 2024, 1733-1740, 2024.

   
   

7. Haokai Ma, Ruobing Xie*, Lei Meng*, Yimeng Yang, Xingwu Sun and Zhanhui Kang, "SeeDRec: Sememe-based Diffusion for Sequential Recommendation'', The 33rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI '24), accepted, 2024.

   
   

8. Zhuang Qi, Weihao He, Xiangxu Meng, Lei Meng*. “Attentive Modeling and Distillation for Out-of-Distribution Generalization of Federated Learning.” IEEE International Conference on Multimedia and Expo,10:648-653.Niagra Falls,Canada,7.15 - 7.19,2024.（PDF文件）

   
   

9. Haokai Ma, Ruobing Xie, Lei Meng*, Xin Chen, Xu Zhang, Leyu Lin and Zhanhui Kang, “Plug-in Diffusion Model for Sequential Recommendation”, 38th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2024),2024,38(8):8886-8894.Vancouver,British Columbia,2.20-2.27,2024(PDF文件)

   
   

10. Zitan Chen, Zhuang Qi, Xiangxian Li, Yuqing Wang, Lei Meng*，Xiangxu Meng. “Class-aware Convolution and Attentive Aggregation for Image Classification”,ACM MM Asia,1-7.Tainan Taiwan,12.06-12.08,2023.(PDF文件)

    
    

11. Chang Shuo Wang, Lei Wu*, XiaoLe Liu, Xiang Li, Lei Meng*，Xiangxu Meng. “Anything to Glyph: Artistic Font Synthesis via Text-to-Image Diffusion Model”,SIGGRAPH Asia (SA Conference Papers ’23), December 12–15, 2023, Sydney, NSW, Australia. ACM, New York,NY, USA.(PDF文件)

    
    

12. Zitan Chen, Zhuang Qi, Xiao Cao, Xiangxian Li, Xiangxu Meng, Lei Meng*.“Class-level Structural Relation Modelling and Smoothing for Visual Representation Learning”, ACM International Conference on Multimedia, Ottawa, October 29-November 3,2023.(PDF文件)

    
    

13. Zhuang Qi, Lei Meng*, Zitan Chen, Han Hu, Hui Lin，Xiangxu Meng. “Cross-Silo Prototypical Calibration for Federated Learning with Non-IID Data.” ACM International Conference on Multimedia, Ottawa, October 29-November 3, 2023.(PDF文件)

    
    

14. Haokai Ma, Ruobing Xie, Lei Meng*, Xin Chen, Xu Zhang, Leyu Lin, Jie Zhou, “Exploring False Hard Negative Sample in Cross-Domain Recommendation”,ACM Conference on Recommender Systems (RecSys ’23), pp. 502–514, Singapore, September 18–22, 2023.（PDF文件）https://github.com/hulkima/RealHNS

    
    

15. Ran Wang, Zhuang Qi, Xiangxu Meng, Lei Meng*, “Learning to Fuse Residual and Conditional Information for Video Compression and Reconstruction”, Image and Graphics : 12th International Conference, ICIG 2023,pp.360-372, Nanjing, China, September 22–24, 2023.（PDF文件）

    
    

16. Jingyu Li, Haokai Ma, Xiangxian Li, Zhuang Qi, Xiangxu Meng, Lei Meng*, “Unsupervised Segmentation of Haze Regions as Hard Attention for Haze Classification”, International Conference on Image and Graphics, ICIG 2023,pp.346-359, Nanjing, China, September 22–24, 2023.（PDF文件）

    
    

17. Xiang Li, Lei Wu*, Changshuo Wang, Lei Meng*, Xiangxu Meng,"Compositional Zero-Shot Artistic Font Synthesis", International Joint Conferences on Artificial Intelligence(IJCAI), pp 1098-1106, Macao SAR, China, August 19-25, 2023.（PDF文件）https://moonlight03.github.io/CAFS-GAN/

    
    

18. Changshuo Wang, Lei Wu*, Xu Chen, Xiang Li, Lei Meng*, Xiangxu Meng,.“Letter Embedding Guidance Diffusion Model for Scene Text Editing”, IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), Brisbane, Australia July 10-14, 2023.（PDF文件）

    
    

19. Haokai Ma, Zhuang Qi, Xinxin Dong, Xiangxian Li, Yuze Zheng, Xiangxu Meng, Lei Meng*, “Cross-Modal Content Inference and Feature Enrichment for Cold-Start Recommendation”, International Joint Conference on Neural Networks, pp. 1-8, Gold Coast, Australia, June 18-23, 2023.（PDF文件）

    
    

20. Yuqing Wang, Zhuang Qi, Xiangxian Li, Jinxing Liu, Xiangxu Meng, Lei Meng*, “Multi-Channel Attentive Weighting of Visual Frames for Multimodal Video Classification”, IJCNN International Joint Conference on Neural Networks, pp. 1-8, Gold Coast, Australia, June 18-23, 2023.（PDF文件）

    
    

21. Tianhan Liu, Zhuang Qi, Zitan Chen, Xiangxu Meng, Lei Meng*, “Cross-Training with Prototypical Distillation for improving the generalization of Federated Learning”, International Conference on Multimedia and Expo 2023 (ICME'2023),pp. 648-653, Brisbane, Australia, July 10-14, 2023. （PDF文件）

    
    

22. Xiangxian Li, Yuze Zheng, Haokai Ma, Zhuang Qi, Lei Meng*, Xiangxu Meng,“Cross-modal Learning Using Privileged Information for Long-tailed Image Classification,”Computational Visual Media Conference (CVM), Shenzhen, China, April 6-8, 2023.（PDF文件）

    
    

23. Yuqing Wang, Xiangxian Li, Zhuang Qi, Jingyu Li, Xuelong Li, Xiangxu Meng, Lei Meng*, “MetaCausal Feature Learning for Out-of-Distribution Generalization”,European Conference on Computer Vision, pp. 530-545, Tel Aviv, Israel, October 23–27, 2022.(PDF文件)

    
    

24. Jinxing Liu , Junjin Xiao , Haokai Ma , Xiangxian Li , Zhuang Qi , Xiangxu Meng , and Lei Meng* , “Prompt Learning with Cross-Modal Feature Alignment for Visual Domain Adaptation”,CAAI International Conference on Artificial Intelligence(CAAI) ,pp 416-428, Beijing, China, August 27–28, 2022.(PDF文件)

    
    

25. Zhuang Qi，Yuqing Wang, Zitan Chen, Ran Wang, Xiangxu Meng, and Lei Meng*, " Clustering-based curriculum construction forsample-balanced Federated learning," CAAI International Conference on Artificial Intelligence(CAAI) ,pp 155-166, Beijing, China, August 27–28, 2022.(PDF文件)

    
    

26. Hang Wu, Xi Chen, Xuelong Li, Haokai Ma, Yuze Zheng, Xiangxian Li, Xiangxu Meng, Lei Meng*. “VAFA: a Visually-Aware Food Analysis System for Socially-Engaged Diet Management”, CAAI International Conference on Artificial Intelligence(CAAI) ,pp 554-558, Beijing, China, August 27–28, 2022.(PDF文件)

    
    

27. Yuqing Wang, Xiangxian Li, Haokai Ma, Zhuang Qi, Xiangxu Meng, Lei Meng*, “Causal lnference with Sample Balancing for Out-Of-Distribution Detection in Visual Classification”, CAAI International Conference on Artificial Intelligence(CAAI) ,pp 572-583, Beijing, China, August 27–28, 2022.（PDF文件）

    
    

28. Weilin Sun, Xiangxian Li, Manyi Li, Yuqing Wang, Yuze Zheng, Xiangxu Meng, and Lei Meng*，“Sequential Fusion of Multi-view Video Frames for 3D Scene Generation,”  CAAI International Conference on Artificial Intelligence(CAAI) ,pp 597-608, Beijing, China, August 27–28, 2022.（PDF文件）

    
    

29. Hang Wu, Xi Chen, Xuelong Li, Haokai Ma, Yuze Zheng, Xiangxian Li, Xiangxu Meng, Lei Meng*, “A Visually-Aware Food Analysis System for Diet Management,” IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME’22), Taipei, Taiwan, 2022-7-18至2022-7-22.（PDF文件）

    
    

30. Jingyu Li, Haokai Ma, Xiangxian Li, Zhuang Qi, Lei Meng*, Xiangxu Meng, “Unsupervised Contrastive Masking for Visual Haze Classification,” ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR’22)，pp 426-434,Newark NJ USA June 27-30, 2022(PDF文件)

    
    

31. Pei Dong, Lei Wu*, Xiangxu Meng, Lei Meng, “Disentangled Representations and Hierarchical Refinement of Multi-Granularity Features for Text-to-Image Synthesis,” ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR’22),pp 268-276,Newark NJ USA June 27-30, 2022.(PDF文件)

    
    

32. Xiang Li, Lei Wu, Xu Chen, Lei Meng*, Xiangxu Meng, “DSE-NET: Artistic Font Image Synthesis Via Disentangled Style Encoding,” IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME’22), Taipei, Taiwan, 2022-7-18至2022-7-22.(PDF文件)

    
    

33. 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), Chengdu, China, 2021-10-20至2021-10-24.（PDF文件）

    
    

34. 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), Chengdu, China, 2021-10-20至2021-10-24.（PDF文件）

    
    

35. 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.（PDF文件）

    
    

36. 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.（PDF文件）

    
    

37. 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.（PDF文件）

    
    

38. 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.（PDF文件）

    
    

39. 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.（PDF文件）

    
    

40. 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.（PDF文件）

    
    

41. 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.（PDF文件）

    
    

42. 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.（PDF文件）

    
    

43. 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.（PDF文件）

专利

• 孟雷,李祥,武蕾,李曼祎,孟祥旭, “一种三维艺术字生成方法、系统、存储介质及设备”，申请号: 2024110873563, 2024.8.9.

• 孟雷,马浩凯,谢若冰,杨一萌,孙兴武,康战辉, “一种基于义原泛化扩散模型的序列推荐方法及系统”，申请号: 2024104558735, 2024.4.16.

• 马浩凯,谢若冰,孟雷,陈鑫,张旭,康战辉, “基于扩散模型的模型优化方法、装置、设备、介质及产品”，申请号: 202311341583X, 2023.6.12.

• 孟雷,孙玮琳,李曼祎,武蕾,盖伟,孟祥旭, “一种多视角室外三维场景重建方法及系统”，申请号: 202310797147.7, 2023.6.30.

  
  

• 孟雷,王雨晴,李象贤,刘彦男,孟祥旭, “基于样本平衡因果推理的分布外图像分类方法及系统”，申请号: 202310761382.9, 2023.6.26.

• 马浩凯,谢若冰,孟雷,陈鑫,张旭,林乐宇,周杰, “跨域推荐模型的样本处理方法、装置、设备及存储介质”，申请号: 2023106944044, 2023.6.12.

• 孟雷,齐壮,刘天涵,孟祥旭, “基于原型引导交叉训练机制的联邦学习系统及方法”，申请号: 2023103105396, 2023.3.23.

• 马浩凯,谢若冰,孟雷,陈鑫,张旭,林乐宇，“信息推荐方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品” 申请号:202211652477.9, 2022.12.21.

• 孟雷,王雨情，李象贤，李雪龙，“一种视频分类方法、装置、电子设备和存储介质” 申请号:202210835374.X, 2022.7.15.

• 孟雷,马浩凯,齐壮,李象贤,郑裕泽,孟祥旭，“基于跨模态语义推理和融合的视觉感知推荐方法及系统” 专利号：ZL 2022 1 0558907.4,专利申请日：2022年5月21日，授权公告日：2024年5月28日,授权公告号：CN 114936901 B.

• 孟雷,李象贤,郑裕泽,马浩凯,齐壮,孟祥旭，“基于跨模态语义表征学习和融合的图像分类方法及系统” 专利号：ZL 2022 1 0558899.3,专利申请日：2022年5月21日，授权公告日：2024年6月4日,授权公告号：CN 114898156 B.

• 武蕾,高琳,孟雷,孟祥旭，“基于深度学习的从布局到场景图像的自动生成方法及系统” 专利号: ZL 2022 1 0372997.8, 专利申请日：2022年4月11日，授权公告日：2024年06月28日，授权公告号：CN 114943322 B.

• 武蕾,陈旭,孟雷,孟祥旭，“一种基于深度元学习的汉字字库生成方法及系统” 专利号: ZL 2021 1 0297468.1,专利申请日：2021年3月19日，授权公告日：2022年8月30日，授权公告号：CN 113011337 B.

  
  

• 武蕾,董沛,孟雷,孟祥旭，“基于深度学习的剧本到故事板序列自动生成方法及系统,” 专利号：ZL 2021 1 0297471.3,专利申请日：2021年4月1日，授权公告日：2024年7月23日,授权公告号：CN 114610893 B.

• 武蕾,孟雷,孟祥旭,陈曦,“基于多任务对抗学习网络的汉字风格迁移方法及系统”专利号：ZL 2020 1 0333081.2,专利申请日：2020年4月24日，授权公告日：2022年4月1日,授权公告号：CN 11153246 B.

• 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.

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项目

• 2023年12月 –2026年12月 :

项目: “数字媒体技术专业一流课程建设研究与实践：以多媒体计算课程为例”，山东省本科高校教学改革研究项目 (资金总额: 5万元)

职责: 项目负责人

• 2023年10月 –2025年9月 :

项目: “多媒体计算实践条件与实践基地建设”， 教育部产学合作协同育人项目 (资金总额: 20万元)

职责: 项目负责人

• 2024年1月 –2025年12月 :

项目: “智能媒体分析与生成”， 研究生核心课程教材出版专项 (时间: 2024.1–2025.12，资金总额: 7万元)

职责: 项目负责人

• 2023年12月 –2024年12月 :

项目: “多媒体计算理论与实践”， 山东大学高质量教材出版专项 (时间: 2023.12–2024.12，资金总额: 5万元)

职责: 项目负责人

• 2022年7月 –2025年6月 :

  项目: “泰山学者青年专家”，泰山学者工程，山东省科技厅 (时间: 2022.07–2025.06，资金总额: 75万元)

  职责: 团队负责人

• 2022年4月 –2025年3月 :

  项目: “跨模态增强的多媒体计算”，山东省优秀青年科学基金项目（海外）资助计划，山东省科技厅 (时间: 2022.04–2025.03，资金总额: 60万元)

  职责: 团队负责人

• 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(时间: 2022.1–2024.12，资金总额: 80万元)

  职责: 团队负责人

• 2022年1月 –2023年12月 :

  项目: “多媒体计算理论与实践”， 山东大学精品教材建设项目(时间: 2022.01–2023.12，资金总额: 4万元)

  职责: 项目负责人

• 2021年12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(时间: 2021.12–2024.9，资金总额: 380万元)

  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(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(时间: 2021.1–2021.12，资金总额: 20万元)

  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(时间: 2021.1–2023.12, 资金总额: 30万元)

  职责: 项目负责人

饮食健康管理系统

• 基于视觉感知深度识别和推荐算法的饮食健康管理系统是由孟雷教授团队研发的一款面向中餐的饮食健康管理系统，主要针对市面上产品面临的缺乏基于多媒体数据的饮食分析、缺乏支撑深度学习的大规模数据集、系统社交元素缺乏等问题。团队运用面向用户饮食细粒度分析和膳食营养知识融合的人工智能深度学习方法，结合互联网资源构建了学术界最大的公开中餐饮食数据集，该数据集涵盖了超过30万的用户、40万的食谱以及1000万的交互信息；该系统采用了团队自主研发的基于人工智能技术的饮食识别和推荐算法，利用用户、食谱、营养等多源数据来分析和建模用户的饮食习惯，根据用户健康需求和营养搭配实现个性化的健康饮食推荐。结合膳食营养知识, 以非打扰、潜移默化的方式引导居民形成科学的膳食习惯，推进健康饮食文化建设，为人工智能走入人们日常生活和健康管理提供理论和技术支撑。

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