基本情况：
崔丽欣，女，副教授，博士生导师，中央财经大学“龙马学者青年学者”，电子商务系副系主任。博士毕业于香港大学，本科、硕士均毕业于天津大学。主要研究方向：图机器学习、运筹与优化、互联网金融等，拥有国金融风险管理师FRM一级证书，以及香港证券从业资格证书。发表/录用国际权威期刊会议论文60余篇，包括：人工智能顶级期刊TPAMI、TKDE、TCYB、TNNLS、TFS、PR，顶级会议ICML、IJCAI、ICDE、ECML-PKDD、ICDM，管理学权威期刊IJPR、JIM，以及获国际会议奖论文近30篇，国家一级学会CCF/CAA-A类及管理学中科院一区Top期刊20余篇（不包括中文A类），2篇入选ESI高被引（TPAMI & TNNLS），4篇国际会议论文获国际电气与电子工程师学会IEEE颁发的“IEEE IEEM 2019杰出论文奖”、国际模式识别学会IAPR颁发的“ICPR 2018最佳科技论文奖”、亚太工业工程及管理系统学会APIEMS颁发的“APIEMS 2011最佳学生论文奖”，以及国际工程师学会IAENG颁发的“WCE2011最佳学生论文奖”。部分成果被“北大创新评论”、“新智元”、“极验”、“人工智能前沿讲习”、“深度学习与大模型LLM”等知名公众号的转载或介绍，吸引了超过7000人次阅读。主持国家自然科学基金、模式识别国家重点实验室、校第五批青年科研创新团队与青年英才等项目多项。担任国际模式识别顶级期刊Pattern Recognition（PR，CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）编委，并曾作为客座编辑，共同组织PR首个关于“模式识别与金融数据分析交叉研究方向”的特刊。作为Co-Chair在IAPR旗下旗舰会议ICPR 2018组织首届“基于模式识别的金融风险管理”研讨会。担任CCF-A类国际人工智能顶级会议IJCAI 2020 FinTech Track的Session Chair。已授权或公开国家发明专利4项，部分研究成果已在科大讯飞、中国电信等国企以及互联网头部企业的实际业务中获得应用。获北京市教育委员会2019年度“优秀指导教师”（省部级）。指导学生以第一作者发表国际重要会议论文多篇，并获IEEE IEEM 2019最佳论文提名与杰出论文奖，多名学生获北京市优秀毕业论文、校级优秀本科/硕士毕业论文。
教育背景：
(1) 本科毕业于天津大学（985/211），精密仪器与光电子工程学院，测控技术与仪器专业
(2) 硕士毕业于天津大学（985/211），管理学院，系统工程专业
(3) 博士毕业于香港大学（The University of Hong Kong），工程学院，工业及制造系统工程专业
工作经历：
(1) 2021年12月 – 今：中央财经大学，信息学院，副教授，博士生导师
(2)2018年11月 – 2021年12月：中央财经大学，信息学院，副教授
(3)2014年11月 – 2018年11月：中央财经大学，信息学院，讲师
(4)2014年09月 – 2014年11月：中央财经大学，信息学院，讲师（实习）
(5)2013年11月 – 2014年07月：贵州银行，金融量化分析师
(6)2012年04月 – 2013年07月：Serisys Solutions HK Ltd，商业分析师
主要讲授课程：
(1)《物流与供应链管理》、《网络金融与电子支付》等本科课程
(2)《高等工程数学》、《金融人工智能》、《运筹学》等研究生课程
代表性研究成果：
主要期刊：IEEETFS / IEEETNNLS / IEEETPAMI / IEEETKDE / IEEETCYB (8)，PR (5)，IJPR/JIM/WWWJ (3)，Neurocomputing (2)，Pattern Recognition Letters (2)，IJWM / IJWMIP (2)，中国科学：信息科学(1)
主要会议：ICML / ICDE / IJCAI / ECML-PKDD / ICDM (6)，ICPR /IEEEIEEM (9)
在投论文：近10篇国际权威期刊会议论文在投在审
1、近五年代表性学术论文（部分，合作者包括：英国皇家工程院院士，IEEE Fellow，IAPR Fellow，ACM Fellow，国家杰青、国家优青等）
(1)Lixin Cui, Lu Bai*, Ming Li, Yue Wang, Peng Ren, Lichi Zhang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock:AEGK: Aligned Entropic Graph Kernels through Continuous-time Quantum Walks. Submitted toIEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Major Revision, 2024.（CCF-A，CAA-A）
(2) Lu Bai,Lixin Cui, Yue Wang, Ming Li*, Jing Li, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock:HAQJSK: Hierarchical-Aligned Quantum Jensen-Shannon Kernels for Graph Classification.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Online,DOI: 10.1109/TKDE.2024.3389966, 2024.（CCF-A，CAA-A）
(3) Lu Bai,Lixin Cui*（通讯作者）, Ming Li, Yue Wang, Edwin R. Hancock:QBMK: Quantum-based Matching Kernels for Un-attributed Graphs. Proceedings ofInternational Conference on Machine Learning (ICML), 2024.（Spotlight“亮点论文”，CCF-A，国际机器学习顶级会议）（接受率:2609/9473=27.54%，Spotlight入选率:“191+144”/9437=3.5%）
(4)Lixin Cui, Lu Bai*, Xiao Bai, Yue Wang, Edwin R. Hancock:Learning Aligned Vertex Convolutional Networks for Graph Classification,IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 36(2): 475-489, 2024.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
(5) Yue Wang, Yao Wan, Lu Bai*,Lixin Cui, Zhuo Xu, Ming Li, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock:Collaborative Knowledge Graph Fusion by Exploiting the Open Corpus.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 36(2): 475-489, 2024.（CCF-A，CAA-A）
(6)Lixin Cui, Ming Li, Lu Bai*, Yue Wang, Jing Li, Yanchao Wang, Zhao Li, Yunwen Chen, Edwin R. Hancock:QBER: Quantum-based Entropic Representations for Un-attributed Graphs.Pattern Recognition (PR), 145: 109877, 2024.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
(7) Ming Li, Lin Zhang,Lixin Cui*（通讯作者）, Lu Bai, Zhao Li, Xindong Wu: BLoG: Bootstrapped Graph Representation Learning with Local and Global Regularization for Recommendation.Pattern Recognition (PR), 144: 109874, 2023.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
(8) Lu Bai, Yuhang Jiao,Lixin Cui*（通讯作者）, Luca Rossi, Yue Wang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock:Learning Graph Convolutional Networks based on Quantum Vertex Information Propagation.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 35(2): 1747-1760, 2023.（CCF-A，CAA-A）
(9) Lu Bai,Lixin Cui#（共同一作）, Zhihong Zhang*, Lixiang Xu, Yue Wang, Edwin R. Hancock:Entropic Dynamic Time Warping Kernels for Co-evolving Financial Time Series Analysis.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 34(4): 1808-1822, 2023.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top，ESI高被引）
(10) Ming Li, Lin Zhang,Lixin Cui*（通讯作者）, Lu Bai, Zhao Li, Xindong Wu:BLoG: Bootstrapped Graph Representation Learning with Local and Global Regularization for Recommendation.Pattern Recognition (PR), 144: 109874, 2023.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
(11) Lu Bai,Lixin Cui*（通讯作者）, Yuhang Jiao, Luca Rossi, Edwin R. Hancock:Learning Backtrackless Aligned-Spatial Graph Convolutional Networks for Graph Classification.IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 44(2): 783-798, 2022.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top，ESI高被引）
(12) Lu Bai, Yuhang Jiao,Lixin Cui*（通讯作者）, Luca Rossi, Yue Wang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock:Learning Graph Convolutional Networks based on Quantum Vertex Information Propagation (Extended Abstract). Proceedings ofInternational Conference on Data Engineering (ICDE), pp. 3132-3133, 2022.（Oral，CCF-A，国际数据库顶级会议）
(13) Lu Bai, Lixin Cui*（通讯作者）, Edwin R. Hancock:A Hierarchical Transitive-Aligned Graph Kernel for Un-attributed Graphs. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 1327-1336, 2022.（Spotlight“亮点论文”，CCF-A，国际机器学习顶级会议）（接受率：1117/5630=19.8%）
(14) Lixin Cui, Lu Bai*, Yue Wang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock:Fused Lasso for Feature Selection using Structural Information.Pattern Recognition (PR),119: 108058, 2021.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
(15)Lixin Cui, Lu Bai*, Yanchao Wang, Xin Jin, Edwin R. Hancock:Internet Financing Credit Risk Evaluation Using Multiple Structural Interacting Elastic Net Feature Selection.Pattern Recognition (PR), 114: 107835, 2021.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
(16) Lixiang Xu,Lixin Cui*（通讯作者）, Thomas Weise, Xinlu Li, Zhize Wu, Feiping Nie, Enhong Chen, Yuanyan Tang:Semi-supervised Multi-Layer Convolution Kernel Learning in Credit Evaluation.Pattern Recognition (PR), 120: 108125, 2021.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
(17) Lu Bai, Luca Rossi*,Lixin Cui*（通讯作者）, Jian Cheng, Edwin R. Hancock:A Quantum-Inspired Similarity Measure for the Analysis of Complete Weighted Graphs.IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), 50(3): 1264-1277, 2020.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
(18) Lu Bai,Lixin Cui*（通讯作者）, Yue Wang, Edwin R. Hancock:A Quantum-inspired Entropic Kernel for Multiple Financial Time Series Analysis, Proceedings ofInternational Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2020.（Oral，CCF-A，国际人工智能顶级会议）（接受率：592/4717=12.6%）
(19) Yue Wang, Chenwei Zhang, Shen Wang, Philip S. Yu, Lu Bai,Lixin Cui*（通讯作者）, Guandong Xu:Generative Temporal Link Prediction via Self-tokenized Sequence Modeling.World Wide Web, 23(4): 2471-2488, 2020.（CCF-B）
(20) Lu Bai, Lixin Cui*（通讯作者）, Luca Rossi, Lixiang Xu, Xiao Bai, Edwin R. Hancock:Local-global Nested Graph Kernels using Nested Complexity Traces.Pattern Recognition Letters, 134: 87-95, 2020.（CCF-C，中科院三区）
(21) Lu Bai, Yuhang Jiao,Lixin Cui*（通讯作者）, Edwin R. Hancock:Learning Aligned-Spatial Graph Convolutional Networks for Graph Classification. Proceedings ofEuropean Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD) 1: 464-482, 2019.（Oral，CCF-B，欧洲机器学习顶级会议）（接受率：18%）
(22) Yue Wang, Yao Wan, Chenwei Zhang, Lu Bai*,Lixin Cui, Philip S. Yu:Competitive Multi-agent Deep Reinforcement Learning with Counterfactual Thinking. Proceedings ofInternational Conference on Data Mining (ICDM), 1366-1371, 2019.（CCF-B，国际数据挖掘顶级会议）（接受率：18.5%）
(23) Lu Bai,Lixin Cui*（通讯作者）, Xiao Bai, Edwin R. Hancock:Deep Depth-based Representations of Graphs through Deep Learning Networks.Neurocomputing336: 3-12, 2019.（CCF-C，中科院二区Top）
(24) Lixin Cui, Lu Bai*, Zhihong Zhang, Yue Wang, Edwin R. Hancock:Identifying the Most Informative Features using A Structurally Interacting Elastic Net.Neurocomputing 336: 13-26, 2019.（CCF-C，中科院二区Top）
(25) Yibo Chai, Yahu Cong, Lu Bai*,Lixin Cui*（通讯作者）: Loan Recommendation in P2P Lending Investment Networks: A Hybrid Graph Convolution Approach.Proceedings ofIEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEE IEEM), 945-949, 2019.（最佳论文提名，优秀论文奖，获奖比例：约<8/1200）
2、近五年指导学生发表代表性论文（部分）
(1)Yue Liu（研二专硕）,Lixin Cui*（通讯作者）, Yue Wang, Lu Bai:ABDPool: Attention-based Differentiable Pooling. Proceedings ofICPR (2) 2022: 3021-3026.（国际模式识别学会IAPR旗舰会议，CCF-C）
(2)Tianyu Liu（大三本科）,Yifan Li（大三本科）,Yujie Sun（大三本科）,Lixin Cui*（通讯作者）, Lu Bai:ABAE: Utilize Attention to Boost Graph Auto-Encoder. Proceedings ofPRICAI(2) 2021: 337-348.（CCF-C）
(3)Huan Li（研二专硕）,Boyuan Wang（大三本科）, Lixin Cui*（通讯作者）, Lu Bai, Edwin R. Hancock:LGL-GNN: Learning Global and Local Information for Graph Neural Networks. Proceedings ofS+SSPR 2020: 129-138.（IAPR旗下会议，CORE Conference Rank：B）
(4)Boyuan Wang（大三本科）,Lixin Cui*（通讯作者）, Lu Bai, Edwin R. Hancock:Graph Transformer: Learning Better Representations for Graph Neural Networks. Proceedings ofS+SSPR 2020: 139-149.（IAPR旗下会议，CORE Conference Ranking：B）
(5)Yuhang Jiao*（研一专硕）, Yueting Yang（研二专硕）,Lixin Cui, Lu Bai:An Attributed Graph Embedding Method Using the Tree-Index Algorithm. Proceedings ofGbRPR 2019: 172-182.（IAPR旗下会议）
(6)Yibo Chai（大四本科）, Yahu Cong, Lu Bai*,Lixin Cui*（通讯作者）:Loan Recommendation in P2P Lending Investment Networks: A Hybrid Graph Convolution Approach. Proceedings ofIEEEIEEM 2019: 945-949.（最佳论文提名，杰出论文奖，获奖比例：约<8/1200）
3、近五年主持/参与项目（部分）
(1) 2017年01月– 2019年12月：国家自然科学基金，青年科学基金项目，题目：《基于图的特征选择学习算法及其在P2P借贷信用风险评估中的应用研究》，21万，主持
(2)2019年05月– 2022年05月：中央财经大学，第五批青年科研创新团队，30万，主持
(3)2018年01月– 2019年12月：中科院自动化所模式识别国家重点实验室，开放课题项目，5万，主持
(4) 2022年01月– 2024年12月：国家自然科学基金，优秀青年科学基金项目，题目：《结构模式识别与金融股市风险分析》，200万，第一参与人
(5) 2020年01月– 2023年12月：国家自然科学基金，面上项目，题目：《基于深度图卷积网络的金融风险分析理论研究》，71.6万，第一参与人
(6) 2017年05月– 2020年04月：中央财经大学，第四批青年科研创新团队，30万，第一参与人
4、近五年主要获奖
(1) 2019年12月：北京市教育委员会，2019年度“优秀指导教师”，省部级
(2) 2019年12月：国际工业工程及工程管理大会IEEE IEEM 2019，“最佳论文提名”与“优秀论文奖”，提名率：3%，国际会议论文奖
5、近五年主要学术兼职
(1) 2019年04月 –今：Pattern Recognition（PR），编委（Associate Editor）
(2) 2019年11月 –2021年12月：Pattern Recognition（PR）,客座编辑（Guest Editor），特刊：基于图方法的金融与商业大数据分析
6、近五年主要成果应用
(1) 2019年，中国电信：解决“业务合同”等信息的自动化分类与提取
(2)2020年，科大讯飞：完成“金融自然文本事件要素自动化提取”
(3)专利软著：已受理国家发明专利4项，已授权国家软件著作权1项
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