蒋婷，博士，副教授，硕士生导师。
主要研究方向为计算机技术与应用、大数据分析与管理、知识图谱、语义网络、文本信息处理、图神经网络、推荐系统等。主持多项国家级、省部级和市厅级研究课题，以第1作者/通讯作者身份发表高水平期刊论文10余篇。
邮箱: jiangtinghaha(at)126.com
欢迎报考计算机/软件工程的硕士研究生与我联系。
科研项目：
1. 国家自然科学基金青年科学基金项目（71904078）:面向学术文献策略阅读的语义支撑技术研究，2020.01~2022.12
2. 江苏省自然科学基金项目（BK20190793）:面向学术文献策略阅读的语义支撑技术研究，2019.07~2022.06
3. 江苏高校哲学社会科学研究基金项目（2018SJA0263）:“全媒体”环境下中华文化知识本体自动构建研究，2019.01~2021.06
4. 南京财经大学教改课题（JGY19062）：大数据实验课程混合式教学的研究和实践，2020.01～2022.12
5. 南京财经大学“青年学者支持计划” 2018.01~2020.12
6.“南京大学优秀博士研究生创新能力提升计划B”项目（201601B033）：基于本体学习的学科资源语义深度标注研究，2016.06~2017.06
7. “江苏省研究生培养创新工程”研究生科研创新计划项目（博士，KYZZ15_0020）：面向学科领域的本体学习研究（省立省助）
8. “江苏省研究生培养创新工程”研究生科研创新计划项目（硕士，CXLX11_0282）：面向复杂产品设计的知识推理研究（省立省助）
发表论文：
[1] Zhou X, Gao Y, Jiang T*, et al. An online approach for robust parameter design with incremental Gaussian process[J]. Quality Engineering, 2022: 1-14. (SCI)
[2] Zhou X, Wang L, Jiang T*, et al. Incremental Kriging based online robust parameter design[J]. Quality and Reliability Engineering International. 2022, 38(4) :2139-2155(SCI)
[3] Zhou X, Jiang T*, Zhou Z, et al. Sequential∊-Support Vector Regression based Online Robust Parameter Design[J]. Computers & Industrial Engineering, 2021, 158: 107391. (SCI)
[4] Zhou X J, Jiang T*. Robust Parameter Design based on Kullback-Leibler Divergence[J]. Computers & Industrial Engineering, 2019(135): 913-921. (SCI)
[5] Jiang T*, Zhou X J. Gradient/Hessian-enhanced least square support vector regression[J]. Information Processing Letters, 2018, 134: 1-8. (SCI)
[6] Zhou X J, Jiang T*. An effective way to integrate ε-support vector regression with gradients[J]. Expert Systems with Applications, 2018, 99: 126-140. (SCI)
[7] Jiang T , Zhou X J. Estimation of actuarial quantities at fractional ages with Kriging[J]. Communications in Statistics-Theory and Methods, 2016, 45(23): 6943-6954. (SCI)
[8] Zhou X J, Jiang T*. Metamodel selection based on stepwise regression[J]. Structural and Multidisciplinary Optimization, 2016, 54(3): 641-657. (SCI)
[9] Zhou X J, Jiang T*. Enhancing Least Square Support Vector Regression with Gradient Information[J]. Neural Processing Letters, 2016, 43(1): 65-83. (SCI)
[10] 蒋婷. 学术文献术语抽取方案比较研究[J]. 信息资源管理学报, 2021, 11(1): 112-122. (CSSCI)
[11] 蒋婷, 孙建军. 人文社科专题数据库深度语义化研究[J]. 信息资源管理学报, 2020, 5(40):12-22（CSSCI, 《人大复印报刊资料 • 图书馆学情报学》2021年第1期转载）
[12] 蒋婷, 孙建军. 领域学术本体概念等级关系抽取研究[J]. 情报学报, 2017,10:1080-1092. （CSSCI，图情领域一流期刊，《人大复印报刊资料 •图书馆学情报学》2018年03期转载）
[13] 蒋婷, 孙建军. 学术资源本体非等级关系抽取研究[J]. 图书情报工作, 2016, 60(20): 112-122. （CSSCI）
[14] 蒋婷, 孙建军. 基于 SVR 模型的中文领域术语自动抽取研究——面向图书情报领域[J]. 情报理论与实践, 2016, 39(1): 24-31. （CSSCI）
[15] 蒋婷, 周晓剑. 基于梯度信息的最小二乘支持向量回归机[J]. 系统工程, 2016, 34(1): 127-133. （CSSCI）
[16] 蒋婷, 丁晟春. 面向产品设计的知识推理综述[J]. 现代情报, 2012, 32(6): 169-173. （CSSCI）
[17] 孙建军, 裴雷, 蒋婷. 面向学科领域的学术文献语义标注框架研究[J]. 情报学报, 2018, 37(11): 1077-1086. （CSSCI，图情领域一流期刊，《人大复印报刊资料 •图书馆学情报学》2019年03期转载）
[18] 孙建军, 胡泽文, 蒋婷. 链接分析研究热点与前沿综述[J]. 情报学报, 2016, 35(4): 432-441. （CSSCI，图情领域一流期刊，《人大复印报刊资料 •图书馆学情报学》2016年10期转载）
