柴变芳，女，博士，教授，2015年毕业于北京交通大学，河北省三三三人才第三层次人才，以第一作者（通讯作者）发表SCI论文6篇、中文核心论文20余篇，主持国家级课题1项、省部级课题3项、市厅级课题2项、校级课题3项。主讲课程有机器学习、人工智能、文本挖掘、深度学习、复杂网络分析、数据科学与工程的数学基础、社会计算。
一、 主要研究方向
自然语言处理、图挖掘、智能地震数据处理及反演
二、 主要科研成果（不超过10个）
科研项目：
1、大规模网络半监督广义社区发现研究，D2015261，国家自然科学基金青年基金项目， 2016.1-2018.12，22.4万，主持。
2、 属性网络语义表示及聚类模式发现，F2019403070，2019.1-2022.12，河北省自然科学基金面上项目，2019.1-2022.12，10万，主持.
3、融合词表示学习和主题发现的文本挖掘及应用，ZD2020175，河北省教育厅重点项目，2020.1-2023.12，主持。
4、河北省《机器学习》研究生示范课，D22007024，河北省教育厅示范课项目，2020.1-2021.12，主持.
5、大规模交通网络的在线社区发现方法，BKLTDAM2014002，北京市重点实验室项目，2013.6-2014.9，2万，主持.
6、基于半监督深度学习的地震相识别技术研发，KJCXTD-2021-11，河北地质大学校级科技创新团队项目，2021.9-2024.9，10万.
7、多源知识增强型文本图表示学习及分类方法，KY2022010，河北地质大学国家预研项目，2023.1-2024.12，2万，主持.
8、 在线社交网络的动态广义社区发现研究，2014YJS039，北京交通大学博士创新基金项目，2014.1-2015.5，5万，主持.
9、河北省《机器学习》研究生示范课，KCJSX2024098，河北省教育厅示范课项目，2024.1-2025.12，主持.
三、 代表性论文及著作（不超过10篇）
论文：
[1] A Generative Model for Topic Discovery and Polysemy Embeddings on Directed Attributed Networks. Symmetry. 2022,14,703.
[2] A parameter selection method of the deterministic anti-annealing algorithm for network exploring. Neurocomputing, 2017: 192-199.
[3] Semi-Supervised Community Detection on Attributed Networks using Non-Negative Matrix Tri-Factorization with Node Popularity. Frontiers of Computer Science.2021,15(4):1-11.
[4] Combining a popularity-productivity stochastic block model with a discriminative-content model for general structure detection. Physical Review E, 2013, 88(3): 012807.
[5]Online EM algorithm for exploring general structure in massive networks. Physica A,2015,438:454-468.
[6] 基于概率模型的大规模网络结构发现方法.软件学报. 2014,25(12):2753-2766.
[7]一种基于随机块模型的快速广义社区发现算法.软件学报,2013,24(11):2699-2709.
[8]面向网络结构发现的批量主动学习算法.南京大学学报(自然科学),2019.11,55(06):1020-1029.
[9] 一种主动半监督大规模网络结构发现算法. 深圳大学学报(理工版).2019.11.37(3):243-250.
[10]柴变芳,吕峰,李文斌,王垚.基于主动学习先验的半监督K-means聚类算法.计算机应用,2018,38(11):3139-3143.
[11]柴变芳，欧朋成，胡吉朝.基于Spark的大规模网络结构发现算法. 计算机应用研究.2021,38(2):409-413.
[12] Zhao Yunhe; Chai Bianfang; Shuo Liangxun; Wu Heng; Wang Tianyi ; Few-Shot Learning for Seismic Facies Segmentation via Prototype Learning, Geophysics , 2023.春季, 88(3).
四、联系方式
Email：chaibianfang@163.com
电话：15003313039、0311-87208474
