姓名：马应龙
职称：教授，博士生导师
研究方向（Focus Area）：
1、人工智能与知识工程
2、大数据分析处理/并行与分布式计算
3、软件工程/服务计算
联系方式（Affiliation）
办公地址：主楼E1107
电子邮箱：yinglongma@ncepu.edu.cn
办公电话：010-61772643
一、个人简介
马应龙，男，1976年，籍贯陕西咸阳。2006年在中国科学院软件研究所获得工学博士学位，2002年在西北大学获得软件工程工学硕士学位，1999年在陕西师范大学获得计算机理学学士学位。2010年8月至2011年9月赴美国佐治亚理工学院公派访问学者。2017年评为教授，后担任博士生导师。中国计算机学会高级会员、IEEE会员，CCF自然语言处理专委执行委员、服务计算专委委员，人工智能学会会员，北京围手术期医学学会乳腺病微创及人工智能辅助诊治专业委员会常委，Systems and Soft Computing（Elsevier）期刊编委。
先后负责/承担国家重点研发计划课题2项、国家自然科学基金2项，承担包括国网公司在内横向课题十余项。在TSG、TPWRS、TKDE、TII、TFS、TNSE、TNSM、IOTJ、ESWA、INS、KBS、《电力系统自动化》、《中国图象图形学报》等国内外权威专业刊物以及ICCV、ACM MM、WWW、COLING、ISWC等国际重要学术会议发表论文多篇。多个权威期刊审稿人，担任PSSGT2026会议专题Co-Chair，CCKS2022-2024、IJCKG2021-2025等国内外学术会议程序委员会委员。
目前主要从事人工智能与知识工程、大数据分析等方面的研究工作。近期主要研究关注：1.模型可解释性/可信性研究，2.目标检测/图像分类：长尾弱监督学习、电力异常、缺陷检测应用，3. (并行/分布式)图计算：社交网络推荐、时间序列数据分析、知识图谱、状态估计/潮流计算并行加速，4.自然语言处理：多意图识别、情感分析等。
二、教学与人才培养情况
目前，主讲本科生课程：《软件项目管理》、《软件工程》；研究生课程：《图与网络》。
三、负责主要科研项目情况
1、国家级项目：
[1] 国家重点研发计划项目课题，“面向控申信息的过滤、校核、分类与集中管控”，2018.07-2021.06。
[2] 国家重点研发计划项目子课题，“检察业务协同信息栅格的资源集成、服务动态发现和数据管理技术”，2018.07-2021.06。
[3] 国家自然基金面上项目，“面向智能电网的语义驱动复杂事件处理研究”，2014.01-2017.12。
[4] 国家自然科学基金青年项目，“基于语义的稳定本体测量和评估研究”，2011.01-2013.12。
2、校企合作项目：
[1] 国网公司项目：基于摘要混合分区算法与AI模型融合的绿色数据中心智能运维优化关键技术，2026.04-2027.06。
[2] 国网公司项目：配网碳流追踪与数据生成加工技术研究，2025.05—2026.04。
[3] 国网公司项目：设备时态及量测模块开发集成服务，2024.07—2025.06。
[4] 国网公司项目：数字化项目知识图谱构建关键技术研究，2023.01-2024.06。
[5] 智国网公司项目：：任务驱动的多轮对话管理关键技术研究，2021.01-2021.12。
[6] 国网信通公司项目：基于知识发现的ICT系统故障分析及辅助研判关键技术研究，2019.01-2020.12。
[7] 国网公司项目：电力物联网终端设备安全风险评估与知识库构建，2020.01-2020.12。
[8] 国网公司项目：智能物联边缘代理技术研究，2021.01-2021.12。
四、获奖
指导学生获校级优秀博士毕业论文/校级优秀硕士毕业论文/北京市优秀毕业生多人次；获优秀本科班主任；获校级教学成果一等奖（参与）。
五、代表性论著(*通信作者)
1）深度学习模型可解释性/鲁棒性/可信性研究
[1] YL Ma*, WZ Ma, YD Wang, TD Wang, WG Ma. Hybrid Attention-Augmented Self-Interpretable Channel-Grouped Graph Convolutional Network for Robust Distribution Network Fault. IEEE Transactions on Smart Grid, 2026. (SCI一区)
[2]XF Liu, YL Ma*, DG Chen, L Liu*. Towards Embedding Ambiguity-Sensitive Graph Neural Network Explainability. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 32(12):6951-6964, 2024. (SCI一区)
[3] XF Liu, CQ Guo*, MJ Zhao, YL Ma*. GAXG: A Global and Self-adaptive Optimal Graph Topology Generation Framework for Explaining Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 11(6):6007-6023, 2024. (SCI一区)
[4] WZ Ma, XF Liu, YH Liu, YL Ma*. Post-hoc explainability of graph neural networks: A comprehensive survey. Information Sciences, 740: 123202, 2026. (SCI二区)
[5] Q Wang, J Wang, WZ Ma, YL Ma*. A temporal-channel interaction-based explainable approach for robust fault localization in power distribution networks. Electric Power Systems Research, 260:113374, 2026. (SCI三区)
2）计算机视觉/目标检测/图像识别/多媒体/时间序列分析：
[1] YD Wang, JY Chen, YL Ma*, CQ Guo, JQ Ma, WM Dong*. Supervision Intensity-Guided Adaptive One-to-Many Matching for Long-Tailed Object Detection. Proc. ACM International Conference on Multimedia (ACM MM 2026), 2026. (CCF A)
[2] YD Wang, CQ Guo, YL Ma*, JY Chen, Y Gao, WM Dong. Bridging Class Imbalance and Partial Labeling via Spectral-Balanced Energy Propagation for Skeleton-based Action Recognition. Proc. IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV'25), 2025:10162-10172. (CCF A)
[3] YL Ma*, HL Liu, YD Wang. OFLT: One-shot Federated Long-tailed Learning with Discriminative Representation Learning and Adaptive Logit Calibration. IEEE Internet of Things Journal, (13): 21005-21017, 2026. (SCI一区)
[4] HL Liu, YL Ma*, CQ Guo*, XF Liu and TD Wang. MOHFL: Multi-level One-shot Hierarchical Federated Learning with Enhanced Model Aggregation over Non-IID Data. IEEE Transactions on Network and Service Management, 22(3):2853-2865, 2025. (SCI二区)
[5] YD Wang, KS Sun, CQ Guo, SW Zhong, HL Liu, YL Ma*. Multiple Contrastive Experts for long-tailed image classification. Expert Systems with Applications, 255:124613, 2024. (SCI一区)
3）绿电计算/电力系统专用算法并行(分布式)加速应用：
[1] TD Wang, YL Ma*, YH Liu, SY Liu, and YF Zhang. Fast and Scalable Newton-Raphson Power Flow Analysis via Hierarchical Parallelism and Graph Node-based Hash Storage. IEEE Transactions on Power Systems, 2026. (SCI一区)
[2] YL Ma*, TD Wang, CQ Guo, YB Chen, SY Liu. A Fully Parallel and Scalable FDSE Approach Based on Balanced Measurements Partitioning and Graph Node-centric Hash Storage. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 21(3):2124-2133,2025. (SCI一区)
[3] Q Wang, W He, S Yang, RY Zhao, YL Ma*. Accelerating complex graph queries by summary-based hybrid partitioning for discovering vulnerabilities of distribution equipment. Future Generation Computer System, 167: 107747, 2025. (SCI一区)
4）自然语言处理/意图识别/情感分析/推荐系统/知识图谱及应用研究：
[1] Y Wang, CQ Guo, YL Ma*, Q Feng. Recommendation feedback-based dynamic adaptive training for efficient social item recommendation. Expert Systems with Applications, 262:125605, 2025. (SCI一区)
[2] MJ Zhao, MZ Wang, YL Ma, D Niu, HJ Wu*. CEIL: A General Classification-Enhanced Iterative Learning Framework for Text Clustering. Proc. Web Conference (WWW’23), 2023:1784-1792. (CCF A)
[3] YL Ma*, YH Pang. Learnable Dependency-based Double Graph Structure for Aspect-based Sentiment Analysis. Proc. International Conference on Computational Linguistics (COLING 2022), 2022: 7086-7092. (CCF B)
[4] YL Ma*, XF Liu, LJ Zhao, Y Liang, P Zhang, BH Jin. Hybrid embedding-based text representation for hierarchical multi-label text classification. Expert Systems with Applications, 187: 115905, 2022. (SCI一区)
[5] YL Ma*, L Liu, et al. A Graph Derivation Based Approach for Measuring and Comparing Structural Semantics of Ontologies. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 26(5): 1039-1052, 2015. (CCF A)
著作：金蓓弘, 马应龙等. 分布式系统:概念与设计(原书第5版). [译著]. 机械工业出版社, 2013.
六、学生毕业去向
目前，全日制博士生毕业3人，毕业去向为中海油、太原理工大学、海南大学等。全日制硕士生毕业60余人，毕业后工作在电力系统[国家电网在京或省网公司、能源集团或下属单位、南方电网公司、许继电气等]、银行系统[农行、工行、建行、中国银行、交行、华夏、光大、邮政储蓄及徽商、齐鲁等省属银行等]、中国移动、联通等在京或省属单位，以及一些大厂公司[阿里北京/杭州、腾讯、美团、滴滴、京东、百度等]。
欢迎报考我的博硕士研究生，实验室会尽可能地提供充足实验条件、宽松研究环境，希望我们一起携手、共同进步！
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