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周静

职 称: 副教授,博士生导师


职 务: 无


电子邮箱: zhoujing_89@126.com/jing.zhou@ruc.edu.cn

教育经历

2012-2016,博士,北京大学光华管理学院 

2008-2012,学士,中央财经大学

工作经历

2020-至今,中国人民大学统计学院,副教授

2016-2020,中国人民大学统计学院,助理教授 

兼任职务

2024-至今,全国工业统计学教学研究会青年统计学家协会常务理事,副秘书长

2023-至今,中国现场统计研究会统计交叉科学研究分会常务理事

2019-至今,人民邮电出版社数据科学与统计·商业分析系列教材编委会委员

基金项目

  • 国家统计局全国统计科学重大研究项目,基于CT成像数据的三维重建与病灶评估的统计模型理论与应用研究,主持,2023-2025

  • 国家自然科学基金面上项目,人工智能背景下复杂网络数据建模与应用研究,主持,2022-2025

  • 中国人民大学科学研究基金面上项目,统计视角下的深度学习优化算法研究,主持,2021-2023

  • 国家统计局全国统计科学重点研究项目,基于网络结构数据的深度学习算法研究,主持,2020-2022

  • 北京市社科基金青年项目,人工智能背景下的新兴文化产业商业模式研究:以直播平台为例,主持,2020-2022

  • 国家自然科学基金青年基金,原创还是转发?社交网络视角下的 UGC 产生动机研究,主持,2018-2020

  • 中国人民大学新教师启动基金项目,网络数据分析及相关建模研究,主持,2017-2018

  • 中国博士后科学基金第60批面上项目,复杂网络数据建模及其高效计算方法的研究,主持,2016-2018

学术奖励

中国人民大学吴玉章青年学者(2024-至今)

入选北京市科协青年人才托举工程(2024-2026)

中国人民大学本科课外教学优秀指导教师(2023)

中国人民大学本科优秀论文指导教师(2023)

正大杯第十三届全国大学生市场调查与分析大赛优秀指导教师奖(2023)

北京应用统计学会学术研讨会优秀论文奖(2022)

中国人民大学第十届青年教师教学基本功比赛三等奖(2019)

第十八届京津地区青年概率统计研讨会最佳论文奖(2014)

开设课程

统计学,本科生,2017-2020 

高级统计学,非统计类硕博生,2017-2019 

统计软件应用,本科生,2018-至今 

深度学习,本科生,2020-至今 

商业应用分析,本科生(荣誉辅修学位),2020-至今

研究方向

欢迎对深度学习应用,医工交叉,AI辅助肺癌诊断,医学图像分析,生物统计感兴趣的同学报考

论文成果

( * 为通讯作者,^ 为本人指导的研究生、本科生)

  • Zhou, J., Guo, C., and Ji, Y*., (2024), RFDFM: A Deep Factorization Machine Network Model for Invasive Lung Adenocarcinoma Screening in CT Images. In the Proceedings of the 27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-2024).

  • Wu, S., Zhou, J*., Xu, K., and Wang, H., (2024), Class-Distributed Learning for Multinomial Logistic Regression with a High Dimensional Feature and Numerous Classes. Journal of Computational and Graphical Statistics, online first.

  • Zeng, Q., Zhou, J.*, Ji, Y., Wang, H., (2024), A Semiparametric Gaussian Mixture Model for Chest CT Based 3D Blood Vessel Reconstruction. Biostatistics, online first. https://doi.org/10.1093/biostatistics/kxae013. [PDF]

  • Fu, X^., Meng, X^., Zhou, J.*, and Ji, Y., (2023), High-risk Factor Prediction in Lung Cancer Using Thin CT Scans: An Attention-Enhanced Graph Convolutional Network Approach. In 2023 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), Istanbul, Turkiye, 2023 pp. 1905-1910. doi: 10.1109/BIBM58861.2023.10385853. [PDF]

  • Zhou, J., Hu, B., Feng, W., Zhang, Z., Fu, X.^, Shao, H.^, Wang, H., Jin, L., Ai, S., Ji, Y*., (2023), An Ensemble Deep Learning Model for Risk Stratification of Invasive Lung Adenocarcinoma Using Thin-Slice CT. Npj digital medicine, 6, 119. [PDF]

  • Liu, J., Zhou, J.*, Lan, W., and Wang, H., (2023), Spatial Dynamic Panel Models with Missing Data. Stat, 12: e585. [PDF]

  • Zhou, J., Leng, S.^, Wang, F*., and Wang, H., (2023), Automatic Discovery of Controversial Legal Judgments by an Entropy-Based Measurement. In the 35th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, SEKE2023, KSIR Virtual Conference Center, USA, July 1-10, 2023, pages 82–85. KSI Research Inc., 2023.[PDF]

  • Zhou, J*., Jing, X.^, Liu, M.^, and Wang, H., (2023), Compressing the Embedding Matrix by a Dictionary Screening Approach in Text Classification. In the Proceedings of the 26th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD2023), LNAI 13935, pp. 457–468. [PDF]

  • Qi, H., Cao, J.^, Chen, S.^, and Zhou, J*., (2023), Compressing Recurrent Neural Network Models through Principal Component Analysis. Statistics and its Interface, 16(3), 397-407. [PDF]

  • Zhang, R., Zhou, J.*, Lan, W., and Wang, H., (2022), A Case Study on the Shareholder Network Effect of Stock Market Data: A SARMA Approach. Science China Mathematics, 65(11),2219-2242. [PDF]

  • Qi, H., Zhou, J.*, and Wang, H., (2022), A Note on Factor Normalization for Deep Neural Network Models. Scientific Reports, 12, 5909. [PDF]

  • Zhou, J., Lan, W.*, and Wang, H., (2022), Asymptotic Covariance Estimation by Gaussian Random Perturbation. Computational Statistics and Data Analysis, 171, 107459. [PDF]

  • Zhou, J., Liu, J.*, Wang, F., and Wang H., (2022), Autoregressive model with spatial dependence and missing data. Journal of Business and Economic Statistics, 40(1): 28-34. [PDF]

  • Zhou, J., Qi, H.*, Chen, Y., and Wang, H., (2021), Progressive principal component analysis for compressing deep convolutional neural networks. Neurocomputing, 440(2021),197-206. [PDF]

  • Zhou, J., Li, D*, Pan,R., and Wang, H., (2020), Network GARCH Model. Statistica Sinica, 30(4), 1723-1740. [PDF]

  • Zhou, J., Zhou, J.*, Ding, Y, and Wang, H. (2019), The Magic of Danmaku: A Social Interaction Perspective in the Motivation of Gift Sending on Live Streaming Platforms. Electronic Commerce Research and Applications, Vol 34, 1-7. [PDF]

  • Zhou, J., Huang,D.*, and Wang, H., (2018), A note on estimating spatial autocorrelation in a discrete choice model. Statistics and Its Interface, Vol. 11, No. 3, 433-439. [PDF]

  • Huang. D, Zhou, J.*, and Wang, H., (2018), RFMS method for credit scoring based on bank card transaction data. Statistica Sinica, Vol. 28, No.4, 2903-2919. [PDF]

  • Zhou, J., Tu, Y, Chen, Y., and Wang, H., (2017), Estimating Spatial Autocorrelation with Sampled Network Data. Journal of Business and Economic Statistics, 35(1)., 130~138. [PDF]

  • Zhou, J., Huang D.*, and Wang, H. (2017), A Dynamic Logistic Regression for Network Link Prediction. Science China Mathematics, Vol.60, No.1, 165-176. [PDF]

  • 高天辰,曲浩,王菲菲,周静*(2023),基于海量高维特征因子的券商客户流失预警模型研究,经济管理学刊,第2卷第4期,143-168 [PDF]

  • 周静,杨玲燕,刘喆^,王芳*(2023),人工智能辅助法官决策研究:基于量刑偏差识别视角,经济管理学刊,第2卷第2期,197-218 [PDF]

  • 周静,庄艳阳^,周季蕾*(2022),基于文本语义与动态网络结构的科研合作网络链路预测研究,情报资料工作,43(6):21-29 [PDF]

  • 周静,沈俏蔚,涂平,王汉生(2019),社交网络中被关注者类型与发帖类型对用户发帖动机的影响研究,管理科学, 第32卷第2期,67-76 [PDF]

  • 周季蕾,周静*,李季(2018),“IP剧”的社会化媒体营销——基于文本挖掘与社会网络分析的研究,现代管理科学,2018第7期,99-102 [PDF]

  • 周静,周小宇,王汉生(2017),自我网络特征对电信客户流失的影响研究,管理科学, 第30卷第5期,28-37 [PDF]

  • 周静,沈俏蔚,涂平,王汉生(2017),原创还是转发?基于社交媒体UGC的交互效用研究,营销科学学报,第13卷第4辑,55-67 [PDF]

  • 潘蕊,周静*,关蓉,(2017),社会网络中意见领袖对客户间接价值的影响,商业研究,第59卷第9期,28-32 [PDF]

  • 周静,袁瑛,涂平(2016)中国电影圈主要导演和演员合作网络的结构特征分析,复杂系统与复杂性科学,第13卷第3期,69~80 [PDF]


    非主要作者及临床医学交叉学科文章: 

  • Luo, R., Zhao, S.*, and Zhou, J., (2023), Information Network, Public Announcements and Asset Prices. Pacific-Basin Finance Journal, Volume 77, 101882. [PDF]

  • Ji, Y., Bai, G., Qiu, B., Zhao, L., Zhou, J., Xue, Q., Gao. S., (2021), The surgical management of early-stage lung adenocarcinoma: is wedge resection effective? Journal of Thoracic Disease, 13(4):2137-2147. [PDF]

  • Huang, D., Guan, G.*, Zhou, J., and Wang, H. (2018), Network-based Naive Bayes Model for Social Network. Science China Mathematics, 61 (4): 627-640. [PDF]

  • 胡竞雄,周静,黄茜,马瑞颖,彭文广,钟跃思(2021),肝胆影像学指标对乙肝后肝硬化门静脉高压症患者肝功能预测价值,中华肝脏外科手术学电子杂志,第10卷第5期,493-497 [PDF]

  • 李季,张帅,周静(2020),服务与需求的匹配度对客户流失的影响研究:基于电信行业的客户数据实验,管理评论,第32卷第5期,192-204 [PDF]

  • 王雪,郭庆云,罗荣华,周静(2018),基于信息网络视角的机构持股与盈余公告市场反应研究,中国软科学,11, 172-183 [PDF]

专利软著

  • 发明专利,周静、冀瑛、付小桐,基于影像组学和深度学习的肺腺癌亚型识别方法和装置,授权公告日:2023年10月17日

  • 发明专利,冀瑛、周静、胡滨,基于多视野的3D卷积神经网络集成模型肺结节诊断系统,授权公告日:2023年04年07日

  • 发明专利,冀瑛、周静、刘建华、胡滨,基于图卷积神经网络的肺癌病理高危因素预测方法和装置,授权公告日:2023年03月21日

  • 计算机软件著作权,周静,冀瑛,孔志宇,多原发肺癌生存预后计算软件V1.0,登记日期:2023年05月18日

  • 计算机软件著作权,冀瑛、周静,基于EMV-3D-CNN模型的肺结节危险分级预测平台[简称:EMV-3D-CNN肺结节风险分级预测平台]V1.0,登记日期:2023年03月20日

著作成果

周静,鲁伟主编,深度学习:基于pytorch的实现,中国人民大学出版社,2023年6月

周静著,社交网络数据:理论与实践,北京邮电大学出版社,2022年4月

王汉生,周静编著,深度学习:从入门到精通,人民邮电出版社,2021年1月