许云峰，男，1980年7月，副教授，博士。教育部高等学校青年骨干教师国内访问学者（2013年清华大学），美国罗格斯大学访问学者（中国国家留学基金委资助），CCF高级会员，北京邮电大学出版社“大数据与人工智能智能系列丛书”执行主编。CCF人工智能与模式识别、高性能计算、大数据等专委会委员。论文累计引用次数800余次，H指数11，G指数22。2002年6月入职248cc永利集团计算机系，目前的主要研究方向包括（但不限于）：人工智能、大数据、计算机视觉、社交网络、生物信息计算、环境计算等领域。出版《大数据技术及行业应用》专著一部。主持或为主参与30多项国家级或省级纵向和横向课题，作为第一完成人取得国内领先科研成果2项，参与10项，与河北省多家龙头企业签订多项重大横向课题合作协议，课题组经费充足。为主参与编写专业书籍19本，作为第一完成人取得软件著作权登记50余项，作为第二完成人取得软件著作权登记30余项，发表其他EI索引或中文期刊论文60余篇。截至2026年6月，指导研究生已毕业40余人，其中部分就业于国内一线互联网大厂。

代表性成果（论文）

1. SLCAM: a lightweight spatial location channel attention module for image classification, 2025, SCI期刊，中科院一区TOP期刊，第一作者。IF=7.5。

2. LYA-YOLO: a lightweight and accurate YOLO model in drone aerial image scenes, 2026, SCI期刊，中科院一区TOP期刊，通讯作者。IF=7.5。

3. Motion estimation for multi-object tracking using KalmanNet with semantic-independent encoding,Information Fusion,Volume 136,2026,104513,SCI期刊，中科院一区TOP期刊，三作。IF=15.5

4. "Finding structural hole spanners based on community forest model and diminishing marginal utility in large scale social networks." Knowledge-Based Systems (2020): 105916 ，通讯作者，SCI期刊，中科院一区论文，TOP期刊， SCI IF=8.038。截至到2026年6月被引用22次。

5. GLMAE: Graph Representation Learning Method Combining Generative Learning and Masking Autoencoder, ICASSP 2024 - 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Seoul, Korea, Republic of, 2024, pp. 5835-5839. CCF B类会议，通讯领域顶级国际会议，一作。

6. HGFM : A Hierarchical Grained and Feature Model for Acoustic Emotion Recognition[C]// ICASSP 2020 - 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2020. ICASSP 2020, May 4-8 2020, CCF B类会议，通讯领域顶级国际会议，一作。截至到2026年6月被引用57次。

7. Finding overlapping community from social networks based on community forest model[J]. Knowledge-Based Systems, 2016, 109:238-255. 一作，TOP期刊. 截至到2024年6月被引用37次。

8. 结合跨模态注意力蒸馏与情感转移损失的多模态情感分析.计算机工程与应用.2025.通讯作者.CCF推荐的T2类期刊论文。

9.  C-BGA：结合对比学习的多模态语音情感识别网络[J].计算机工程与应用,2024,60(16):168-176.通讯作者.CCF推荐的T2类期刊论文。

10. 基于数据与特征增强的自监督图表示学习方法[J].计算机工程与应用,2024,60(17):148-157.一作.CCF推荐的T2类期刊论文。

11. 受限计算环境下的化工实验室安全检测模型[J].安全与环境学报,2024.一作。

12. A novel disjoint community detection algorithm for social networks based on backbone degree and expansion[J]. Expert Systems with Applications, 2015, 42(21):8349-8360. 一作，TOP期刊.截至到2026年5月被引用37次。

13. 大数据技术及行业应用. 北京邮电大学出版社. 2016. 学术专著.

14. Chinese comments sentiment classification based on word2vec and SVMperf[J]. Expert Systems with Applications, 2015, 42(4):1857-1863. 联合一作，截至到2026年6月被引用436次。

15. 推荐系统研究综述. 河北科技大学学报, 41(1), 12. 入选中国知网学术精要（2023年3-4月）高被引、高下载论文。联合通讯作者。

代表性成果（项目）

1. 基于大数据和人工智能算法的教育行业软件和算法技术开发，重大横向项目，2023.05.26-2028.05.26。

2. 视频图像识别算法、大数据算法软件技术开发,重大横向项目，2022.05.13-2024.05.12。

3. 危险废物全流程智能监管技术集成研究与应用[21373802D]，河北省重点研发计划项目资助项目，2021.9-2024.8。

4. 教育部人工智能协同育人项目(201801003011)，合作公司为百度时代网络技术（北京）有限公司，2018-2019。

5. 高速数百万级LED显示屏亮度检测与修正系统，河北省教育厅指令性课题，2010-2013.

社会兼职

Information Sciences、 Knowledge-Based Systems、Expert Systems with Applications等国际TOP、SCI一区期刊审稿人，北京邮电大学出版社“大数据与人工智能智能系列丛书”执行主编。联系方式：欢迎数学功底扎实、编程能力较好的同学与我联系，联系邮箱：386839300@qq.com。

代表性研究工作：

1. 轻量化空间位置通道注意力模块SLCAM：针对CBAM、CA等主流注意力模块无法联动融合通道、双向空间位置信息，且算力开销偏高、适配性差的问题，提出轻量化空间位置通道注意力模块SLCAM。模块搭建四分支并行结构，依托一维池化分别提取水平、垂直位置、全局空间与通道特征，实现通道、横向、纵向三维依赖联合建模。该模块结构极简、即插即用，无需改动主干网络，可嵌入ResNet、MobileNet等主流图像分类网络。实验表明，相较ECA、CA等经典注意力模块，SLCAM参数量与计算量更低，分类识别精度更优，兼顾识别性能与推理速度，适配移动端、嵌入式低算力视觉识别场景，具备极强工程实用性。该工作发表在ESWA上， ESWA是SCI期刊，中科院一区期刊，TOP期刊， SCI IF=7.5。

2. 结构洞桥接者（Structural Hole Spanner）挖掘研究：结构洞桥接者（简称SHS）在信息传播，社区发现，流行病和谣言传播，链接预测和病毒式营销中发挥着关键作用，其发现是社交网络领域的一项关键研究工作。一些学者基于数学，社会学和经济学提出了启发性的模型和方法。本文在现有工作的基础上，试图给出一个更为直观和详细的结构洞桥接者的定义，并提出了一种基于社区森林模型和边际效应递减的结构洞桥接者识别算法。我们的工作包括以下四个方面。首先，我们揭示了社区重建过程中边际效应递减的现象。其次，我们证明了基于局部或片面特征的度量不能用作判断结构洞桥接者的标准。第三，我们证明了SHS的影响与网络中SHS的分布无关。第四，我们开发了一种新颖的算法来识别SHS。我们的算法与最新的算法相比具有稍好的性能。它在Zachary的空手道俱乐部，美国大学橄榄球，从DBLP采样的真实样本，从Youtube采样的真实样本以及大规模学术协作网络DBLP上都运行良好。该工作发表在KBS上， KBS 是SCI期刊，中科院一区期刊，TOP期刊， SCI IF=8.038。

3. 重叠社区发现研究：将社区森林模型扩展成重叠社区森林模型，重新定义了重叠社区和非重叠社区概念，开发了一种重叠社区发现算法，该算法总体表现优于Louvin、CPM和MMSB等知名算法。

4. 非重叠社区发现研究： 提出了一种从全局角度刻画社交网络的新模型——社区森林模型，定义了一种度量节点之间关系的新度量——骨干度，重新定义了社区概念，开发了一种能清晰的刻画社区的内部结构和外部边界的非重叠社区发现算法。

图1 在American College Football数据集上运行该算法的结果

5. 相关算法及技术应用总结：2016年出版专著《大数据技术及行业应用》一书，该书由河北科技大学、清华大学、上海大学等科研机构一线教师合著，从行业应用的角度解惑如下问题：如何定义大数据、学习大数据、构建大数据平台、应用大数据？什么是大数据思维？

图2 《大数据技术及行业应用》一书封面

团队和软硬件条件：团队由近30人的青年数据科技人员组建而成，致力于将人工智能和大数据研究推广应用到实体产业。在硬件配置上，拥有80节点的大数据集群计算平台（自主研发）、深度学习服务器10台（自筹经费）、专业计算卡40块，显存600多G（自筹经费）。4旋翼无人机多台（自筹经费）。8K 76寸可视化显示器一台（自筹经费），4K专业显示屏4块，2K屏10块（自筹经费）。海量的行业数据和大量的应用场景：海量的语音数据 ；40T的图像数据 ；20T的视频数据；海量行业数据。

良好的就业和读博前景：团队已毕业学生遍布BATJZ等多家一线互联网知名企业，拥有多次内推机会。与多所国内外高校合作关系良好，后续可以推荐读博。

公益活动：

2018年推出开源大数据和人工智能实验系统，该系统配套电子资源30G左右，包括实验系统镜像、讲义等。配套电子资源的推出，解决了国内大数据和人工智能相关专业上机实验难、案例少和开课难的具体困难。该教材的配套实验系统的相关资源下载网址：https://pan.baidu.com/s/15Fc1L3iJEcbXo7SVW9mTfg 提取码：iaom