今天我们将带大家深入解析伍伦贡大学 计算机科学系的博士生导师Prof.Yan，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。
研究领域解析和深入探讨
教授主要专注于服务计算和Web服务领域的前沿研究。从他的研究兴趣可以看出，教授的核心研究方向集中在以下几个方面：
- 服务导向计算与Web服务：这是教授研究的基础领域，主要探讨如何通过网络服务技术实现分布式计算环境下的应用集成与交互。该领域关注服务的发现、组合、监控和管理，为构建灵活、可扩展的应用系统提供理论和技术支持。
- 服务导向软件工程：教授在这一领域研究如何应用服务导向的理念和方法指导软件系统的设计、开发和维护。这涉及到服务模型的建立、服务接口的定义、服务质量保障等多个方面，旨在提高软件系统的可重用性、灵活性和可维护性。
- 工作流技术：教授特别关注点对点（Peer-to-Peer）工作流和去中心化工作流管理。这种技术允许在没有集中控制的情况下协调和执行复杂的业务流程，提高系统的可靠性和可扩展性。
- 服务水平协议管理：这是确保服务质量的核心机制，教授研究如何定义、监控和执行服务水平协议，以确保服务消费者能够获得符合预期的服务质量。
- 自适应流程管理：在动态变化的环境中，业务流程需要能够灵活调整以适应新的需求和条件。教授在这一领域的研究致力于开发能够自动感知环境变化并相应调整执行策略的流程管理技术。
精读教授所发表的文章
1.《Improving the recommendation accuracy of TrustSVD via trustworthy analysis in the social network environment》
2025年2月发表于Journal of Information Science
文章中教授与合作者探讨了如何通过可信度分析提高社交网络环境中TrustSVD推荐算法的准确性。这表明教授正在关注社交信息对推荐系统的影响和改进方法。
2.《Unmanned Aerial Vehicle-Aided Intelligent Transportation Systems: Vision, Challenges, and Opportunities》
2025年1月发表于IEEE Communications Surveys and Tutorials
文章阐述了无人机在智能交通系统中的应用前景、挑战和机遇。这代表教授在无人机系统应用领域的探索。
3.《Proactive Agent Behaviour in Dynamic Distributed Constraint Optimisation Problems》
2024年5月发表于Information (Switzerland)
研究了动态分布式约束优化问题中的主动式代理行为，体现了教授在多代理系统方面的研究兴趣。
4.《A communication link lifetime prediction-supported V2V partial computation offloading scheme for autonomous driving》
2024年3月发表于Journal of Intelligent and Fuzzy Systems
文章中提出了一种基于通信链路生命周期预测的车辆间部分计算卸载方案，用于自动驾驶场景。
教授的学术地位
从教授的职业发展轨迹来看，他于2016年至2023年担任伍伦贡大学计算与信息技术学院副教授，并于2024年晋升为正教授，这表明他在学术界具有显著的影响力和认可度。
教授拥有ORCID标识符（0000-0002-6474-1049），这有助于确保他的学术成果得到准确归属和广泛传播。从发表的132篇研究成果来看，教授是一位富有成果的研究者，其研究在服务计算、多代理系统和人工智能应用等领域具有重要贡献。
从教授获得的研究资助情况来看，他参与了多个重要的研究项目：
- 澳大利亚研究理事会(ARC)资助的"无人机系统对抗机器学习的鲁棒防御"项目（2025年4月至2027年3月），表明他在无人机安全和对抗机器学习防御领域的研究得到国家级研究机构的认可。
- 连接创新网络(Connectivity Innovation Network)资助的"改善紧急情况和自然灾害中电信系统恢复力的多代理系统解决方案"项目（2024年至2025年），体现了他的研究具有重要的社会应用价值。
- 伍伦贡大学内部资助的"推进多模态大数据准备"项目（2024年），反映了他在大数据处理领域的专业知识得到校内认可。
教授发表论文的期刊如IEEE Communications Surveys and Tutorials、Journal of Information Science等，都是计算机科学和通信领域的知名期刊，这进一步证明了他的研究质量和学术影响力。
有话说
基于教授的研究兴趣和近期成果，有以下几个方向可能是有潜力的创新研究点：
- 可信人工智能与服务计算的融合：随着人工智能技术的广泛应用，如何确保AI系统的可信度成为重要挑战。将教授在服务水平协议和可信度评估方面的研究经验应用于AI系统，探索可信AI服务的设计和实现方法，可能是一个有价值的研究方向。
- 基于多代理的去中心化联邦学习：联邦学习是一种保护数据隐私的分布式机器学习方法，而教授在多代理系统和去中心化工作流方面的研究经验可以用于设计更高效、更安全的联邦学习框架。特别是将BDI代理模型应用于联邦学习中的参与者建模，可能带来新的研究突破。
- 服务计算范式下的无人机群协同：结合教授在无人机系统和服务计算方面的研究背景，探索如何将服务导向的思想应用于无人机群的协同控制，使无人机能够灵活组合各种服务能力以完成复杂任务。
- 面向突发事件的自适应资源调度：将教授在自适应流程管理和应急资源分配方面的研究结合起来，探索在突发事件情景下，如何实现资源的智能感知和动态调度，提高系统对突发事件的响应能力。
- 社交信任感知的分布式服务发现与组合：结合教授在社交信任和服务计算方面的研究，探索如何利用社交网络中的信任关系指导分布式环境中的服务发现和组合，提高服务质量和用户满意度。
博士背景
Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
