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性别：男            最高学位：博士               导师：硕导

邮箱：xiaoyushi@cigit.ac.cn

个人简介：

2015年7月入职中科院重庆院大数据挖掘与应用中心工作至今，一直从事用户行为认知与决策智能、具身智能等方面的基础研究和项目实施工作，中国科学院青年创新促进会会员,中国科学院西部之光计划入选者，先后主持国家自然科学基金、重庆市重点产业共性关键技术重点研究项目，重庆市技术创新与应用示范项目重大主体专项等10余项国家/省级项目，并作为骨干成员参与国家工信部制造业高质量发展专项、国家重点研发计划、自然基金面上基金、培育计划、重庆市人工智能重点专项等项目。在ACM TOIS、TKDE、IEEE TKDE、IEEE TBD等期刊发表高水平SCI论文30余篇，获重庆市科技进步一等奖1项，授权国家发明专利12项。更多信息可访问个人主页https://shixiaoyu0216.github.io/

教育经历：

2012-2014美国田纳西大学电子工程与计算机科学系 联合培养博士（国家公派）

2008-2015 电子科技大学计算机学院，博士毕业/工学博士

2003-2007 解放军信息工程大学电子技术学院 本科毕业/学士学位

主要研究方向：

强化学习、具身智能

招生专业：

计算机应用技术

代表性成果（含文章、专利、科研项目等）：

[1] Yanan Bai, Hongbo Zhao, Xiaoyu Shi*, Lin Chen, Towards practical and privacy-preserving CNN inference service for cloud-based medical imaging analysis: A homomorphic encryption-based approach. Comput. Methods Programs Biomed. 261: 108599 (2025), 中科院二区;

[2] Yanan Bai, Liji Xiao, Chongjun Xia, Kexiang Zeng, Xiaoyu Shi*.Tca4rec: contrastive learning with popularity-aware asymmetric augmentation for robust sequential recommendation. J. Big Data 12(1): 137 (2025), 中科院二区;

[3] Xiaoyu Shi, Quanliang Liu, Hong Xie, Di Wu, Bo Peng, Mingsheng Shang*, Defu Lian, Relieving Popularity Bias in Interactive Recommendation: A Diversity-Novelty-Aware Reinforcement Learning Approach, ACM Transactions on Information Systems (TOIS), Vol. 42, No. 2, 2024. CCF-A类期刊, 中科院一区;

[4] Xiaoyu Shi, Quanliang Liu, Hong Xie, Yanan Bai, and Mingsheng Shang*. Maximum Entropy Policy for Long-term Fairness in Interactive Recommender Systems. IEEE Transactions on Services Computing（TSC）, 2024. CCF-A类期刊, 中科院一区;

[5] Xiaoyu Shi, Quanliang Liu, Yanan Bai, and Mingsheng Shang*. RTiSR: a review-driven time interval-aware sequential recommendation method. Journal of Big ata, vol. 10, no. 1, p. 32, 2023. 中科院分区二区;

[6] Qingxian Wang#, Suqiang Wu, Yanan Bai, Quanliang Liu, and Xiaoyu Shi* Neighbor Importance-aware Graph Collaborative Filtering for Item Recommendation. Neurocomputing, p. 126429, 2023. CCF-C类期刊，中科院分区二区;

[7] Xiaoyu Shi, Qiang He, Xin Luo, Yanan Bai, and Mingsheng Shang. Large-scale and scalable latent factor analysis via distributed alternative stochastic gradient descent for recommender systems. IEEE Transactions on Big Data. vol. 8, no. 2, p. 420–431, 2022. CCF-C类期刊，中科院分区二区,.

[8] Chongjun Xia, Xiaoyu Shi*, Hong Xie, Mingsheng Shang， Hierarchical Reinforcement Learning for Long-term Fairness in Interactive Recommendation, ICWS, 2024, CCF-B类会议。

[9] Xiaoyu Shi, Quanling Liu and Mingsheng Shang. Towards Long-term Fairness in Interactive Recommendation: A Maximum Entropy Reinforcement Learning Approach. IEEE International Conference on Web Services (ICWS 2023). (CCF-B类会议);

[10].Bingchao Wang, Xiaoyu Shi*, and Mingsheng Shang. A Self-decoupled Interpretable Prediction Framework for Highly-Variable Cloud Workloads. in International Conference on Database Systems for Advanced Applications (DASFAA), 2023, pp. 588–603. (CCF-B类会议);

[11] Zihui Zhao, Xiaoyu Shi*, and Mingsheng Shang. Performance and cost-aware task scheduling via deep reinforcement learning in cloud environment. in International Conference on Service-Oriented Computing, 2022, pp. 600–615. (CCF- B类会议);

[12] Hong Xie, Mingze Zhong, Xiaoyu Shi, Xiaoying Zhang, Jiang Zhong, Mingsheng Shang. Probabilistic Modeling of Assimilate-Contrast Effects in Online Rating Systems. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 36(2): 795-808 (2024) CCF-A类期刊, 中科院一区;

[13] Tao Tan, Hong Xie, Xiaoyu Shi, Mingsheng Shang:A Meta-Learning Approach to Mitigating the Estimation Bias of Q-Learning. ACM Trans. Knowl. Discov. Data 18(9): 226:1-226:23 (2024), CCF-B类期刊，中科院二区

[14] Haoran Gu, Yunni Xia, Hong Xie, Xiaoyu Shi, Mingsheng Shang: Robust and efficient algorithms for conversational contextual bandit. Inf. Sci. 657: 119993 (2024), CCF-B类期刊，中科院二区

[15] Tao Tan, Hong Xie, Yunni Xia, Xiaoyu Shi, Mingsheng Shang:

Asynchronous SGD with stale gradient dynamic adjustment for deep learning training. Inf. Sci. 681: 121220 (2024), CCF-B类期刊，中科院二区

科研项目：

[1] 2025.7.1-2028.6.3，面向室内复杂场景的智能机器人长时任务规划决策方法，重庆市自然科学基金创新发展基金，50万，主持；

[2] 2025.07.01-2028.12.31,具身智能人形机器人研发及应用，重庆市2025年度技术创新与应用发展“先进制造重大专项”，270万/1500万，课题负责人;

[3] 2023.12-2026.12，金融大模型智能服务平台关键技术研发及应用，重庆市技术创新与应用发展专项重大项目，CSTB2023TIAD-STX0031，100万/500万，课题负责人;

[4] 2023.07-2025.07 基于院校结合的新工科卓越计算机类学生培养探索与实践，重庆市教委研究生教育教学改革重大项目, 3万元, 主持;

[5]2022.01-2024.12, 面向用户偏好不确定性的序列推荐技术研究, 中国科学院西部之光西部青年A计划, 50万元, 主持;

[6]2018.01-2021.12, 大数据在化合物合成中的应用, 重庆市技术创新与应用发展专项重点项目, 20万元/100万元, 课题负责人;

[7]2020.03-2020.05, 新冠肺炎药物研发大数据平台关键技术研发, 重庆市两江新区应急科研项目, 20万元, 主持;

[8]2019.01-2021.12, 服务机器人云服务平台研制与应用, 重庆市智能机器人关键技术研发与产业化重大主题专项, 100万元, 主持;

[9]2018.01-2020.12, 建筑行业大数据平台建设与应用示范, 重庆市重点产业共性关键技术重点研发项目, 400万元, 课题负责人;

[10]2018.01-2018.12, 云计算数据中心的高效能调度算法研究, 重庆人社局留学归国人员创新计划, 5万元, 主持.

[11]2017.01-2020.12, 中国科学院青年创新会人才计划, 80万元, 主持.

[12]2017/01-2019/12 在线大数据系统中个性化推荐算法研究, 中国科学院西部之光西部青年学者计划, 15万元, 主持.

[13]2017/01-2019/12 大规模虚拟服务器集群性能与能耗高效自主控制研究, 国家自然科学基金青年基金, 20万元, 主持.

专利：

[1]史晓雨，尚明生，一种融合用户偏好预测的深度强化学习推荐方法，2024.12.06，CN 114021024 B，发明专利，授权

[2]史晓雨，尚明生，刘泉亮，基于深度强化学习的多样性感知交互推荐方法，2024.04.16，CN 114996584 B，发明专利，授权

[3]史晓雨，尚明生，罗梦珍，白亚男，一种面向不平衡文本数据的自分类方法，2023.05，CN110609898B，发明专利，授权

[4]史晓雨, 尚明生, 吕元鑫, 一种混凝土28d抗压强度预测方法, 2023.04, CN110263431B， 发明专利，授权

[5]史晓雨，冀倩倩，尚明生，一种不完备专利自动标引方法，CN10976299B，发明专利，授权

[6]史晓雨，尚明生，王思源，一种对抗攻击敏感的文本分类，2022.12, CN111984762B, 发明专利，授权

[7]史晓雨，尚明生，一种高效能数据中心云服务器资源自主管理方法，2021.10, CN201811309819.0，发明专利，授权

[8]史晓雨，尚明生，吕元鑫，冉龙宇，一种混凝土生产配合比的智能设计方法，2020.11，CN201910664792.5，发明专利，授权

[9] 尚明生, 史晓雨， 一种基于用户自主选择的个性化推荐方法和系统，2019/10， CN105512183B，发明专利，授权

奖励：

[1]重庆市科技进步一等奖，猪八戒网众创平台智能服务关键技术及应用，8/15，2020年

[2] CCF BIGDATA 2020最佳论文提名奖