访问学者：明尼苏达大学双城分校，2007-12～2008.12 博士：电子科技大学， 2005.3～2010.7 硕士：电子科技大学， 2002.9～2005.3 学士：桂林电子科技大学，1998.9～2002.7

主研项目 【1】 国家自然科学基金《基于社交网络的多样性小众推荐技术研究》，（项目负责人），2012.1-2014.12 【2】 国家自然科学基金《面向个性化隐私保护的物联网多方协同挖掘模型研究》，（项目第二负责人），2011.1-2013.12 【3】 国家自然科学基金《基于隐私保护的分布式数据流异常检测模型融合研究》，（项目第二负责人），2010.1-2012.12 【4】 国家自然科学基金《基于神经网络的大规模数值模拟数据分析技术与研究》，（项目经理），2005.1-2007.12 【5】 国家863计划《海量短信流的智能监管及关键技术研究》，（项目主研），（基金号：2006AA01Z414），2007.1－2008.12 【6】 国家863计划《Web舆情的社会网络关系挖掘》，（项目主研），（基金号：2007AA01Z440），2008.1－2009.12 【7】 华为技术合作项目，电信业务流行趋势模型研究（项目第二负责人），2009.12-2010.12 【8】 华为技术合作项目，《音乐内容分析》（项目第二负责人），2007.10-2008.6 【9】 华为技术合作项目，基于数据挖掘的短信广告定向投放技术研究（项目主研），2007.1-2007.12 【10】 华为技术合作项目，基于数据挖掘的云计算平台（项目主研），2007.12-2011.12 【11】 四川省科技攻关项目，垃圾短信的基础软件平台（项目主研），2008.1-2009.12 【12】 重庆瑞迪恩科技有限公司技术合作项目，短信智能分类软件系统（项目第二负责人），2010.1-2011.5 【13】 北京百分点科技有限公司技术合作项目，手机微阅读个性化推荐软件（项目第二负责人），2010.10-2011.9

发表的学术论文 【1】 Junín Zhou, A. Lazarevic, K. W. Hsu, Unsupervised learning based distributed detection of global anomalies, IJITDM, 9(6) (2010) 935-957. (SCI影响因子3.139) 【2】 Jun-Lin Zhou, Y. Fu, Clustering High Dimensional Data using Growing SOM, Second International Symposium on Neural Networks, 2005, pp. 63-68. (SCI/EI) 【3】 Jun-Lin Zhou, Y. Fu, Scientific Data Lossless Compression using Fast Neural Network, Third International Symposium on Neural Networks, 2006, 1293-1298. (SCI/EI) 【4】 Jun-lin Zhou, Y. Fu, Y. Wu, Anomaly Detection over Concept Drifting Data Streams, Journal of Computational Information Systems, 5(6) (2009) 1697-1703. (EI) 【5】 周俊临, 傅彦, 吴跃, 高辉, 基于隐私保护的分布式异常检测方法, 控制与决策, 25(12) (2010). (EI) 【6】 周俊临, 傅彦, 吴跃, 方育柯, 夏虎, 基于模型共享的分布式无监督异常检测, 郑州大学学报理工版, 42(1) (2010) 89-93. 【7】 Junlin Zhou, J. Deng, Y. Fu, Y. Wu, Distributed anomaly detection by model sharing, ICACIA, 2009, 297-300. (EI) 【8】 Jun-Lin Zhou, Y. Fu, Y. Wu, Nonlinear Functions Approximation using Fast Wavelet Neural Network, IPWAMTIP, 2006, 220-225. 【9】 周俊临, 傅彦, 吴跃, 基于自适应学习率独立分量分析的图像盲分离, 计算机工程与应用, 43(5) (2007) 21-23. 【10】 周俊临, 傅彦, 聂琨坤, 自适应网格数据的分布式特征提取研究, 计算机科学, 31(10) (2004). 【11】 Jun-Lin Zhou, Y. Fu, From popularity to personality: a heuristic music recommendation method for niche market, JCST, 2010, accepted. (SCI) 【12】 Jun-Lin Zhou, Y. Fu, Unsupervised Distributed Novelty Detection on Scientific Simulation Data, Journal of Computational Information Systems, 2010, accepted. (EI) 【13】 D. C. Nie, Z. K. Zhang, Junlin Zhou, Y. Fu, Evaluating the Effects of Trustworthiness and Preference in Recommender Systems, 2nd International Workshop on Social Recommender Systems, Hangzhou, China, 2011. 【14】 Y. Fu, Jun-Lin Zhou, Y. Wu, Online reactive anomaly detection over stream data, International Conference on Apperceiving Computing and Intelligence Analysis, 2008, 291-294. (EI) 【15】 傅彦, 周俊临, 吴跃, 快速神经网络无损压缩方法研究, 电子科技大学学报, 6 (2007) 1245-1248. 【16】 D. C Nie, Z. C. Zhang, Jun-lin Zhou, Y. Fu, Evaluating the effects of trustworthiness and preference in recommender systems, CSCW, Hangzhou, China, 2011. 【17】 Junlin Zhou, A. Lazarevic, K. W. Hsu, J. Srivastava, Unsupervised Learning Based Distributed Detection of Global Anomalies, Technical Report, (http://www.cs.umn.edu/research/technical_reports.php?page=report&report_id=08-023), UMN, 2008. 【18】 Fang Yu-ke, Fu Yan, Zhou Jun-lin, Sun Chong-jing. LPBoost with Strong Classifier, International Journal of Computational Intelligence Systems (accepted) 【19】 方育柯，傅彦，周俊临，佘莉，孙崇敬. 基于选择性集成的最大化软间隔方法, 软件学报(accepted) 【20】 Fang Yu-ke, Fu Yan, Zhou Jun-lin, Sun Chong-jing, Improved neighborhood-based algorithms for large-scale recommender systems, Journal of Computational Information Systems (accepted) 【21】 Fang Yu-ke, Fu Yan, Zhou Jun-lin. Improved boosting algorithm using combined weak classifiers, Journal of Computational Information Systems, 7:5 (2011) 1455-146. 【22】 Fang Yu-ke, Fu Yan, Zhou Jun-lin, Research Of Anomaly Detection Mining Based Adaptive Intrusion Detection Techniques，WKDD 2010, pp 552-555, 2010 【23】 方育柯，傅彦，周俊临, 基于孤立点检测的自适应入侵检测技术研究, 网络信息安全 , 2009(7)，pp 28-31. 【24】 Fang Yu-ke, Fu Yan, Zhou Jun-lin, 基于主题网络爬虫的不信息识别, 郑州大学学报,2010(2), pp26-30. 【25】 方育柯，傅彦，周俊临, 基于集成学习的个性化推荐算法，计算机工程与应用, 2011, 47(10), pp 1-4.

申请发明专利 【1】 预测用户对商品的兴趣的方法、装置和广告发布方法 （200710106046.1） 【2】 一种变异关键词的提取方法 （200810045712）已授权 【3】 一种垃圾短信过滤方法 （200710050448）已授权