刘红岩，清华大学经济管理学院管理科学与工程系教授，清华大学管理学博士。主要研究领域为数据/文本挖掘、商务智能、社会网络分析、社会计算、个性化推荐系统、信息系统、数据管理等，信息系统与信息管理下的商务智能、知识发现的理论与应用研究。讲授课程包括数据库原理、数据库应用、商务智能、数据仓库与数据挖掘、数据结构、C语言、信息管理等。 刘红岩教授是国家自然科学基金通讯评议专家，在国际顶级及高水平学术期刊，如INFORMS Journal on Computing (one of UTD 24 leading business journals, 3篇)、ACM Transactions on Database Systems (TODS, 1篇)、ACM Transactions on Information Systems (TOIS, 2篇)、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE, 1篇)、Decision Support Systems (DSS, 4篇)、Information Sciences (1篇)、Computational Intelligence (1篇)、Knowledge and Information Systems (2篇)、Electronic Commerce Research and Applications (1篇)等上发表多篇论文，在顶级国际学术会议如VLDB (接收率15.2%)、IEEE ICDE (接收率15.2%)、ACM SIGKDD、IEEE ICDM (接收率17.68%)、SIAM on Data Mining (SDM) (接收率23.36%)、WWW、ACM CIKM(接收率20%)等发表文章数十篇，近些年在国际学术期刊和国际学术会议上总共发表论文80余篇。主持国家自然科学基金3项以及多项企业研究院和企业合作研究课题，作为主要成员参与国家自然科学基金重大项目、国家自然科学基金创新研究群体项目、国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目等。出版书籍《商务智能技术及应用》（清华大学出版社，2013年）、《数据库技术及应用》（清华大学出版社，2007年）等。曾获得过多项奖励及荣誉称号，2006年一篇论文被评为数据挖掘顶级国际会议SDM2006四篇最佳论文之一，获CSWIM2009国际会议唯一最佳论文奖，获ADMA2009国际会议唯一最佳研究论文奖，获数据挖掘顶级国际会议SDM2010唯一最佳论文奖；获得5项国家发明专利授权；并先后获得2009年度先进工作者，2009年教学优秀二等奖，2010年科研工作先进二等奖以及清华大学经管学院最佳班主任奖等。 曾以访问学者身份访问多所国际高校，如香港中文大学系统工程与工程管理系（2011年2月）、美国伊利诺依大学计算机系（UIUC）（2004年9月–2005年10月）、香港科技大学计算机系（2002年8月）、香港中文大学工学院（2001年4月–6月）、香港中文大学商学院（1999年8月–12月），与国际上多位知名的教授开展合作研究。曾担任众多国际会议的程序委员会委员，例如ICIS Associate Editor、CIKM、PACIS、PAISI、ADMA、APWeb、WAIM、WISE、WISM、CSWIM、CNAIS等及部分会议的PC Co-chair, track chair及panel chair等，同时担任多个国际高水平学术期刊Management Sciences (MS)、Information System Research (ISR)、INFORMS Journal on Computing、IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering (TKDE)、Decision Sciences、ACM Transactions on Management Information Systems、Decision Support Systems (DSS)、Information Sciences、Data & Knowledge Engineering Journal (DKE)、IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part A、Fuzzy Optimization and Decision Making等的审稿人。现为中国计算机学会高级会员，ACM、IEEE、AIS、SIAM等国际学术组织会员。国际期刊论文选列（Selected Journal Papers）1. Hongyan Liu, Yinghui Yang, Zhuohua Chen, Yong Zheng. A Tree-Based Contrast Set Mining Approach to Detecting Group Differences. INFORMS Journal On Computing. Forthcoming.2. Hongyan Liu, Jun He, Dan Zhu, Charles Ling and Xiaoyong Du. Measuring Similarity Based on Link Information: A Comparative Study. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE). http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/TKDE.2012.194.3. Yinghui Yang, Hongyan Liu, and Yuanjue Cai. Discovery of Online Shopping Patterns Cross Web Sites. INFORMS Journal On Computing. 2013, 25(1):161–176.4. Hongyan Liu, Jun He, Tingting Wang, Wenting Song and Xiaoyong Du. Combining user preferences and user opinions for accurate recommendation. Electronic Commerce Research and Applications. Volume 12, Issue 1, 2013, Pages 14–23.5. Hongyan Liu, Jun He, Yingqin Gu, Hui Xiong and Xiaoyong Du. Detecting and Tracking Topics and Events from Web Search Logs. ACM Transactions on Information Systems (TOIS). Volume 30 Issue 4, 2012. No. 21.6. Yinghui Yang, Balaji Padmanabhan, Hongyan Liu, and Xiaoyu Wang. Discovery of Periodic Patterns in Sequence Data: A Variance Based Approach. INFORMS Journal On Computing. 2012; Vol. 24, No. 3. 372-386.7. Hongyan Liu, Yuan Lin, Jiawei Han. Methods for Mining Frequent Items in Data Streams: An Overview. Knowledge and Information Systems. Volume 26, Issue 1 (2011), Pages 1-30.8. Jianwei Cui, Hongyan Liu, Pei Li, Jun He, Xiaoyong Du, Puwei Wang. TagClus: a Random Walk-Based Method for Tag Clustering. Knowledge and Information Systems. Volume 27, Issue 2 (2011), Page 193–225.9. Hongyan Liu, Fangzhou Lin, Jun He, and Yunjue Cai. A New Approach for the Sequential Pattern Mining of High dimensional Sequence Databases. Decision Support Systems. Volume 50, Issue 1, December 2010, Pages 270–280.10. Zi Huang, Bo Hu, Hong Cheng, Heng Tao Shen, Hongyan Liu and Xiaofang Zhou. Mining Near-duplicate Graph for Cluster-based Reranking of Web Video Search Results. ACM Transactions on Information Systems (TOIS). Volume 28 Issue 4, 2010. pp. 1–27.11. Hongyan Liu, Xiaoyu Wang, Yinghui Yang. Comments on “An Integrated Efficient Solution for Computing Frequent and Top-k Elements in Data Streams”. ACM Transactions on Database Systems (TODS), Volume 35, Issue 1. April, 2010.12. Jun He, Hongyan Liu, Bo Hu, Xiaoyong Du and Puwei Wang. Selecting Effective Features and Relations for Efficient Multi-relational Classification. Computational Intelligence. Volume 26, Number 3, 2010.13. Puwei Wang, Zhi Jin, Hongyan Liu. Capability Description and Discovery of Internetware Entity. Science in China Series F: Information Sciences. 2010 53 (4): 685–703.14. Hongyan Liu, Xiaoyu Wang, Jun He, Jiawei Han, Dong Xin, Zheng Shao. Top-down mining of frequent closed patterns from very high dimensional data. Information Sciences, 15 March 2009.Volume 179, Issue 7, Pages 899–924.15. Hailiang Chen, Hongyan Liu, Jiawei Han, Xiaoxin Yin, Jun He. Exploring Optimization of Semantic Relationship Graph for Multi-relational Bayesian Classification. Decision Support Systems. Volume 48, Issue 1 (2009). Pages 112–121.16. Xiaoyu Wang, Hongyan Liu, Daoxin Er. HIDS: A Multifunctional Generator of Hierarchical Data Streams. ACM SIGMIS Database (Database for Advances in Information Systems). Volume 40 Issue 2 (May 2009). Pages 29–36.17. Guoqing Chen, Hongyan Liu, Lan Yu, Qiang Wei, Xing Zhang. A New Approach to Classification Based on Association Rule Mining. Decision Support Systems. 42(2006), Pages 674–689.18. Hongyan Liu, Hongjun Lu, Jian Chen. A Fast Scalable Classifier Tightly Integrated with RDBMS. Journal of Computer Science and Technology. 2002, Vol.17, No.2, 152–159. 国际会议论文选列（Refereed Proceedings with high impact）1. Tingting Wang, Hongyan Liu, Jun He and Xiaoyong Du. Mining User Interests from information Sharing Behaviors in Social Media. The 17th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD). April 14–17, 2013, Gold Coast, Australia. (Acceptance Rates: 59/344=17%).2. Nana Xu, Dan Zhu, Hongyan Liu, Jun He, Xiaoyong Du. Combining Spatial Cloaking and Dummy Generation for Location Privacy Preserving. The International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA), December, 2012. Nanjing, China. (Acceptance Rates: 19%).3. Xuan Jiang, Hongyan Liu, Jun He, Xiaoyong Du. Effectively Grouping Named Entities from Click-Through Data into Clusters of Generated Keywords. The 16th 2Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS). July 11–15, 2012, Vientnam.4. Jianwei Cui, Hongyan Liu, Jun Yan, Ruoming Jin, at el. Multi-view random walk framework for search task discovery from click-through log. In proceedings of the 20th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM). Glasgow, UK. 2011. (Acceptance Rate: 20%).5. Yingqin Gu, Jun Yan, Hongyan Liu, Jun He, Lei Ji, Ning Liu, Zheng Chen. Extract Knowledge from Semi-structured WebSites for Search Task Simplification. In proceedings of the 20th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM). Glasgow, UK. 2011. (Acceptance Rate: 20%)6. Pei Li, Jeffrey Yu, Hongyan Liu, Jun He, Xiaoyong Du. Ranking Individuals and Groups by Influence Propagation. The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD). Shenzhen, China. May, 2011. (Acceptance rate: 9.7%).7. Conglei Yao, Xu Jia, Sicong Shou, Shicong Feng, Feng Zhou and Hongyan Liu. Autopedia: Automatic domain-independent Wikipedia article generation. The 20th International World Wide Web Conference (WWW), March 28–April 1, 2011, Hyderabad, India. (poster acceptance rate=30%).8. Pei Li, Hongyan Liu, Jeffrey Yu, Jun He, Xiaoyong Du. Fast Single-Pair SimRank Computation. SIAM International conference on Data Mining (SDM). April 29–May 1, 2010. Columbus, Ohio. pp. 571–582. (Best paper award) (Acceptance rate: 82/351=23.36%). 9. Wenzhi Zhou, Hongyan Liu, Hong Cheng. Mining Closed Episodes from Event Sequences Efficiently. The Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD). India. 2010. pp.310–318, 2010. (Acceptance rate: 10.1%).10. Hongyan Liu, Hui Yan, Wenbo Li, Wei Wei, Jun He, Xiaoyong Du. CRO: a System for Online Review Structurization. The 14th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (SIGKDD), 2008, Las Vegas, USA. p1085–1088. (DEMO).11. Yuanzhe Cai, Gao Cong, Xu Jia, Hongyan Liu, Jun He, Jiaheng Lu and Xiaoyong Du. Efficient Algorithms for Computing Link-based Similarity in Real World Networks. IEEE International Conference on Data Mining (ICDM). Miami, FL, December 6-9, 2009, IEEE Computer Society Press. (Acceptance rate: 139/786=17.68%).12. Pei Li, Yuanzhe Cai, Hongyan Liu, Jun He and Xiaoyong Du. Exploiting the Block Structure of Link Graph for Efficient Similarity Computation. The 13th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), Bangkok, Thailand. April 27-30, 2009. (Acceptance Rate: 39/338=11.54%).13. Hongyan Liu, Yinghui Yang, Yong Zheng. Detecting Group Differences among Different Generation Web Users. The Third China Summer Workshop on Information Management. June 27-28, Guangzhou, China. (Best paper award).14. Jianwei Cui, Pei Li, Hongyan Liu, Jun He, Xiaoyong Du. A Neighborhood Search Method for Link-Based Tag Clustering. The International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA), August, 2009. Beijing, China. p.91-103. (Best research paper award) (Acceptance rate: 39/322=12%).15. Xu Jia, Yuanzhe Cai, Hongyan Liu, Jun He, Xiaoyong Du. Calculating Similarity Efficiently in a Small World. The International Conference on Advanced Data Mining and Applications (ADMA2009), August 17 to19, 2009. Beijing, China. Lecture Notes in Artificial Intelligence, ISSN: 0302-9743, Volume 5678/2009, p.175–187 (Acceptance Rate: 39/322=12%).16. Hongyan Liu, Jiawei Han, Dong Xin, Zheng Shao. Top-Down Mining of Interesting Patterns from Very High Dimensional Data. In Proceeding of the IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), Atlanta, Georgia, USA, April 2006. (Acceptance Rates: 19%).17. Dong Xin, Zheng Shao, Jiawei Han, Hongyan Liu. C-Cubing: Efficient Computation of Closed Cubes by Aggregation-Based Checking. In Proceeding of the IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), Georgia, USA, April 2006. (Acceptance Rates: 19%).18. Hongyan Liu, Jiawei Han, Dong Xin, Zheng Shao. Mining Interesting Patterns from Very High Dimensional Data: A Top-Down Row Enumeration Approach. 2006 SIAM International conference on Data Mining (SDM), Bethesda, Maryland, USA. April 21-23, p280–292. 2006. (One of “Best of SDM’06”) (Acceptance Rates: 16%).19. Hongjun Lu, Hongyan Liu. Decision Tables: Scalable Classification Exploring RDBMS Capabilities. Proceedings of 26th International Conference on Very Large Data Bases (VLDB 2000), Cairo, Egypt. p373–384. (Acceptance Rates: 53/349=15.2%). 国内期刊及会议论文选列1. 多关系离散化方法研究. 清华大学学报. Volume 50, Issue 1, 2010. pp40-44.2. 网构软件实体的功能描述及其发现. 中国科学 信息科学(中国科学F辑). 2009 Vol. 39 (12): 1271-1287.3. 挖掘多关系关联规则. 软件学报. Volume 18 , No.11, 2007. pp2752~2765.4. 管理分类规则的广义决策树. 清华大学学报. Volume 44, Issue: 6, 2004. pp762-765.5. Graph-NB：一种高效准确的多关系朴素贝叶斯分类算法. 信息系统学报, Volume 2, Number 1, 2008, pp1-116. 一种面向高速度数据流的频繁模式挖掘算法. 计算机研究与发展(增刊), Volume 44, 2007, pp273-178.7. 基于类别的推荐—一种解决协同推荐中冷启动问题的方法. 计算机研究与发展(增刊), Volume 44, 2007, pp290-2958. 商务智能决策与实施. 中国计算机报. 2003年8月9. 利用数据挖掘技术获得商业智能. 中国计算机报. 2003年6月.10. 消费者在线购买商品类别预测. 信息系统协会中国分会第三届全国大会 (CNAIS2009). 2009年10月23-25, 武汉.11. 利用频繁事件组挖掘用户上网行为模式. 信息系统协会中国分会第三届全国大会(CNAIS2009). 2009年10月23-25，武汉。 教材与专著选列 1. 刘红岩编著,《商务智能技术及应用》, 清华大学出版社,2013-02（预计）2. 刘红岩编著,《数据库技术及应用》（第二版）, 清华大学出版社, 2013-02（预计）3. 刘红岩编著,《数据库技术及应用》, 清华大学出版社, 2007-024. 刘红岩主编，《PowerBuilder原理与应用指南》, 电子工业出版社, 1999.国家发明专利1. 一种自动拆分英文复合词组的系统和方法 （授权专利号：200910078791.9）2. 一种在信息检索中基于图中的块结构来计算网页结构图中的链接相似度的系统和方法（授权专利号：200910078788.7）3. 一种数据库模式重构系统和方法 （授权专利号：200910078789.1）4. 一种文档相似度衡量方法 （授权专利号：200910078785.3）5. 一种基于有权图计算文本内容相似度的方法 （授权专利号：200910078787.2）6. 基于地图限定区域的对象查找方法 (申请号：201210209277.6)7. 互联网传播路径图简化方法 (申请号：201210209515.3)8. 微博话题标签自动化描述方法 (申请号：201210209327.0)9. 信息推送方法 (申请号201210209511.5)本人近些年主持和参与的一些项目列表： 1. 《通过社会化媒体挖掘用户兴趣的方法及应用研究》，国家自然科学基金面上项目（项目批准号71272029，2013-01至2016-12，项目负责人）2. 《新兴电子商务平台上中小企业成长模式与关键因素研究》，国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目（项目批准号71110107027/G021102，2012-01至2016-12）3. 《Building Huge Domain Knowledge Tables for Chinese Wikipedia Expansion》，微软亚洲研究院（项目批准号FY11-RES-OPP-058，分课题负责人）4. 《基于数据挖掘的用户网上行为模式的发现技术与应用研究》，国家自然科学基金面上项目（项目批准号70871068，项目负责人）5. 《新兴电子商务重大基础问题及关键技术研究》之课题三《面向服务的商务智能与知识管理方法研究》，国家自然科学基金重大项目（项目批准号70890083） 6. 《新型数据挖掘算法及应用研究》，数据工程与知识工程教育部重点实验室开放课题（项目批准号2008001，项目负责人）7. 《Story-Teller: Detecting and Tracking Hot Topics to Enhance Search Engine Performance》，微软亚洲研究院8. 《基于信息技术的供应链管理理论和应用研究》，国家自然科学基金创新研究群体基金项目（项目批准号70621061） 9. 《智能化决策支持方法与模型研究》，校外横向项目（项目编号05106024）10. 《与信息系统紧密集成的友好的知识发现系统的理论与应用研究》，国家自然科学基金面上项目（项目批准号70471006，项目负责人）11.《基于信息技术的供应链管理理论和应用研究》，国家自然科学基金创新研究群体基金项目（项目批准号70321001）12.《城市建设文件、档案信息的集成管理与集成服务研究》，国家自然科学基金项目（项目批准号70273055）13.《与数据库紧密集成的知识发现系统的研究与实现》，985基础研究项目（项目负责人）14.《商业智能领域决策知识发现的理论与应用研究》，国家自然科学科学基金（项目批准号79925001）15.《供应链结构和动态信息流研究》，国家自然科学基金项目（项目批准号70011937）16.《知识发现中一种新型分类系统的研究与实现》，985基础研究项目（项目负责人）17.《群件系统的研究》，清华大学经管学院研究项目（项目负责人）18.《地市党政领导信息系统的研究与开发》，校外横向项目