高级工程师、硕士生导师
fanxiaoliang@xmu.edu.cn
范晓亮，厦门大学信息学院高级工程师、硕士生导师，数字福建城市交通大数据研究所（厦门大学）常务副所长、数字福建健康医疗大数据研究所副所长。法国巴黎六大计算机科学博士（2012），兰州大学计算机科学学士（2004）。厦门市高层次人才。研究兴趣：图联邦学习、可信AI、时空数据挖掘、服务计算。主持3项国家自然科学基金 (2面上+1青年），以及百度、腾讯、厦门轨道集团等产学研项目。牵头高等教育数字化的隐私计算团体标准，牵头编制厦门市集美区、同安区智慧城市建设十四五规划。在AAAI、IJCAI、UbiComp、IEEE TMC/TSC/TITS等国际会议和期刊发表论文70篇，1篇入选AAAI最具影响力论文（Google引用420+）。授权发明专利13项（含专利权转让2项）、公开发明专利13项，出版译著1部。担任ICML/NeurIPS/AAAI/IJCAI等会议PC和IEEE TKDE/TMC/TITS/TSC/TIST/TBD等期刊审稿人。获CCF服务计算青年才俊奖（2022）、2018年福建省科技进步一等奖（排名5/10）、CSC-IBM中国优秀教师奖教金、厦门大学龙胜达奖教金（2022）、法国埃菲尔卓越博士奖学金、第十六届全国计算机支持的协同工作与社会计算学术会议最佳论文奖、第十四届全国普适计算学术会议最佳论文奖等。IEEE高级会员，IEEE教育数据挖掘工作组副主席，中国计算机学会CCF高级会员，CCF服务计算专委会执行委员、CCF普适计算专委会执行委员。
论文、代码：https://fanxlxmu.github.io
主持项目列表（部分）：
面向时空图的高效安全联邦学习关键问题研究，国家自然科学基金面上基金项目（62272403），范晓亮（主持），2023年1月-2026年12月，54万元（直接经费）
大规模人群出行的不确定性分析与城市级别人流预测研究，国家自然科学基金面上基金项目（61872306），范晓亮（主持），2019年1月-2022年12月，64万元（直接经费）
基于飞桨平台的时空图联邦学习模型高效优化研究，CCF-百度松果基金（CCF-BAIDU OF2022016），范晓亮 (主持)，2022年9月—2023年8月，10万元
联邦学习的模型训练方法，专利转让项目，范晓亮（主持），专利号： ZL202110150143.0，原专利授权人：厦门大学，转让给：深圳市洞见智慧科技有限公司，转让日期：2022年8月4日，转让金额：15万元
城轨云、大数据应用关键指标研究项目，企事业委托项目（厦门轨道交通集团有限公司），范晓亮 (主持)，2021年2月-2022年2月，40万元
“智慧同安”建设总体规划（2021—2025年），企事业委托项目（腾讯云计算（厦门）有限责任公司），合同编号：校合20223160A0103，范晓亮（主持），2021年9月-2022年9月，9.725万元
交通数据分析应用（2018），厦门市科技局产学研协同创新及科技合作项目（3502Z20193017），范晓亮（主持），2018年1月-2020年12月，12.5万元
集美区智慧城市建设十四五规划，企事业委托项目（集美区工信局），范晓亮（主持），2020年1月-2020年12月，10万元
交通数据分析应用（2018），企事业委托项目（卫星定位公司，XDHT2018454A），范晓亮（主持），2018年1月-2018年12月，25万元
交通大数据智能分析应用算法，企事业委托项目（卫星定位公司，XDHT2019469A），范晓亮（主持），2019年1月-2019年12月，20.2万元
