毛进，博士，武汉大学信息管理学院副教授，2015年-2017年在美国亚利桑那大学iSchool从事博士后研究工作。研究方向为信息组织、文本挖掘、大数据分析、undefined科学学与科技情报挖掘。在JASIST,JOI,Information Processing & Management, Scientometrics, Journal of Information Science等国际高水平期刊和会议上共发表学术论文10余篇,主持国家自然科学基金青年项目1项、中国博士后科学基金一等资助1项,参与国家自然科学基金及社会科学基金重大项目多项。
教育/工作经历：
2005-2009 华中师范大学信息管理学院 学士
2009-2012 华中师范大学信息管理学院 硕士
2012-2015 武汉大学信息管理学院 博士
2015-2017 美国亚利桑那大学 博士后
2017至今 武汉大学信息管理学院 博士后 副研究员 副教授
2022 至今 武汉数据智能研究院 研究员
主要研究领域：
自然语言处理、数据分析、文本挖掘、多模态分析、复杂网络分析和数据科学。
学术兼职：
科研项目：
1.国家自然科学基金创新群体研究项目，信息资源管理，2020-2024，团队成员
2.国家自然科学基金青年项目，基于学术异质网络表示学习的知识群落发现，71804135，2019/01-2021/12，在研，主持
3.中国博士后科学基金一等资助，融合语义与关系的科研社群识别与演化研究，2018M630885，2018/05-2020/10，在研，主持
4.武汉大学人文社科自主科研，学科交叉知识网络的结构特征研究，2018/03-2020/03,在研，主持
5.国家自然科学基金重大项目，国家安全大数据综合信息集成与分析方法，71790612，2018/01-2022/12，在研，参与
6.国家自然科学基金重点国际（地区）合作项目，大数据环境下的知识组织与服务创新研究，71420107026，2015/01-2019/12，在研，参与
7.国家社会科学基金重大项目，智慧城市应急决策情报体系建设研究，2014/01-2017/12，13&ZD173，已结题，参与
8.教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目，提高反恐怖主义情报信息工作能力对策研究，17JZD034，2018/01-2020/12，在研，参与
9.国家自然科学基金青年项目，突发公共卫生事件社交媒体信息主题演化与影响力建模，71603189，2017/01-2019/12，在研，参与
10.教育部人文社会科学研究基金项目，突发公共卫生事件情境下社交媒体信息影响力模型与预测研究，16YJC870001，2016/07-2019/07，在研，参与
11.国家自然科学基金青年项目，网络本体质量及适应性的评估研究，71503189，2016/01-2018/12，在研，参与
12.国家自然科学基金青年项目，基于词汇空间集聚的潜在主题发现方法及其实现研究，71403190，2015/01-2017/12，已结题，参与
13.国家自然科学基金面上项目，科研团队动态演化规律，71273196，2013/01-2016/12，已结题，参与
14.美国国家自然科学基金项目，Next Generation Phenomics for the Tree of Life，NSF DEB-1208567，2012.05-2015/06,已结题，参与
代表性成果：
1. Mao Jin, Liang Zhentao, Cao Yujie, Li Gang. Quantifying cross-disciplinary knowledge flow from the perspective of content: Introducing an approach based on knowledge memes[J]. Journal of Informetrics,101092(forthcoming)
2. Ma Yaxue, Mao Jin*, Ba Zhichao, Li Gang. Location recommendation by combining geographical, categorical, and social preferences with location popularity[J]. Information Management & Processing, 2020.
3. Chen, Sijing, Mao, Jin*, Li, Gang, Ma, Chao, & Cao, Yujie. (2020). Uncovering sentiment and retweet patterns of disaster-related tweets from a spatiotemporal perspective–A case study of Hurricane Harvey. Telematics and Informatics, 47, 101326.
4.Ba, Zhichao., Cao, Yujie*, Mao, J.*, & Li, Gang. (2019). A hierarchical approach to analyzing knowledge integration between two fields—a case study on medical informatics and computer science. Scientometrics, 119(3), 1455-1486.
5.Zhao Wanying, Mao Jin, Lu Kun. Ranking themes on co-word networks: Exploring the relationships among different metrics[J]. Information Processing & Management, 2018, 54(2): 203-218.
6.Mao Jin, Cui Hong. Identifying bacterial biotope entities using sequence labeling: Performance and feature analysis[J]. Journal of the Association for Information Science and Technology, 2018, 69(9): 1134-1147.
7.Mao Jin, Cao Yujie, Lu Kun, Li Gang. Topic scientific community in science: a combined perspective of scientific collaboration and topics[J]. Scientometrics, 2017, 112(2):851-875.
8.Mao Jin, Lu Kun, Li Gang, et al. Profiling users with tag networks in diffusion-based personalized recommendation[J]. Journal of Information Science, 2016, 42(5):711-722.
9.Mao Jin, Moore L R, Blank C E, et al. Microbial phenomics information extractor (MicroPIE): a natural language processing tool for the automated acquisition of prokaryotic phenotypic characters from text sources:[J]. BMC Bioinformatics, 2016, 17(1):528.
10.Mao Jin, Lu Kun, Mu Xiangming, Li Gang. Mining document, concept, and term associations for effective biomedical retrieval: introducing MeSH-enhanced retrieval models[J]. Information Retrieval Journal, 2015, 18(5):413-444.
11. Lu Kun, Mao Jin, Li Gang. Toward effective automated weighted subject indexing: A comparison of different approaches in different environments[J]. Journal of the Association for Information Science & Technology, 2018, 69(1).
12. Lu Kun, Mao Jin. An automatic approach to weighted subject indexing—an empirical study in the biomedical domain[J]. Journal of the Association for Information Science & Technology, 2015, 66(9):1776–1784.
13.李纲,毛进,芦昆.医学信息检索中一种基于概念的查询相似度模型[J].情报学报，2014(3):239-249.
14.李纲,毛进.文本图表示模型及其在文本挖掘中的应用[J].情报学报，2013(12): 1257-1264.
15.毛进,易明,操玉杰,等.一种基于用户标签网络的个性化推荐方法[J].情报学报, 2012, 31(1): 23-30.
16.毛进,李纲.一种基于OKM的研究领域专家图谱构建方法[J].图书情报工作，2014(13): 34-40.
17.毛进,李纲,操玉杰.利用主题标引进行查询重排序[J].现代图书情报技术，2014, 30(7/8): 48-55.
18.李纲,毛进.元网络视角下的科研团队建模与分析[J].图书情报工作，2014,58(8): 65-72.
19.李纲,毛进,陈璟浩.基于语义指纹快速聚类的中文文本去重[J].现代图书情报技术，2013(9): 41-47.