2013.07--至今，南京理工大学，经济管理学院，讲师、副教授、硕士生导师、博士生导师

2008.08–2010.08，北京万方数据股份有限公司，技术研究院，研发工程师

2002.9-2006.7，武汉大学，信息管理学院，信息管理与信息系统系，学士；

2006.9-2008.7，中国科技信息研究所，硕士；

2010.9-2013.7，中国科学院，博士。

2021年江苏省第六期“333高层次人才培养工程”第三层次培养对象

江苏省知识产权骨干人才（2019批）

江苏省电力科学技术进步奖一等奖 / 2019.12

江苏省普通高校本科优秀毕业设计(论文)团队 / 指导老师 / 2022.04

南京理工大学2023年优秀硕士学术学位论文 / 指导老师 / 2023.06

南京理工大学2022年优秀硕士专业学位论文 / 指导老师 / 2022.06

南京理工大学2021年优秀硕士学术学位论文 / 指导老师 / 2021.07

南京理工大学2021届“校级百优”本科毕业设计团队 / 指导老师 / 2021.06

中国大学生计算机设计大赛二等奖 / 中国大学生计算机设计大赛组委会 / 2020.08 / 第一指导教师

江苏省大学生计算机设计大赛二等奖 / 江苏省大学生计算机设计大赛组委会 / 2020.06 / 第一指导教师

南京理工大学优秀教师 / 南京理工大学 / 2018.9

南京理工大学青年教师讲课竞赛二等奖 / 南京理工大学 / 2016.12

研究型教学创新团队“大数据驱动的知识创新服务与决策支持教学团队”  / 工信部 / 2017.05

南京理工大学优秀教学团队 / 南京理工大学 / 2016.09

中国大学生计算机设计大赛三等奖 / 中国大学生计算机设计大赛组委会 / 2015.08 / 第一指导教师

江苏省大学生计算机设计大赛二等奖 / 江苏省大学生计算机设计大赛组委会 / 2015.05 / 第一指导教师

中国大学生计算机设计大赛三等奖 / 中国大学生计算机设计大赛组委会 / 2014.07 / 第二指导教师

江苏省大学生计算机设计大赛特等奖 / 江苏省大学生计算机设计大赛组委会 / 2014.05 / 第二指导教师

中国索引学会会员

江苏省情报学会会员

中国计算机学会会员

国际知识组织学会（ISKO）中国分会会员

江苏省人工智能学会知识工程与智能服务专委会委员

江苏省人工智能学会数据挖掘与应用专委会委员

Member of EEKE2021-2023 Program Committee (Workshop of JCDL)

Member of IMSC2023 Program Committee (Workshop of JCDL)

担任《信息资源管理学报》、《数据分析与知识发现》、《图书情报工作》、《情报杂志》、《图书馆论坛》、《JASIST》、《Scientometrics》、《Aslib Journal of Information Management》、《International Journal of Computational Intelligence Systems》、《Data Science and Informetrics》等国内外期刊的审稿人

主持的科研项目：

1. 国家自然科学基金面上项目、基于专利多模态内容和交易数据的互补技术识别与挖掘研究、2024.01~2027.12；
2. 国家自然科学基金面上项目、基于表示学习的专利信息语义融合与深度挖掘研究、2020.01~2023.12；
3. 国家自然科学基金青年项目、基于被引科学知识突变的突破性创新动态识别及其形成机理研究、2016.01~2018.12、已结题（优）；
4. 江苏省社科基金青年项目、基于社团结构动态演化的主题突变监测与形成机制研究、2018.01~2020.12；
5. 教育部人文社科基金青年项目、异构知识网络中主题突变动态识别研究、2014.07~2017.06；
6. 中央高校基本科研业务专项资金项目1项；
7. 中国兵器工业第五九研究所项目1项；
8. 中央高校基本科研业务专项资金项目1项；     
9. 中国兵器工业第五九研究所项目1项。

参与国家社科基金重大项目、重点项目、一般项目，国家自科基金面上项目，国家科技支撑计划项目等10余项。

五篇代表性论著

[1].    Jinzh Zhang, Lipeng Zhu. Citation recommendation using semantic representation of cited papers’ relations and content[J]. Expert Systems With Applications, 2022, 187: 115826. 中科院升级版一区

[2].    Jinzhu Zhang. Uncovering mechanisms of co-authorship evolution by multirelations-based link prediction[J]. Information Processing & Management, 2017, 53(1): 42-51. 中科院升级版一区

[3].    Jinzhu Zhang, Wenqian Yu. Early detection of technology opportunity based on analogy design and phrase semantic representation. Scientometrics, 2020, 125(1): 551–576. 中科院升级版三区

[4].    张金柱, 李溢峰. 专利分类序列和文本语义表示视角下的技术融合预测研究[J]. 情报学报, 2022, 41(6): 609-624.

[5].    张金柱,于文倩, 刘菁婕, 王玥. 基于网络表示学习的科研合作预测研究[J]. 情报学报, 2018, 37(2): 132-139.

第一作者期刊论文（时间倒序）

[1].    张金柱, 李溢峰. 专利分类序列和文本语义表示视角下的技术融合预测研究[J]. 情报学报, 2022, 41(6): 609-624.

[2].    Jinzh Zhang, Lipeng Zhu. Citation recommendation using semantic representation of cited papers’ relations and content[J]. Expert Systems With Applications, 2022, 187: 115826.

[3].    张金柱, 韩永亮. 基于多特征的技术融合关系预测及其价值评估[J]. 数据分析与知识发现, 2022,6(2/3): 33-44.

[4].    张金柱, 蒋霖琪, 王玥, 孔捷, 高扬. 基于异构网络表示学习的相关图书推荐研究[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(9): 263-270.

[5].    张金柱, 于文倩, 李溢峰. 利用技术功效语义关联构建技术实现路径[J], 图书馆论坛, 2021, 32(3): 31-41.

[6].    张金柱; 于文倩. 基于短语表示学习的主题识别及其表征词抽取方法研究[J], 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 50-60.

[7].    张金柱,主立鹏,刘菁婕. 基于表示学习的无监督跨语言专利推荐研究[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 93-103.

[8].    Jinzhu Zhang, Wenqian Yu. Early detection of technology opportunity based on analogy design and phrase semantic representation[J]. Scientometrics, 2020, 125(1): 551–576.

[9].    张金柱, 王玥, 胡一鸣. 基于专利科学引文内容表示学习的科学技术主题关联分析研究[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(12):52-60.

[10].  张金柱, 刘菁婕, 吕品. 基于社团结构动态演化的主题突变实时监测研究[J]. 情报理论与实践, 2019, 42(7): 151-157.

[11].  张金柱, 胡一鸣. 融合表示学习与机器学习的专利科学引文标题自动抽取研究[J]. 数据分析与知识发现. 2019, 3 (5): 68-76.

[12].  张金柱,于文倩, 刘菁婕, 王玥. 基于网络表示学习的科研合作预测研究[J]. 情报学报, 2018, 37(2): 132-139.

[13]. 张金柱, 吕品. 基于主题关联度改进的主题演变与突变分析[J]. 情报理论与实践, 2018, 41(3): 129-135.

[14]. 张金柱, 胡一鸣. 利用链路预测揭示合著网络演化机制[J]. 情报科学, 2017, 35(7) :75-81.

[15].  Jinzhu Zhang. Uncovering mechanisms of co-authorship evolution by multirelations-based link prediction[J]. Information Processing & Management, 2017, 53(1): 42-51.

[16]. 张金柱, 张晓林. 基于专利科学引文的突破性创新识别研究述评[J]. 情报学报, 2016, 35(9): 955-962.

[17]. 张金柱, 张晓林. 基于被引科学知识主题突变的突破性创新识别[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(7/8): 42-50.

[18]. 张金柱, 王小梅, 韩涛. 文献-作者二分网络中基于路径组合的合著关系预测研究[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(10): 42-49.

[19]. 张金柱, 韩涛, 王小梅. 作者-关键词二分网络中的合著关系预测研究[J]. 图书情报工作, 2016, 60(21): 74-80.

[20]. 张金柱, 韩涛. 数据规模对合著关系预测的影响研究[J]. 情报杂志, 2016, 35(9): 80-85.

[21]. Jinzhu Zhang, Pin Lv. How does data size influence accuracy of co-authorship prediction? An empirical study[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(Spec): 290-295. EI (20164302945766)

[22]. 张金柱, 张晓林. 利用引用科学知识突变识别突破性创新[J]. 情报学报, 2014, 33(3): 259-266.

[23]. Jinzhu Zhang, Tao Han, Xiaomei Wang. Uncovering the mechanism of knowledge network evolution by link prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(Spec 1): 100-106.

[24]. 张金柱, 韩涛, 王小梅. 利用参考文献的学科分类分析图书情报领域的学科交叉性[J]. 图书情报工作, 2013, 57(1): 108-111+146.

[25]. 张金柱, 张晓林. 基于科技资源的突破性创新指标及识别方法综述[J]. 图书情报工作, 2012, 56(22): 56-61.

[26]. 张金柱, 韩涛, 王小梅. 复杂网络在图情领域的研究和应用综述[J]. 情报学报, 2012, 31(9): 907-914.

[27]. 张金柱. CIShell基本原理及其应用初探[J]. 数字图书馆论坛, 2012(6): 51-58.

[28]. 张金柱. 利用k-shell分析合著网络中的作者传播影响力[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(5): 65-69.

[29]. 张金柱. 情报学的学科结构及其演化分析[J]. 情报资料工作, 2011, 32(3): 34-37.

[30]. 张金柱, 蒋勇青. 基于翻译检索一体化的跨语言信息检索研究[J]. 情报杂志, 2009, 28(11): 167-171+35.

[31]. 张金柱. 基于科技文献资源的跨语言信息检索系统研究[J]. 情报理论与实践, 2009, 32(11): 112-115.

[32]. 张金柱, 张东, 王惠临. 基于字位信息的中文分词方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(5): 39-43.

第一作者会议论文（时间倒序）

[1].    Jinzhu Zhang, Linqi Jiang. Topic Evolution Path and Semantic Relationship Discovery Based on Patent Entity Relationship. Proceedings of EEKE2021 (2nd Workshop on Extraction and Evaluation of Knowledge Entities from Scientific Documents), the ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries 2021, Online, September 27-30, 2021, pp. 77-79. EI(20220311483393)

[2].    Jinzhu Zhang, Yifeng Li. Technology convergence prediction based on semantic representation of patent classification’s text. Proceedings of the 4th International Conference on Computer Science and Software Engineering (CSSE 2021), Singapore, 22-24 Oct, 2021. EI(20220111420543)

[3].    Jinzhu Zhang, Yue Wang, Duanwu Yan, Jingjie Liu and Wenqian Yu. Citation2vec: A New Method for Citation Recommendation Based on Semantic Representation of Citation Context. Proceedings of the International Society of Scientometrics and Informetrics (ISSI), Rome, Italy, 2-5 Sep, 2019, pp. 2602-2603. EI (20164202915842)

[4].    Jinzhu Zhang, Yiming Hu. Extracting Metadata of Scientific References in Patents Based on Combination of Representation Learning and Machine Learning. Proceedings of the Association for Information Science and Technology (ASIS&T), Vancouver, Canada, 10-14 Nov, 2018, pp. 948-950. INSPEC (18780777)

[5].   Jinzhu Zhang. Research collaboration prediction and recommendation based on network embedding in co-authorship networks. Proceedings of the Association for Information Science and Technology (ASIS&T), Washington D.C., USA, 26 Oct – 2 Nov, 2017, pp. 847-849. INSPEC (17584801)

[6].   Jinzhu Zhang, Chengzhi Zhang, Bikun Chen. Uncovering the mechanisms of co-authorship network evolution by multirelations-based link prediction. Proceedings of the International Society of Scientometrics and Informetrics (ISSI), Istanbul, Turkey, 29 Jun – 4 Jul, 2015, pp. 1105-1106.

张金柱. 专利信息语义表示与深度挖掘[M]. 北京：科学技术文献出版社, 2021.

张金柱. 利用被引科学知识突变识别突破性创新[M]. 北京: 科学出版社, 2016.

本科生课程：信息检索、信息组织、VFP程序设计、VFP课程设计、毕业实习

研究生课程：大数据分析与挖掘、数据挖掘原理与应用

培养硕士研究生8人毕业，正在指导8人；南京理工大学2021年优秀硕士学术学位论文、2022年优秀硕士专业学位论文指导老师；指导本科生科研训练近20人（省部级科研训练1项、南京理工大学2021届校级优秀毕业设计团队1项、江苏省普通高校本科优秀毕业设计团队1项）、毕业论文近20人，指导的本科生考入武汉大学、南京大学攻读硕士学位3人；指导本科生参加多次学术竞赛，获国奖和省奖各3次。

主要从事数据分析与知识发现、智能信息处理、科技大数据分析等方面的研究工作，已积累了大量的相关数据、方法和技术，主要包括：

1、专利大数据：中英文题录数据、全文数据、审查员审查数据等较为完备的专利数据。

2、论文大数据：中英文题录数据、部分全文数据、引用数据等。

3、社会网络大数据。

4、推荐系统大数据。

5、收集整理的深度学习、表示学习、机器学习源码。

6、科技数据分析全流程的工具、软件、开源代码。