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2025-06-04
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實驗室于2025年6月3日于計算機學院231會議室召開2025年第5期SCHOLAT數(shù)智論壇暨實驗室組會,，會議由湯庸老師擔任主持人,，實驗室內(nèi)15名學生做匯報。
首先由林喜佳同學做《基于社交網(wǎng)絡的圖神經(jīng)網(wǎng)絡推薦系統(tǒng)研究》內(nèi)容的報告,。匯報指出社交推薦通過利用社交關聯(lián)增強個性化推薦效果,，但受無關或虛假社交關系影響，推薦準確性受損,。為此,，提出基于擴散模型的社交去噪推薦框架RecDiff，通過圖擴散處理與對比學習,，提升推薦的準確性和可靠性,。
圖1 林喜佳同學做《基于社交網(wǎng)絡的圖神經(jīng)網(wǎng)絡推薦系統(tǒng)研究》內(nèi)容的報告
第二項報告是王怡嘉同學的《基于社交網(wǎng)絡的學者影響力最大化研究》。匯報中提到,，隨著學術社交平臺的普及,，學者間的合作、引用與推薦行為形成了復雜的學術社交網(wǎng)絡,，影響知識傳播與資源分配,。學者影響力是評估其學術地位與科研價值的重要依據(jù)，精準建模和最大化研究具有重要意義,。王怡嘉同學的匯報內(nèi)容包括基于先驗增強的自適應圖嵌入與強化學習的影響力最大化方法,，以及在不同擴散模式下對不同方法的性能比較。此外,，匯報中還探討了整合學者的H指數(shù),、科研成果數(shù)量、被引次數(shù)等多維數(shù)據(jù)的可能性,，與社交網(wǎng)絡影響力最大化模型相結合,，深入分析學者的影響力。
圖2 王怡嘉同學做《基于社交網(wǎng)絡的學者影響力最大化研究》內(nèi)容的報告
第三項報告是鐘志杰同學的《論文工作與進展》,。主要介紹了一種使用對比學習方法對圖數(shù)據(jù)進行擾動的框架,，包括基于LLM的節(jié)點文本屬性增強、節(jié)點刪除,、邊的刪除和增加等操作,，并對相關數(shù)據(jù)集進行了介紹和實驗驗證。鐘志杰同學計劃繼續(xù)完善實驗并撰寫論文,。
圖3 鐘志杰同學做《論文工作與進展》內(nèi)容的報告
第四項報告是張路明同學的《基于動態(tài)學術社交網(wǎng)絡的推薦系統(tǒng)研究》,。研究目的是構建一個精準的推薦系統(tǒng)，以應對學術信息平臺中存在的問題,，比如學者難以全面掌握學術領域的最新動態(tài)和潛在合作對象。報告中提到了各種推薦方法,，包括基于內(nèi)容的,、基于結構的和基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡的推薦方法，還提出了一個名為ATSPN的動態(tài)圖神經(jīng)網(wǎng)絡模型,，這個模型具有自適應剪枝策略和結構感知時序編碼器,，旨在消除冗余邊的影響，提升推薦的準確性,。最后,，張路明同學總結了研究成果，并展望了未來將這些方法應用到學者智庫推薦系統(tǒng)中的潛力,。
圖4 張路明同學做《基于動態(tài)學術社交網(wǎng)絡的推薦系統(tǒng)研究》內(nèi)容的報告
第五項報告是方文李同學的《基于爬蟲的學者數(shù)據(jù)更新》,。之前團隊爬取了若干學校學者主頁，數(shù)據(jù)庫保存有24000余條學者信息,，但數(shù)據(jù)自保存后未更新過,，因此需要建立持續(xù)更新機制。學者個人主頁分為兩類,，一類可直接獲取內(nèi)容,，目前已編寫單線程腳本更新數(shù)據(jù)；另一類需多次加載,，暫時未解決,。對于需多次加載的情況，方文李同學后續(xù)設想獲取各url和xhr地址,，分別請求后合并結果再處理,。
圖5 方文李同學做《基于爬蟲的學者數(shù)據(jù)更新》內(nèi)容的報告
第六項報告是紀少杰同學的《學者畫像》。紀少杰同學對智能問答界面進行了功能增強,，引入學者畫像側邊欄,。基于AI回復內(nèi)容,，系統(tǒng)將智能匹配并自動呈現(xiàn)關聯(lián)學者的深度畫像。用戶可直觀探索其頭銜詞云,、研究熱力圖及學術生涯時間軸,，全面洞察學者專長、貢獻與發(fā)展軌跡,。該側邊欄支持靈活切換,，使用戶在獲取信息的同時，獲得更全面,、可視化的知識探索體驗,。
圖6 紀少杰同學做《學者畫像》內(nèi)容的報告
第七項報告是梁藝霖同學《學者智庫數(shù)據(jù)可視化》,。學者智庫爬取了全國985、211計算機院系高校學者的學者主頁信息,，要挖掘數(shù)據(jù)的價值首先要進行可視化分析,，而我針對學者信息設計了9款可視化工具。第一種是學者名片,，展示了學者的基礎信息包括姓名,、職稱、個人簡介等,，在頭像右側設計了對學者成果的研究領域分析條形圖,。第二種是學術關系知識圖譜，用于探索研究領域,、學者與論文之間的關聯(lián)網(wǎng)絡,。第三種是學術影響力趨勢分析，展示近十年論文發(fā)表量,、H指數(shù)與被引用次數(shù)變化趨勢,。第四種是學術影響力輻射地圖，展示學者合作機構,、發(fā)表論文等所在地區(qū),。第五種是學術多維評價儀表盤，展示幾個核心評估指標,。第六種是滾動展示學者最新發(fā)表的研究論文與成果,。第七種是用雷達圖和柱狀圖展示成果類型分布和數(shù)量。第八種是基于歷史數(shù)據(jù)的趨勢預測與生存分析,。第九種是學者對比分析工具,。
圖7 梁藝霖同學做《學者智庫數(shù)據(jù)可視化》內(nèi)容的報告
羅世權碩士匯報了《基于neo4j的學者與論文節(jié)點影響力計算方法》,，其工作在Neo4j中構建了以學者為中心的學術成果網(wǎng)絡的基礎上,，通過設計讓影響力從期刊和會議-論文，學者的路線,，進一步設計了學者與論文節(jié)點的影響力算法,，提升了學者推薦的精確度。其算法具備了可擴展性,，加權組合多因素考量,，動態(tài)傳播等多個優(yōu)點。
圖8 羅世權碩士匯報《基于neo4j的學者與論文節(jié)點影響力計算方法》
田浩碩士匯報了《知識圖譜數(shù)據(jù)維護》,，報告了自己當前數(shù)據(jù)維護的工作對于編碼亂碼,，非法 URL ，HTML 冗余,，字段不統(tǒng)一,，空值混亂等問題的處理,。以及定期數(shù)據(jù)清洗的日程安排邏輯，表示該任務應層層遞進,，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和系統(tǒng)架構持續(xù)優(yōu)化,。
圖9 田浩碩士匯報《知識圖譜數(shù)據(jù)維護》
唐雙姣碩士匯報了《基于學者網(wǎng)數(shù)據(jù)的學術社交網(wǎng)絡特征分析》，從學者維度驗證了弱聯(lián)系在跨圈層信息傳播中的橋梁作用,。同時,，從學術產(chǎn)出數(shù)據(jù)分得出學者網(wǎng)具有明顯的馬太效應，最后,，在學訊維度,，平臺信息生態(tài)正從“用戶主導的社交傳播”向“機構驅動的結構發(fā)布”演化。不同賬號來源在內(nèi)容主題,、傳播周期與沉淀價值上表現(xiàn)出系統(tǒng)性差異,，構成“即時發(fā)布—長尾擴散”的互補機制?？偠灾?，學者網(wǎng)社交圖呈現(xiàn)明顯的“小世界 + 無標度”結構特征，信息在整體上具備高效擴散能力,，且少數(shù)高連接度用戶在結構中占據(jù)核心地位,。
圖10 唐雙姣碩士匯報《基于學者網(wǎng)數(shù)據(jù)的學術社交網(wǎng)絡特征分析》
姚潤彬碩士匯報了《基于高校智庫的學者信息可視化》，利用智庫高校學者數(shù)據(jù),，實現(xiàn)了學者信息可視化,，完成了個人信息展示，學術研究陳列,，研究方向展示,，相關學者推薦等多個模塊的實現(xiàn)，并兼容中英兩個版本,。
圖11 姚潤彬碩士匯報《基于高校智庫的學者信息可視化》
鄭政碩士匯報了《學者網(wǎng)數(shù)據(jù)安全匯報》,，闡釋了數(shù)據(jù)保護的重要性，分析了學者網(wǎng)可能涉及的數(shù)據(jù)安全問題如XSS攻擊,，敏感數(shù)據(jù)處理,，Doss攻擊，線程安全問題,，數(shù)據(jù)備份和恢復,，數(shù)據(jù)操作的監(jiān)控以及其應對措施。
圖12 鄭政碩士匯報《學者網(wǎng)數(shù)據(jù)安全匯報》
盧泓鋼學士匯報了《基于學者網(wǎng)搜索日志的信息可視化》,，從搜索次數(shù),，搜索設備,，搜索類別,，搜索內(nèi)容四個維度分析了學者網(wǎng)的用戶訪問數(shù)據(jù),，得出學者網(wǎng)用戶主要以pc端訪問為主，主要搜索學者用戶和學者動態(tài)的結論,，其中搜索的主要關鍵詞為國際會議,，機器學習，期刊征稿和廣東若干大學名稱,。
圖13 盧泓鋼學士匯報《基于學者網(wǎng)搜索日志的信息可視化》
梁永燊學士匯報了《學術信息采集工具的開發(fā)進展與展望》,，報告了當前實現(xiàn)的收集整理期刊、會議的分級信息,；針對論文數(shù)據(jù)的多標準分級描述與匹配,，并根據(jù)該描述進行排序和篩選；學術成果數(shù)據(jù)的可選擇性導出,；生成學術成果數(shù)據(jù)的年份統(tǒng)計圖等工作進展,，最后提出如“簡歷”形式的學術成果可視化目標,。
圖14 梁永燊學士匯報《學術信息采集工具的開發(fā)進展與展望》
第十五項報告是李樹鵬同學的《基于學者人口統(tǒng)計特征的學術表現(xiàn)差異分析——來自身份證信息的實證研究》,。研究基于學者身份證信息，分析人口統(tǒng)計特征與學術表現(xiàn)的差異,。文件指出國家正通過構建適應新質(zhì)生產(chǎn)力的科技人才體系解決關鍵領域人才短缺問題,，現(xiàn)有研究存在樣本偏差和縱向追蹤不足，而本研究旨在通過量化學術人才分布的結構性矛盾,，為學術相關政策制定中的公平性優(yōu)化提供建議,，并提出了設立西部人才專項基金、改革年齡限制性政策等具體建議,。研究局限性在于樣本的學生群體偏多,，目前僅處于數(shù)據(jù)分析階段。
圖15 李樹鵬同學做《學者智庫數(shù)據(jù)可視化》內(nèi)容的報告
湯老師在總結中提出了重要指導,。首先,，他強調(diào)研究要以問題驅動，聚焦具有科學價值的核心挑戰(zhàn),，避免低效重復,。其次，他鼓勵同學們在研究中追求創(chuàng)新與突破,，力爭產(chǎn)出具有影響力的成果,。最后，他提出要推動科研成果轉化,，加強產(chǎn)學研結合,，讓研究真正服務于實際應用。此次會議為實驗室成員明確了方向，激勵大家在學術研究和實踐應用中取得更大進展,。
編輯：李若琳,，魏玲玲，陳映欣
審核：陳映欣
