师资队伍

柯嵩宇

来源:     发布日期:2025-04-15    浏览次数:

【基本信息】

柯嵩宇,男,1996年生,福建福州人,工学博士。

【教育背景】

2014.9~2018.6上海交通大学 致远学院 计算机科学与技术(致远荣誉计划) 工学学士

2018.9~2024.9上海交通大学 电子信息与电气工程学院 计算机科学与技术 工学博士

【个人简介】

柯嵩宇,男,2018年6月于上海交通大学取得工学学士学位,2024年9月取得上海交通大学工学博士学位(硕博连读),2024年10月加入beat365亚洲体育在线beat365亚洲体育在线。曾在微软亚洲研究院、京东金融、京东智能城市大数据研究院实习。研究兴趣包括城市计算、时空数据的挖掘与建模、低质量数据的表征学习等。在Artificial Intelligence、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering期刊以及AAAI、IJCAI、IJCNN等国际学术会议上发表了多篇论文,并多次出任AAAI、WSDM、KDD、CIKM等会议的程序委员/审稿人。

【已发表的学术论文】

[1]KE S, PAN Z, HE T, et al. AutoSTG+: An automatic framework to discover the optimal network for spatio-temporal graph prediction[J]. Artificial Intelligence, 2023, 318:103899. (CCF A类期刊)

[2]KE S, LIANG Y, YI X, et al. GSDI: Spatio-Temporal Contrastive Learning for Geo-Sensory Data Inference[C]//2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (IJCNN 2024). Yokohama, Japan, 2024: 7.78. (CCF C类会议)

[3]KE S, WU C, GUO J, et al. VQGG: Generating Adaptive Graphs for Traffic Forecasting via a Vector-Quantized Graph Generator[C]//2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (IJCNN 2024). Yokohama, Japan, 2024: 7.94. (CCF C类会议)

[4] PAN Z,KE S, YANG X, et al. AutoSTG: Neural architecture search for predictions of spatio-temporal graph[C]//The Web Conference 2021 - Proceedings of the World Wide Web Conference, WWW 2021. Association for Computing Machinery, Inc, 2021:1846-1855. DOI: 10.1145/3442381.3449816. (CCF A类会议)

[5] QIN H,KE S, YANG X, et al. Robust Spatio-Temporal Purchase Prediction via Deep Meta Learning[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence: vol.35. Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2021: 4312-4319. (CCF A类会议)

[6] LIANG Y, XIA Y, KE S, et al. AirFormer: Predicting Nationwide Air Quality in China with Transformers[C]//Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence:vol. 37. AAAI Press, 2023: 14329-14337. (CCF A类会议)

[7] YI X, YANG X, HUANG Y, et al. Gas-Theft Suspect Detection among Boiler Room Users: A Data-Driven Approach[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2021: 1-1. (CCF A类期刊)

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