琚玮
琚玮
副研究员 · 硕士生导师
基本信息
所在系所人工智能学院 · 智能技术系
电子邮箱juwei@scu.edu.cn
个人主页https://juweipku.github.io/
研究方向
图机器学习 · AI4Science（生物信息学、药物发现） · 大语言模型（智能体） · 推荐系统
个人简介
琚玮，四川大学人工智能学院特聘副研究员，入选国家博士后创新人才支持计划（国资计划A档），天府峨眉计划青年人才（四川省“千人计划”），斯坦福大学年度全球前 2% 顶尖科学家，中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，中文信息学会大模型与生成专委会委员。2022年于北京大学计算机学院获博士学位，2024年加入四川大学。主要从事图机器学习（图神经网络、图表示学习）、科学智能（AI4Science：生物信息学、药物发现）、大语言模型（多智能体）、推荐系统等研究方向。现担任国际顶级期刊IEEE TCSVT、Pattern Recognition、Expert Systems with Applications副主编，Information Fusion、Neurocomputing、Applied Soft Computing等编委。
英文简介
教育与学术经历
- 琚玮近5年来共发表国际顶级学术论文100余篇（Nature子刊一篇，CCF-A/一区论文90余篇），总引用5000余次，相关研究成果发表在Nature Machine Intelligence (Nature 子刊)、TPAMI、TKDE、TOIS、TIP、AIJ、ICLR、ICML、NeurIPS、CVPR、ACL、KDD、WWW、AAAI等国际顶级期刊和会议上
- 多篇会议论文入选最佳论文/口头报告（ICLR 2026 Oral Paper, Top 1%、NeurIPS 2026 Spotlight, Top 1%、ICDM 2022最佳论文提名奖、ISNN 2026最佳学生论文奖、2023年度ACM SIGCSE中国“优博奖”）
- 入选ESI全球前0.1%热点论文1篇，前1%高被引论文6篇
- 中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员，中文信息学会大模型与生成专委会委员
- 受邀担任国际顶级期刊IEEE TCSVT、Pattern Recognition、Expert Systems with Applications副主编，Information Fusion、Neurocomputing、Applied Soft Computing等编委
- 受邀担任人工智能国际顶级会议 ICLR’26-27、ICML’25-26、ACL’25-26、KDD’26、AAAI’27、ACMMM’25-26、ICASSP’26、IJCNN’25-27 领域主席和 AAAI’26、IJCAI’25-26、WSDM’27、CIKM’25-26 高级程序委员会委员
项目成果及获奖荣誉
- 主持国家自然科学基金（面上+青年）、国家科技重大专项子课题（任务负责人）、四川省自然科学基金青年基金B类、中国博士后科学基金面上项目等多项国家级和省部级课题。
- 作为项目核心骨干参与多项国家重点研发计划和企业横向基金课题（华为、腾讯、美团等）。
- 指导学生获2025年美国大学生数学建模竞赛特等奖提名奖（F奖），2026年ACM成都分会优秀大学生奖（排名第一），四川大学2026届本科优秀毕业论文一等奖（全院唯一）。
- 指导本科生进行学科竞赛和科研学术活动，指导多名本科生以第一作者发表高水平论文，带领学生获得大创省级、国家级立项，机器人与人工智能竞赛全国一等奖，中国成都国际软件设计与应用大赛第二名等成绩。
- 与美团公司合作的POI推荐项目算法已成功上线，点击率提升千分级别。
- 联合京东方科技集团构建医疗知识图谱辅助的垂直领域自动人机对话系统。
- 联合天津农商行构建银行智能客服对话系统，提高用户体验。
- 部分项目：
[1] 复杂场景下的鲁棒图神经网络关键问题研究，国家自然科学基金面上项目，负责人
[2] 新药创制全流程多智能体协同编排与集成系统，国家科技重大专项，子课题（任务）负责人
[3] 图表示学习辅助的精准可信药物推荐研究，国家自然科学基金青年基金，负责人
[4] 面向复杂环境的图表示学习算法框架研究，博士后创新人才支持计划（国资计划A档），负责人
[5] 面向低资源场景的图表示学习算法框架研究，四川省自然科学青年基金B类，负责人
论文列表
- Junwei Yang, Hanwen Xu, Srbuhi Mirzoyan, Tong Chen, Zixuan Liu, Zequn Liu, Wei Ju, Luchen Liu, Zhiping Xiao, Ming Zhang, Sheng Wang. Poisoning medical knowledge using large language models. Nature Machine Intelligence, 6(10): 1156–1168
- Wei Ju, Siyu Yi, Yifan Wang, Zhiping Xiao, Zhengyang Mao, Hourun Li, Yiyang Gu, Yifang Qin, Nan Yin, Senzhang Wang, Xinwang Liu, Philip S Yu, Ming Zhang. A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges. TPAMI 2025, CCF-A
- Wei Ju, Siyu Yi, Kangjie Zheng, Yifan Wang, Ziyue Qiao, Li Shen, Yongdao Zhou, Xiaochun Cao, Jiancheng Lv. Compactness and Consistency: A Conjoint Framework for Deep Graph Clustering. ICLR 2026, CCF-A, Oral Representation, Top 1%
- Wei Ju, Wei Zhang, Siyu Yi, Zhengyang Mao, Yifan Wang, Jingyang Yuan, Zhiping Xiao, Ziyue Qiao, Ming Zhang. Identifying and Correcting Label Noise for Robust GNNs via Influence Contradiction. ICML 2026, CCF-A
- Wei Ju, Zhengyang Mao, Siyu Yi, Yifang Qin, Yiyang Gu, Zhiping Xiao, Yifan Wang, Xiao Luo, Ming Zhang. Hypergraph-enhanced Dual Semi-supervised Graph Classification. ICML 2024, CCF-A
- Junyu Luo, Yiyang Gu, Xiao Luo, Wei Ju#, Yusheng Zhao, Zhiping Xiao, Jingyang Yuan, Ming Zhang. GALA: Graph Diffusion-based Alignment with Jigsaw for Source-free Domain Adaptation. TPAMI 2024, CCF-A
- Caiyang Yu, Wei Ju#, Haixin Wang, Yifan Wang, Ziyue Qiao. Dynamic Multi-sample Mixup with Gradient Exploration for Open-set Graph Anomaly Detection. ICLR 2026, CCF-A
- Jiazhen Huang, Zhiming Liu, Changhu Wang, Wei Ju#, Ziyue Qiao, Xiao Luo. Von Mises-Fisher Mixture Model with Dynamic Shrinkage for Realistic Test-Time Transduction. ICML 2026, CCF-A
- Yifan Wang, Hourun Li, Ling Yue, Zhiping Xiao, Jia Yang, Changling Zhou, Wei Ju#, Ming Zhang, Xiao Luo. DANCE: Dual Unbiased Expansion with Group-acquired Alignment for Out-of-distribution Graph Fairness Learning. ICML 2025, CCF-A
- Xin Ma, Yifan Wang, Siyu Yi, Wei Ju, Junyu Luo, Yusheng Zhao, Xiao Luo, Jiancheng Lv. Dual Prototype-Enhanced Contrastive Framework for Class-Imbalanced Graph Domain Adaptation. NeurIPS 2025, CCF-A
招生/招聘说明
每年招2-3名优秀硕士生和若干本校优秀本科生，如有对我研究方向感兴趣，并有意和我一起做研究的同学欢迎联系我详聊！