姓名：孙笠

职称：副教授，硕士生导师

研究方向

1. 深度学习、黎曼机器学习 Deep Learning, Riemannian Machine Learning
2. 社交网络分析 Social Network Analysis
3. 图基础模型与大模型 Graph Foundation Model & Large Models

联系方式

办公地点：主楼E708

电子邮箱：ccesunli@ncepu.edu.cn

一、个人简介及主要荣誉称号

孙笠，1994年7月生，工学博士，副教授。分别于2016年、2021年在北京邮电大学获得学士和博士学位，导师为苏森教授，曾获得“北京市优秀博士毕业生”等荣誉。于2019年至2020年，赴美国芝加哥访问学习，师从数据挖掘领域奠基人Philip S. Yu (ACM/IEEE Fellow)。2021年入职华北电力大学，2022年被聘为硕士生导师。2024年1月，入选北京市科协“青年人才托举工程”，晋升副教授。中国人工智能学会、计算机学会会员。

主要从事图数据挖掘与机器学习领域的研究工作，主持国自然青年基金1项、中央高校面上项目1项，参与科技部重点研发、国自然重点等国家级项目。发表ICML, AAAI, IJCAI, TheWebConf (WWW), SIGIR, ICDM, CIKM, TKDE, TIST, TWEB等国际顶级会议与期刊论文30余篇，其中CCF-A类17篇，单篇论文最高引用330余次，获CIKM22 “Best Paper Winners”. 常年受邀担任NeurIPS, SIGKDD, AAAI, IJCAI, WWW, WSDM, CIKM, SDM等旗舰学术会议的（高级）程序委员；IEEE TKDE, IEEE TMC, ACM TWEB, ACM TIST, IEEE TBD等权威期刊审稿人。担任Springer JMLC，Electronics期刊的客座编委，IEEE SocialCom’23, IEEE DSS’24的Publicity Chair.

二、教学与人才培养情况

1. 本科生课程

《现代电力工程师》、《高级语言程序设计（C）》、《C/C++程序设计》、《脑与认知科学》、《自然语言处理》等

2. 研究生课程

《人工智能与数据工程》（英文）

3. 学生培养

指导研究生4人；担任智科2101班班主任；带领学生团队获得2023年挑战杯北京市三等奖；指导学生发表ICDM、AAAI、WWW、SIGIR、Springer JMLC等CCF-A/ B类、SCI论文。

三、主要科研项目情况

【1】 国家自然科学基金委，青年科学项目，动态社交网络表征与对齐，2023-2025，主持

【2】 中央高校基本科研业务费，面上项目，基于黎曼图神经网络的社交网络融合方法，2022-2023，主持

【3】 国家自然科学基金委，联合培育项目，大数据环境下的人物身份消歧与融合，2020-2022，参与

四、主要获奖

【1】 北京市科协，“青年人才托举工程”，2024

【2】 ACM CIKM，“最佳论文提名奖”，2022

【3】 华北电力大学，优秀班主任，2022-2023学年

【4】 北京市优秀博士毕业生，2021

五、代表性论著

[1] Li Sun, Zhenhao Huang, et. al. LSEnet: Lorentz Structural Entropy Neural Network for Deep Graph Clustering, ICML 2024 (CCF-A)

[2] Li Sun, Jingbin Hu, et. al. RicciNet: Deep Clustering via A Riemannian Generative Model, ACM TheWebConf 2024 (WWW). (CCF-A)

[3] Li Sun, Zhenhao Huang, et. al. Motif-aware Riemannian Graph Neural Network with Generative-Contrastive Learning, AAAI 2024, Oral. (CCF-A)

[4] Li Sun, Jingbin Hu, et. al. R-ODE: Ricci Curvature Tells When You Will Be Informed. SIGIR 2024. (CCF-A)

[5] Li Sun, Feiyang Wang, et. al. Congregate: Contrastive Graph Clustering in Curvature Spaces, IJCAI 2023. Acceptance Rate: 15%, Oral, pp. 7590-7607. (CCF-A)

[6] Li Sun, Zhongbao Zhang, et. al. Aligning Dynamic Social Networks: An Optimization over Dynamic Graph Autoencoder, IEEE TKDE, 2023, 35(6): 5597-5611. (CCF-A)

[7] Li Sun, Junda Ye, et. al. Self-supervised Continual Graph Learning in Adaptive Riemannian Spaces, AAAI 2023, pp. 4633-4642. (CCF-A)

[8] Li Sun, Junda Ye, et. al. A Self-supervised Riemannian GNN with Time Varying Curvature for Temporal Graph Learning, CIKM 2022, Best Paper Winners (6/283), Oral, pp. 1827-1836. (CCF-B, 最佳论文提名奖)

[9] Li Sun, Zhongbao Zhang, et. al. A Self-supervised Mixed-curvature Graph Neural Network, AAAI 2022, pp. 4146-4155. Rate: 15%, Oral. (CCF-A)

[10] Li Sun, Zhongbao Zhang, et. al. Hyperbolic Variational Graph Neural Network for Modeling Dynamic Graphs, AAAI 2021, pp. 4375-4383. Oral. (CCF-A)