姓名：孙笠
职称：副教授，硕士生导师
研究方向
1.社交网络分析、互联网内容安全 Social Network Analysis
2.深度学习、黎曼机器学习Riemannian Machine Learning & AI4Science
3.图神经网络与大模型 Graph Neural Networks & Large Models
联系方式
办公地点：主楼E708
一、个人简介及主要荣誉称号
孙笠，男，1994年7月生。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。
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，参与科技部重点研发、国自然重点等国家级项目。发表高水平论文40余篇（其中论文人工智能领域ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI、ACM TheWebConf (WWW)、SIGIR、ACM TOIS、IEEE TKDE等CCF-A类论文19篇），已授权专利3件，近5年谷歌学术引用1200余次，获CIKM22 “Best Paper Winners”。 兼任IEEE DSS24、IEEE SocialCom23主席团成员、Springer JMLC客座主编、IEEE TKDE、TMC、TNNLS、TIST、NeurIPS、SIGKDD、WSDM、IJCAI、CIKM等旗舰学会期刊和会议的程序委员，组织SCI专刊2个。
二、教学与人才培养情况
1.授课情况
本科生课程：《现代电力工程师》、《高级语言程序设计（C）》、《计算机网络及应用》、《C/C++程序设计》、《脑与认知科学》、《自然语言处理》
研究生课程：《人工智能与数据工程》（英文）
2.人才培养
2021级硕士生：胡净彬发表CCF-A类论文WWW、SIGIR；
2024级硕士生：黄振浩获华电“百篇”优秀本科生毕业论文，发表NeurIPS等；
2021级本科生：万琦琦保研至北航，周苏洋保研至华东师范，王禹杰保研至北邮；担任智科2101班班主任；
带领学生团队获2024年“挑战杯”首都大学生创业计划竞赛金奖、2023年挑战杯北京市三等奖。
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, Oral (Top 1%) (计算机学会CCF-A类)
[2] Li Sun, Zhenhao Huang, Qiqi Wan, et. al. Spiking Graph Neural Network on Riemannian Manifolds, NeurIPS 2024 (CCF-A类).
[3] Li Sun, Jingbin Hu, et. al. RicciNet: Deep Clustering via A Riemannian Generative Model, ACM TheWebConf 2024 (WWW). (CCF-A类)
[4] Li Sun, Jingbin Hu, et. al. R-ODE: Ricci Curvature Tells When You Will Be Informed. SIGIR 2024. (CCF-A类)
[5] Li Sun, Zhenhao Huang, et. al. Motif-aware Riemannian Graph Neural Network with Generative-Contrastive Learning, AAAI 2024, Oral. (CCF-A类)
[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类)
[7] Li Sun, Feiyang Wang, et. al. Congregate: Contrastive Graph Clustering in Curvature Spaces, IJCAI 2023. Acceptance Rate: 15%, Oral, pp. 7590-7607. (CCF-A类)
[8] Li Sun, Junda Ye, et. al. Self-supervised Continual Graph Learning in Adaptive Riemannian Spaces, AAAI 2023, pp. 4633-4642. (CCF-A类)
[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类)
[10] Li Sun, Zhongbao Zhang, et. al. Hyperbolic Variational Graph Neural Network for Modeling Dynamic Graphs, AAAI 2021, pp. 4375-4383. Oral. (CCF A类，引用74次)
[11] 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类, 最佳论文提名奖)