白 璐
基本信息
职称：教授（硕士生导师，博士生导师）
研究方向：结构模式识别、图机器学习、金融人工智能
电子邮箱：bailu@bnu.edu.cn
个人简介
白璐，教授，博导，国家优青（2021，交叉学部首届优青）。英国约克大学计算机科学博士（2015），师从皇家工程院院士Edwin R. Hancock教授。荣获/入选教育部国家优秀自费留学生（2015），百度全球华人AI青年学者（2022），国际模式识别学会IAPR Newsletter下一代报道（2016，全球每年4位青年学者），全球前2%顶尖科学家榜单等。研究方向：结构模式识别、图机器学习、金融人工智能等。主持国家自然科学基金项目4项，以及其他纵/横向项目多项。累计发表国际权威期刊会议论文150余篇（CCF/CAA-A类及管理学部-A类近100篇），包括：10篇ESI高被引/热点，3篇IEEE/IAPR国际会议论文奖，1篇MICCAI 2025最佳论文提名。完成项目《结构模式识别的理论、方法及其在金融人工智能的应用》，获2025年度中国计算机学会“CCF科技成果奖”（第一完成人）。部分成果应用于中国电信、科大讯飞等实际业务，或形成报告被“国家发展和改革委员会”采纳。担任国际权威期刊IEEE TNNLS，PR，NN，Humanities and Social Sciences Communications编委（Associate Editor）。曾作为责任客座编辑（Managing Guest Editor）组织期刊PR首个关于金融人工智能主题特刊。作为主编共同编写金融人工智能类教材《金融科技导论》与“教育部101计划”人工智能类核心教材《模式识别与数据挖掘》，作为副主编共同编写教材《智能金融》（2025年度北京市优质本科教材）。2015年7月至2024年4月任职于中央财经大学，并入选首批“龙马学者”（2018 - 2021）。
教育背景
2010年10月-2015年01月：英国约克大学计算机科学系，博士；导师（Supervisor）：Edwin R. Hancock教授（英国皇家工程院院士，IEEE Fellow，IAPR Fellow，IAPR前副主席）；External Examiner：Mário A. T. Figueiredo教授（IEEE Fellow，IAPR Fellow）
2006年09月-2009年07月：澳门科技大学资讯科技学院，信息技术，理学硕士
2002年09月-2006年07月：澳门科技大学资讯科技学院，电子通讯，理学学士
工作经历
2024年04月-今：北京师范大学-人工智能学院，教授
2021年12月-2024年03月：中央财经大学-信息学院，教授（破格晋升）
2017年10月-2021年12月：中央财经大学-信息学院，副教授（破格晋升）
2015年07月-2017年10月：中央财经大学-信息学院，讲师
2015年02月-2015年06月：中央财经大学-信息学院，讲师（实习）
主持和参加的科研项目
国家自然科学基金优秀青年科学基金项目，《结构模式识别与金融股市风险分析》，执行期：2022/01 - 2024/12，200万，结题，主持
国家自然科学基金面上项目，《基于量子游走的图神经网络理论与方法研究》，执行期：2027/01 - 2030/12，65万，在研，主持
国家自然科学基金面上项目，《基于深度图卷积网络的金融风险分析》，执行期：2020/01 - 2023/12，71.6万，结题，主持
国家自然科学基金青年科学基金项目，《基于图核函数的机器学习算法及其在金融分析理论的研究》，执行期：2016/01 - 2018/12，26万，结题，主持
北京师范大学人才项目（中央高校基本科研业务费），《结构模式识别与图机器学习》，执行期：2024/04 - 2029/12，300万，在研，主持
国家自然科学基金面上项目，《面向上市公司财务欺诈风险分析的新型特征选择算法理论及应用研究》，执行期：2026/01 - 2029/12，划拨北师大合同金额：24.05万，在研，项目骨干
北京医院医工结合专项-委托项目（中央高水平医院临床科研业务费），《人工智能辅助高龄恶性肿瘤患者免疫治疗疗效与风险预测》，执行期：2025/09 - 2027/12，合同金额：30万，在研，主持
中央财经大学第四批青年科研创新团队项目，执行期：2017/04 - 2020/04，30万，结题，主持
中科院自动化所模式识别国家重点实验室开放课题项目，执行期：2016/12 - 2017/12，5万，结题评优，主持
编写教材
《模式识别与数据挖掘》，主编：张东祥、伍赛、陈刚、张向荣、陈宇飞、白璐、张兆翔、刘成林，ISBN：978-7-04-065133-1，高等教育出版社，2025。（教育部“ 101计划 ”人工智能领域核心教材）
《金融科技导论》，主编：严骏驰、崔丽欣、白璐，北京大学出版社，ISBN：978-7-301-36747-6，2025。
《智能金融》，主编：张宁，副主编：赵亮、崔丽欣、白璐，高等教育出版社，ISBN：978-7-04-061832-7，2024。（高等学校金融科技专业主要教材，2025年度北京市优质本科教材）
主要学术成果（部分代表性期刊会议，*为通讯作者）
注：CCF/CAA分类以论文正式发表时有效的CCF/CAA目录为准
In Press & Submitted Papers
Lixiang Xu, Wei Xu, Xiaoyi Jiang, Xin Yuan, Lu Bai*（通讯作者）, Bin Luo*, Enhong Chen, Philip S. Yu: Learning Hybrid Entropic and Kernelized Vertex Representations for Graph Neural Networks. IEEE Transactions on Artificial Intelligence (TAI), In Press.
Zongjun Han, Peng Ren, Lixin Cui, Yue Wang, Zhipeng Cui, Lu Bai*（通讯作者）, Philip S. Yu: Balanced Recyclable Guidance Learning. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), Major Revision.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top）
2027年
Lu Bai（第一作者）, Feifei Qian, Ming Li, Lixin Cui*, Edwin R. Hancock: Graph Kernel Neural Networks: A Preliminary Survey. Frontiers of Computer Science (FCS), 21(4): 2104333, 2027.（中科院二区，CCF-B）
Lixiang Xu, Weixin Yu, Zezhou Wang, Lu Bai*（通讯作者）, Xiaofeng Wang, Bin Luo*, Enhong Chen: DGKT: Dual Graph Kernel Transformer for Graph Classification, Pattern Recognition (PR), 183 (Part C): 115145, 2027.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Zhuo Xu, Yue Wang, Lixin Cui, Junxiao Han, Yao Wan, Lu Bai*（通讯作者）, Philip S. Yu: Dynamic Diversity-Consensus Balancing via Student-Teacher Multi-Agent KG. Proceedings of International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM), Accepted, 2027.（CCF-B）
2026年
Jincheng Li, Jinpeng Wu, Shaocong Tan, Lin Du, Yu Zhang , Chaofan Yang, Jiadi Zhang, Rebecca Ruige Xu, Rui Shi, Lu Bai*（通讯作者）, Xiaoru Yuan*: Calli-VA: A Visual Analytics System for Analyzing and Comparing Chinese Calligraphic Styles. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), 32(1): 955-965, 2026.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top）
Lixiang Xu, Xianwei Ding, Xin Yuan, Zhanlong Wang, Lu Bai*（通讯作者）, Enhong Chen*, Philip S. Yu, Yuanyan Tang: Improving Question Embeddings with Cognitive Representation Optimization for Knowledge Tracing. IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), 56(1): 235-248, 2026.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Mingyu Zhao, Xingyu Huang, Ziyu Lyu*, Songming Zhang, Anqi Liu, Yanlin Wang, Lixin Cui, Lu Bai: GraphProbe: Knowledge Probing for Graph Representation Learning. Pattern Recognition (PR), 172: 112518, 2026.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Haolin Liu, Lei Chen, Xinchao Lu, Hao Wang, Lu Bai, Maoli Wang, Peng Ren*: A Visual-textual Mutual Guidance Fusion Network for Remote Sensing Visual Question Answering. Pattern Recognition (PR), 176: 113258, 2026.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top，ESI高被引）
Zongjun Han, Lu Bai, Bin Pan, Peng Ren*: From Mutual Guide to Confucius tri-learning: A Theoretical Justification. Pattern Recognition (PR), 178: 113447, 2026.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Dongdong Chen, Linlin Yao, Lu Bai, Edwin R. Hancock, Lichi Zhang*: Motif-aware Brain Functional Connectivity Network Analysis for Cognitive Disorder Diagnosis. Pattern Recognition (PR), 179: 113655, 2026.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lu Bai（第一作者）, Lin Du, Lixin Cui*, Ming Li, Bo Jiang, Hangyuan Du, Ziyu Lyu, Xin Jin: A Structure-Aware Higher-Order Message Passing Framework on Walk States for Graph Classification. Proceedings of Annual Conference on Information Processing Systems (NeurIPS), Accepted, 2026.（CCF-A）
Feifei Qian, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du, Bo Jiang, Lixiang Xu, Edwin R. Hancock: Beyond Coordinates: Encoding Graph Structure via Contextual Distribution and Relational Similarity. Proceedings of Annual Conference on Information Processing Systems (NeurIPS), Accepted, 2026.（CCF-A，Spotlight）
Zongjun Han, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du*: CSCN: The Crossed Subtree Convolutional Network. Proceedings of Annual Conference on Information Processing Systems (NeurIPS), Accepted, 2026.（CCF-A）
Lin Du, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du, Bo Jiang: BeamWitness: Rooted Subgraph Beam Search for Selective Graph Representation Learning. Proceedings of Annual Conference on Information Processing Systems (NeurIPS), Accepted, 2026.（CCF-A）
Xinyi Li, Ming Li*, Lu Bai, Lixin Cui, Feilong Cao, Ke Lv, Yunliang Jiang, Pietro Lio: HeterSEED: Semantics–Structure Decoupling for Heterogeneous Graph Learning under Heterophily. Proceedings of Annual Conference on Information Processing Systems (NeurIPS), Accepted, 2026.（CCF-A）
Lu Bai（第一作者）, Xinya Qin, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du*, Ziyu Lyu, Xin Jin: GI-GCN: Global Interacted Graph Convolutional Networks via Dominant Sets for Graph Classification. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2026.（CCF-A）
Zhuo Xu, Lu Ba, Jincheng Li, Lixin Cui*, Ming Li, Hangyuan Du, Yue Wang: SFCLTA: Spectral Fusion Contrastive Learning with Topology-Adaptive Graph Augmentation. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2026.（CCF-A）
Hangyuan Du, Rong Wang, Weihong Zhang, Lu Bai*（通讯作者）, Liang Bai, Yu Xie, Wenjian Wang: From Distribution to Geometry: Stable Graph Generalization via Invariant Barycenters. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2026.（CCF-A，Spotlight）
Ruiting Zhao, Ming Li, Lixin Cui, Lu Bai, Feilong Cao, Ke Lv, Pietro Lio: Towards Hierarchy–Uniformity Equilibrium: Recovering Semantic Depth in Hypergraph Contrastive Learning. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2026.（CCF-A，Spotlight）
Jin Zeng, Yupeng Qi, Hui Li, Chengming Li, Ziyu Lyu, Lixin Cui and Lu Bai: Title: RAIE: Region-Aware Incremental Preference Editing with LoRA for LLM-based Recommendation. Proceedings of the ACM on Web Conference (WWW), 2026.（CCF-A）
Yupeng Qi, Ziyu Lyu, Lixin Cui, Lu Bai, Feng Xia: Please refuse to answer me! Mitigating Over-Refusal in Large Language Models via Adaptive Contrastive Decoding. Proceedings of Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2026.（CCF-A）
Xinya Qin, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du, Jing Li: A Unified Spectral-Spatial Framework for GNNs: Balancing Over-Smoothing and Over-Squashing. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2026.（CCF-B）
Wan Tang, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du, Jing Li: ADC-GNN: Adaptive Dual-level Collaborative Graph Neural Networks for Graph Classification. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2026.（CCF-B）
Lin Du, Lu Bai*（通讯作者）, Jincheng Li, Lixin Cui, Hangyuan Du, Lichi Zhang, Yuting Chen, Zhao Li: LGAN: An Efficient High-Order Graph Neural Network via the Line Graph Aggregation. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Accepted, 2026.（CCF-A，Oral）
Zhuo Xu, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du, Ziyu Lyu, Yue Wang, Edwin R. Hancock: SSHPool: The Separated Subgraph-based Hierarchical Pooling. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Accepted, 2026.（CCF-A）
Ming Li, Ruiting Zhao, Zihao Yan, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Feilong Cao: HyperAim: Hypergraph Contrastive Learning with Adaptive Multi-frequency Filters. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Accepted, 2026.（CCF-A，Oral）
Ming Li, Huiting Wang, Yuting Chen*, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Feilong Cao, Ke Lu: Self-Supervised Hypergraph Learning with Substructure Awareness for Hyperedge Prediction. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Accepted, 2026. （CCF-A，Oral）
Ming Li, Zihao Yan, Yuting Chen*, Lixin Cui*, Lu Bai, Feilong Cao, Zhao Li, Ke Lu: Multi-Granular Graph Learning with Fine-Grained Behavioral Pattern Awareness for Session-Based Recommendation. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Accepted, 2026.（CCF-A）
Ming Li, Zhanle Zhu, Xinyi Li, Lu Bai, Lixin Cui, Feilong Cao*, Ke Lv: HyperNoRA: Hyperedge Prediction via Node-Level Relation-Aware Self-Supervised Hypergraph Learning. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Accepted, 2026. （CCF-A）
Ming Li, Yi Wang*, Chengling Gao, Lu Bai, Yujie Fang, Xiaosheng Zhuang, Pietro Lio: Permutation Equivariant Framelet-based Hypergraph Neural Networks. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Accepted, 2026.（CCF-A）
2025年
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui*, Ming Li, Peng Ren, Yue Wang, Lichi Zhang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock: AEGK: Aligned Entropic Graph Kernels through Continuous-time Quantum Walks, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 37(3): 1064-1078, 2025.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top）
Jing Li, Lu Bai*（通讯作者）, Bin Yang, Chang Li, Lingfei Ma, Lixin Cui, Edwin R. Hancock: Dual-modal Prior Semantic Guided Infrared and Visible Image Fusion for Intelligent Transportation System. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 26(7): 9767-9780, 2025.（CAA-A，CCF-B，中科院二区Top）
Jing Li, Lu Bai*（通讯作者）, Bin Yang, Chang Li, Lingfei Ma*: Graph Representation Learning for Infrared and Visible Image Fusion. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (TASE), 22: 13801-13813, 2025.（CAA-A，CCF-B）
Beibei Wang, Bo Jiang*, Jin Tang, Lu Bai, Bin Luo: Graph Spiking Attention Network: Sparsity, Efficiency and Robustness. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 47(11): 10862-10869, 2025.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top）
Lixiang Xu, Zhiwen Wang, Lu Bai*（通讯作者）, Shengwei Ji, Bing Ai, Xiaofeng Wang, Philip S. Yu: Multi-Level Knowledge Distillation with Positional Encoding Enhancement, Pattern Recognition (PR), 163: 111458, 2025.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Hangyuan Du, Wenjian Wang, Weihong Zhang, Dengke Su, Liang Bai, Lu Bai*（通讯作者）, Jiye Liang: Learning Robust MLPs on Graphs via Cross-layer Distillation from a Causal Perspective. Pattern Recognition (PR), 162: 111367, 2025.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Ming Li, Jiandong Shi, Lu Bai*（通讯作者）, Changqin Huanga, Yunliang Jiang, Ke Lu, Shijin Wang, Edwin R. Hancock: FrameERC: Framelet Transform Based Multimodal Graph Neural Networks for Emotion Recognition in Conversation. Pattern Recognition (PR), 161: 111340, 2025.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top，ESI高被引）
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui, Yue Wang, Ming Li*, Jing Li, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock: HAQJSK: Hierarchical-Aligned Quantum Jensen-Shannon Kernels for Graph Classification (Extended Abstract), Proceedings of International Conference on Data Engineering (ICDE), 2025.（CCF-A）
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui, Ming Li*, Peng Ren, Yue Wang, Lichi Zhang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock: AEGK: Aligned Entropic Graph Kernels through Continuous-time Quantum Walks (Extended Abstract), Proceedings of International Conference on Data Engineering (ICDE), 2025.（CCF-A）
Xinya Qin, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du, Edwin R. Hancock: MultiNet: Adaptive Multi-Viewed Subgraph Convolutional Networks for Graph Classification. Proceedings of Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025.（CCF-A）
Zhehan Zhao, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Ziyu Lyu, Lixiang Xu, Yue Wang, Edwin R. Hancock: ENAHPool: The Edge-Node Attention-based Hierarchical Pooling for Graph Neural Networks. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2025.（CCF-A）
Ming Li, Yukang Cheng, Lu Bai*（通讯作者）, Feilong Cao, Ke Lv, Jiye Liang, Pietro Lio: EduLLM: Leveraging Large Language Models and Framelet-Based Signed Hypergraph Neural Networks for Student Performance Prediction. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2025.（CCF-A）
Tingyi Cai, Yunliang Jiang, Ming Li, Lu Bai, Changqin Huang, Yi Wang: HyperNear: Unnoticeable Node Injection Attacks on Hypergraph Neural Networks. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2025.（CCF-A）
Lu Bai（第一作者）, Feifei Qian, Lixin Cui*, Ming Li, Hangyuan Du, Yue Wang, Edwin R. Hancock: AKBR: Learning Adaptive Kernel-based Representations for Graph Classification. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2025.（CCF-A）
Xinya Qin, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du, Yue Wang, Edwin R. Hancock: HA-SCN: Learning Hierarchical Aligned Subtree Convolutional Networks for Graph Classification. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2025.（CCF-A）
Feifei Qian, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui*, Ming Li, Hangyuan Du, Yue Wang, Edwin R. Hancock: Over-smoothing Problem of Graph Neural Networks for Graph Classification: An Entropy-based Viewpoint. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2025.（CCF-A）
Zhehan Zhao, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li, Hangyuan Du*, Yue Wang, Edwin R. Hancock: An End-to-End Simple Clustering Hierarchical Pooling Operation for Graph Learning Based on Top-K Node Selection. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2025.（CCF-A）
Xinya Qin, Lu Bai, Lixin Cui, Ming Li*, Ziyu Lyu, Hangyuan Du, Edwin R. Hancock: DHTAGK: Deep Hierarchical Transitive-Aligned Graph Kernels for Graph Classification. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2025.（CCF-A）
Jiandong Shi, Ming Li*, Lu Bai, Feilong Cao, Ke Lu, Jiye Liang: MATCH: Modality-Calibrated Hypergraph Fusion Network for Conversational Emotion Recognition. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2025.（CCF-A）
Feifei Qian, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Ming Li*, Ziyu Lyu, Hangyuan Du, Edwin R. Hancock: DHAKR: Learning Deep Hierarchical Attention-based Kernelized Representations for Graph Classification. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2025.（CCF-A）
Ming Li, Yongchun Gu, Yi Wang*, Yujie Fang, Lu Bai*（通讯作者）, Xiaosheng Zhuang, Pietro Lio: When Hypergraph Meets Heterophily: New Benchmark Datasets and Baseline. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2025.（CCF-A，国际人工智能顶级会议，中国计算机学会CCF 2025首届中国图机器学习会议“优秀海报”）
Ming Li, Yujie Fang, Yi Wang*, Han Feng, Yongchun Gu, Lu Bai*（通讯作者）, Pietro Lio: Deep Hypergraph Neural Networks with Tight Framelets. Proceedings of AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2025.（CCF-A）
Yuhan Hu, Ziyu Lyu, Lu Bai, Lixin Cui: FairWork: A Generic Framework For Evaluating Fairness in LLM-Based Job Recommender System. Proceedings of ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2025.（CCF-A）
Yue Wang, Dehang Fu, Jie Tan, Junxiao Han, Yao Wan, Lixin Cui, Lu Bai*（通讯作者）, Philip S. Yu: Detecting Intent Drift in Continuous Conversation via Temporal Transition Accumulation. Proceeding of IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), Accepted, 2025.（CCF-B）
Zhenrong Shen, Mengjun Liu, Zhiyun Song, Yusong Sun, Xu Han, Zelin Liu, Haotian Jiang, Lu Bai, Qian Wang, Lichi Zhang*: Refining Cervical Cell Classification with Cytological Knowledge and Optimal Attribute Descriptor Matching. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), 2025.（CCF-B，国际医学图像顶级会议，最佳论文提名）
Yusong Sun, Dongdong Chen, Mengjun Liu, Zhenrong Shen, Zhiyun Song, Yuqi Hu, Manman Fei, Xu Han, Zelin Liu, Xingkai Fang, Lu Bai, Lichi Zhang*: RSAD: Region-Specific Anomaly Detection in fMRI for Disease Diagnosis. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), 2025.（CCF-B）
Yupeng Qi, Ziyu Lyu*, Min Yang, Yanlin Wang, Lu Bai, Lixin Cui: MidPO: Dual Preference Optimization for Safety and Helpfulness in Large Language Models via a Mixture of Experts Framework. Proceedings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2025.（CCF-B）
2024年
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui, Yue Wang, Ming Li*, Jing Li, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock: HAQJSK: Hierarchical-Aligned Quantum Jensen-Shannon Kernels for Graph Classification. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 36(11): 6370-6384, 2024.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top，ESI热点）
Yue Wang, Yao Wan, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Zhuo Xu, Ming Li, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock: Collaborative Knowledge Graph Fusion by Exploiting the Open Corpus. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 36(2): 475-489, 2024.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top）
Lixin Cui, Lu Bai*（通讯作者）, Xiao Bai, Yue Wang, Edwin R. Hancock: Learning Aligned Vertex Convolutional Networks for Graph Classification, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 35(4): 4423-4437, 2024.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lixin Cui, Ming Li, Lu Bai*（通讯作者）, Yue Wang, Jing Li, Yanchao Wang, Zhao Li, Yunwen Chen, Edwin R. Hancock: QBER: Quantum-based Entropic Representations for Un-attributed Graphs. Pattern Recognition (PR), 145: 109877, 2024.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Hao Wang, Weibo Zhang, Lu Bai, Peng Ren*: Metalantis: A Comprehensive Underwater Image Enhancement Framework. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing (TGRS), 62: 1-19, 2024.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top，ESI热点）
Ming Li, Xiaosheng Zhuang, Lu Bai, Weiping Ding: Multimodal Graph Learning based on 3D Haar Semi-tight Framelet for Student Engagement Prediction. Information Fusion (INF), 105: 102224, 2024.（CAA-A，中科院一区Top，ESI高被引）
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui*, Ming Li, Yue Wang, Edwin R. Hancock: QBMK: Quantum-based Matching Kernels for Un-attributed Graphs. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2024.（CCF-A，Spotlight）
Lu Bai（第一作者）, Zhuo Xu, Lixin Cui*, Ming Li, Yue Wang, Edwin R. Hancock: HC-GAE: The Hierarchical Cluster-based Graph Auto-Encoder for Graph Representation Learning, Proceedings of Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2024.（CCF-A）
2023年
Lu Bai（第一作者）, Yuhang Jiao, Lixin Cui*, Luca Rossi, Yue Wang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock: Learning Graph Convolutional Networks based on Quantum Vertex Information Propagation. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 35(2): 1747-1760, 2023.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top）
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui, Zhihong Zhang*, Lixiang Xu, Yue Wang, Edwin R. Hancock: Entropic Dynamic Time Warping Kernels for Co-evolving Financial Time Series Analysis. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 34(4): 1808-1822, 2023.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top，ESI高被引，中国计算机学会CCF 2024首届中国数字金融大会“优秀海报”）
Zhihong Zhang, Dongdong Chen, Lu Bai*（通讯作者）, Jianjia Wang and Edwin R Hancock: Graph Motif Entropy for Understanding Time-Evolving Networks, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 34(4): 1651-1665, 2023.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top，ESI高被引）
Ming Li, Lin Zhang, Lixin Cui, Lu Bai, Zhao Li, Xindong Wu: BLoG: Bootstrapped Graph Representation Learning with Local and Global Regularization for Recommendation. Pattern Recognition (PR), 144: 109874, 2023.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top，ESI高被引）
Jing Li, Bin Yang, Lu Bai, Hao Dou, Chang Li, Lingfei Ma: TFIV: Multigrained Token Fusion for Infrared and Visible Image via Transformer. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement (TIM), 72: 1-14, 2023.（CAA- B，中科院二区Top）
Zhihui Wang, Zhiyuan Li, Jiaxu Leng, Ming Li, Lu Bai: Multiple Pedestrian Tracking With Graph Attention Map on Urban Road Scene. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS), 24(8): 8567-8579, 2023.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
王彦超，吴雨珊，刘芷蕙，白 璐：《宏观审慎、地方政府隐性债务监管与系统性风险防范—基于微观企业风险的网络传导机制研究》，中国工业经济，第八期，（2023）23-41.（国家自然科学基金委管理科学部-经济学A类期刊）
Peng Zhou, Tongxin Zhang, Liwen Zhao, Yifan Qi, Yuan Chang*, Lu Bai*（通讯作者）: Pre-clustering Active Learning Method for Automatic Classification of Building Structures in Urban Areas. Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI), 123 (Part C): 106382, 2023.（中科院一区Top）
2022年
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui*, Yuhang Jiao, Luca Rossi, Edwin R. Hancock: Learning Backtrackless Aligned-Spatial Graph Convolutional Networks for Graph Classification. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 44(2): 783-798, 2022.（CCF-A，CAA-A，中科院一区Top，ESI高被引）
Lu Bai（第一作者）, Yuhang Jiao, Lixin Cui*, Luca Rossi, Yue Wang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock: Learning Graph Convolutional Networks based on Quantum Vertex Information Propagation (Extended Abstract). Proceedings of International Conference on Data Engineering (ICDE), pp. 3132-3133, 2022.（CCF-A）
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui*, Edwin R. Hancock: A Hierarchical Transitive-Aligned Graph Kernel for Un-attributed Graphs. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), pp. 1327-1336, 2022.（CCF-A，Spotlight）
2021年
Lixin Cui, Lu Bai*（通讯作者）, Yue Wang, Philip S. Yu, Edwin R. Hancock: Fused Lasso for Feature Selection using Structural Information. Pattern Recognition (PR), 119: 108058, 2021.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lixin Cui, Lu Bai*（通讯作者）, Yanchao Wang, Xin Jin, Edwin R. Hancock: Internet Financing Credit Risk Evaluation Using Multiple Structural Interacting Elastic Net Feature Selection. Pattern Recognition (PR), 114: 107835, 2021.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lixiang Xu, Lu Bai*（通讯作者）, Xiaoyi Jiang, Ming Tan, Daoqiang Zhang, Bin Luo: Deep Rényi Entropy Graph Kernel. Pattern Recognition (PR), 111: 107668, 2021. （CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lixiang Xu, Lu Bai, Jin Xiao, Qi Liu, Enhong Chen, Xiaofeng Wang, Yuanyan Tang: Multiple Graph Kernel Learning based on GMDH-type Neural Network. Information Fusion (INF), 66: 100-110, 2021.（CAA-A，中科院一区Top）
2020年
Zhihong Zhang, Yangbin Zeng, Lu Bai*（通讯作者）, Yiqun Hu, Meihong Wu, Shuai Wang, Edwin R. Hancock: Spectral Bounding: Strictly Satisfying the 1-Lipschitz Property for Generative Adversarial Networks. Pattern Recognition (PR), 105: 107179, 2020.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lixiang Xu, Xiaofeng Wang, Lu Bai*（通讯作者）, Jin Xiao*, Qi Liu, Enhong Chen, Xiaoyi Jiang, Bin Luo: Probabilistic SVM Classifier Ensemble Selection based on GMDH-type Neural Network. Pattern Recognition (PR), 106: 107373, 2020.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lu Bai（第一作者）, Luca Rossi*, Lixin Cui*, Jian Cheng, Edwin R. Hancock: A Quantum-Inspired Similarity Measure for the Analysis of Complete Weighted Graphs. IEEE Transactions on Cybernetics (TCYB), 50(3): 1264-1277, 2020.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Yue Wang, Chenwei Zhang, Shen Wang, Philip S. Yu, Lu Bai, Lixin Cui, Guandong Xu: Generative Temporal Link Prediction via Self-tokenized Sequence Modeling. World Wide Web, 23(4): 2471-2488, 2020.（CCF-B）
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui*, Luca Rossi, Lixiang Xu, Xiao Bai, Edwin R. Hancock: Local-global Nested Graph Kernels Using Nested Complexity Traces. Pattern Recognition Letters (PRL), 134: 87-95, 2020.（CCF-C）
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui*, Yue Wang, Edwin R. Hancock: A Quantum-inspired Entropic Kernel for Multiple Financial Time Series Analysis, Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2020.（CCF-A）
2019年
Zhihong Zhang, Dongdong Chen, Jianjia Wang, Lu Bai*（通讯作者）, Edwin R. Hancock: Quantum-based Subgraph Convolutional Neural Networks. Pattern Recognition (PR), 88: 38-49, 2019.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Zhihong Zhang, Dongdong Chen, Zeli Wang, Heng Li, Lu Bai, Edwin R. Hancock: Depth-based Subgraph Convolutional Auto-encoder for Network Representation Learning. Pattern Recognition (PR), 90: 363-376, 2019.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lu Bai（第一作者）, Lixin Cui*, Xiao Bai, Edwin R. Hancock: Deep Depth-based Representations of Graphs Through Deep Learning Networks. Neurocomputing (NC), 336: 3-12, 2019.（中科院二区）
Lixin Cui, Lu Bai*（通讯作者）, Zhihong Zhang, Yue Wang, Edwin R. Hancock: Identifying the Most Informative Features Using A Structurally Interacting Elastic net. Neurocomputing (NC), 336: 13-26, 2019.（中科院二区）
Yue Wang, Yao Wan, Chenwei Zhang, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui, Philip S. Yu: Competitive Multi-agent Deep Reinforcement Learning with Counterfactual Thinking. Proceedings of International Conference on Data Mining (ICDM), 1366-1371, 2019.（CCF-B）
Lu Bai（第一作者）, Yuhang Jiao, Lixin Cui*, Edwin R. Hancock: Learning Aligned-Spatial Graph Convolutional Networks for Graph Classification. Proceedings of European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD) 1: 464-482, 2019.（CCF-B，欧洲机器学习顶级会议）
Yibo Chai, Yahu Cong, Lu Bai*（通讯作者）, Lixin Cui*: Loan Recommendation in P2P Lending Investment Networks: A Hybrid Graph Convolution Approach. IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEE IEEM), 945-949, 2019.（最佳论文提名，优秀论文奖，获奖比例：约<10/1200）
2018年
Lixiang Xu, Xiaoyi Jiang, Lu Bai, Jin Xiao, Bin Luo: A Hybrid Reproducing Graph Kernel based on Information Entropy. Pattern Recognition (PR), 73: 89-98, 2018.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Xiao Bai, Cheng Yan, Haichuan Yang, Lu Bai, Jun Zhou, Edwin R. Hancock: Adaptive Hash Retrieval with Kernel based Similarity. Pattern Recognition (PR), 75: 136-148, 2018.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top，ESI热点）
Chuanyu Xu, Dong Wang, Zhihong Zhang*, Beizhan Wang, Da Zhou, Guijun Ren, Lu Bai, Lixin Cui, Edwin R. Hancock: Depth-based Subgraph Convolutional Neural Networks. Proceedings of International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 1024-1029, 2018.（IAPR旗下会议，Oral，IAPR最佳科技论文奖，获奖比例：6/1258）
2017年
Zhihong Zhang, Lu Bai*（通讯作者）, Yuanheng Liang, Edwin R. Hancock: Joint Hypergraph Learning and Sparse Regression for Feature Selection. Pattern Recognition (PR), 63: 291-309, 2017.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Qinghao Hu, Jiaxiang Wu, Lu Bai, Yifan Zhang, Jian Cheng: Fast K-means for Large Scale Clustering. Proceedings of ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), pp. 2099-2102, 2017.（CCF-B）
Lu Bai（第一作者）, Luca Rossi, Lixin Cui, Zhihong Zhang*, Peng Ren, Xiao Bai, Edwin R. Hancock: Quantum Kernels for Unattributed Graphs Using Discrete-time Quantum Walks. Pattern Recognition Letters (PRL), 87: 96-103, 2017.（CCF-C）
Zhihong Zhang, Yiyang Tian, Lu Bai*（通讯作者）, Jianbing Xiahou, Edwin R. Hancock: High-order Covariate Interacted Lasso for Feature Selection. Pattern Recognition Letters (PRL), 87: 139-146, 2017.（CCF-C）
2016年
Lu Bai*（第一作者，通讯作者）, Edwin R. Hancock: Fast depth-based Subgraph Kernels for Unattributed Graphs. Pattern Recognition (PR), 50: 233-245, 2016.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lu Bai*（第一作者，通讯作者）, Francisco Escolano, Edwin R. Hancock: Depth-based Hypergraph Complexity Traces from Directed Line Graphs. Pattern Recognition (PR), 54: 229-240, 2016.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
2015年
Lu Bai（第一作者）, Luca Rossi, Zhihong Zhang*, Edwin R. Hancock: An Aligned Subtree Kernel for Weighted Graphs. Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML), 2015: 30-39.（CCF-A，Oral）
Lu Bai（第一作者）, Zhihong Zhang*, Chaoyan Wang, Xiao Bai, Edwin R. Hancock: A Graph Kernel Based on the Jensen-Shannon Representation Alignment. Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), 2015: 3322-3328.（CCF-A，Oral）
Lu Bai（第一作者）, Zhihong Zhang, Peng Ren, Luca Rossi, Edwin R. Hancock: An Edge-Based Matching Kernel Through Discrete-Time Quantum Walks. Proceedings of International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP) 1: 27-38, 2015.（IAPR旗下会议，Oral，IAPR 附属意大利分会 Eduardo Caianiello 最佳学生论文奖，获奖比例：1/234）
博士期间主要成果（第一作者单位为：英国约克大学，University of York，UK）
2015年
Lu Bai*（第一作者，通讯作者）, Luca Rossi*, Andrea Torsello, Edwin R. Hancock: A Quantum Jensen-Shannon Graph Kernel for Unattributed Graphs. Pattern Recognition (PR), 48(2): 344-355, 2015.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
2014年
Lu Bai: Information Theoretic Graph Kernels. University of York, UK, 2014.（Ph.D Thesis，博士论文）
Lu Bai*（第一作者，通讯作者）, Edwin R. Hancock: Depth-based Complexity Traces of Graphs. Pattern Recognition (PR), 47(3): 1172-1186, 2014.（CAA-A，CCF-B，中科院一区Top）
Lu Bai（第一作者）, Luca Rossi, Horst Bunke, Edwin R. Hancock: Attributed Graph Kernels Using the Jensen-Tsallis q-Differences. Proceedings of European Conference on Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD) 1: 99-114, 2014.（CCF-B，Oral）
Lu Bai（第一作者）, Horst Bunke, Edwin R. Hancock: An Attributed Graph Kernel from the Jensen-Shannon Divergence. Proceedings of International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 88-93, 2014.（IAPR旗下会议，Oral）
Lu Bai（第一作者）, Edwin R. Hancock, Peng Ren, Francisco Escolano: Directed Depth-Based Complexity Traces of Hypergraphs from Directed Line Graphs. Proceedings of International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 3874-3879, 2014.（IAPR旗下会议）
Lu Bai（第一作者）, Peng Ren, Edwin R. Hancock: A Hypergraph Kernel from Isomorphism Tests. Proceedings of International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 3880-3885, 2014.（IAPR旗下会议）
2013年
Lu Bai（第一作者）, Edwin R. Hancock: Graph Kernels from the Jensen-Shannon Divergence. Journal of Mathematical Imaging and Vision (JMIV), 47(1-2): 60-69, 2013.（SCI）
Lu Bai（第一作者）, Edwin R. Hancock, Lin Han: A Graph Embedding Method Using the Jensen-Shannon Divergence.Proceedings of International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), (1): 102-109, 2013.（IAPR旗下会议，Oral）
Lu Bai（第一作者）, Edwin R. Hancock: A Fast Jensen-Shannon Subgraph Kernel. Proceedings of International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP), (1): 181-190, 2013.（IAPR旗下会议，Oral）
2012年
Lu Bai（第一作者）, Edwin R. Hancock, Peng Ren: Jensen-Shannon graph kernel using information functionals. Proceedings of International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 2877-2880, 2012.（IAPR旗下会议）
Lu Bai（第一作者）, Edwin R. Hancock, Lin Han, Peng Ren: Graph clustering using graph entropy complexity traces. Proceedings of International Conference on Pattern Recognition (ICPR), pp. 2881-2884, 2012.（IAPR旗下会议）
2011年
Lu Bai（第一作者）, Edwin R. Hancock: Graph Clustering Using the Jensen-Shannon Kernel. Proceedings of International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns (CAIP), (1): 394-401, 2011.（IAPR旗下会议，Oral）
奖励与荣誉
2025年，中国计算机学会CCF“科技成果奖”（第一完成人，自然科学类三等奖），项目名称：《结构模式识别的理论、方法及其在金融人工智能的应用》；
2025年：国际医学图像计算和计算机辅助干预会议MICCAI“最佳论文提名”（CCF-B类会议）
2025年，中国计算机学会CCF 2025首届中国图机器学习会议“优秀海报”（AAAI 2025）
2024年，中国计算机学会CCF 2024首届中国数字金融大会“优秀海报”（TNNLS 2023），共3篇，注：基于大会征集的近两年数字金融领域发表于UTD24与CCF-A类或同等级期刊会议论文进行遴选
2022年，百度“全球华人AI青年学者”，全球经典领域100人，交叉领域50人（基于186963篇论文和89324名学者数据）
2021年，国家优秀青年科学基金，交叉科学部首届国家优青
2019年，IEEE国际工业工程及工程管理大会IEEM“最佳论文提名” & “杰出论文奖”（Outstanding Paper Award），提名率：小于3%
2018年，国际模式识别学会IAPR-国际模式识别大会ICPR“最佳科技论文奖”（Best Scientific Paper Award），获奖比例：6/1258
2018年，中央财经大学首批“龙马学者-青年学者”
2016年，国际模式识别学会“IAPR Newsletter下一代报道”（The Next Generation，全球每年四位青年学者）
2015年，国际模式识别学会IAPR附属意大利分会GIRPR-国际图像分析与处理大会ICIAP“Eduardo Caianiello最佳学生论文奖”（Eduardo Caianiello Best Student Paper Award，注：以意大利著名学者Eduardo Caianiello教授命名的奖项），获奖比例：1/234
2015年，教育部“国家优秀自费留学生奖”，全球500人，英国使馆区35人
2013年，英国机器视觉学会“BMVA奖学金”，当年度全英国2人；
学术与社会服务
学术任职
2026/07 – 今：Humanities and Social Sciences Communications（HSSC，Nature旗下唯一面向人文社会科学期刊），编委（Associate Editor）
2025/01 – 今：Neural Networks（NN），编委（Associate Editor）
2023/12 – 今：IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems（TNNLS），编委（Associate Editor）
2021/02 – 今：Pattern Recognition（PR），编委（Associate Editor）
2019/11 – 2021/11：Pattern Recognition（PR）, 责任客座编辑（Managing Guest Editor）
2024/12 – 今：中国计算机学会（CCF），数字金融分会，执行委员
2023/01 – 今：中国计算机学会（CCF），计算经济学组，执行委员
2022/07 – 今：中国计算机学会（CCF），人工智能与模式识别专委会，执行委员
2021/11 – 今：中国计算机学会（CCF），计算机视觉专委会，执行委员
2019/11 – 今：中国自动化学会（CAA），模式识别与机器智能专委会，委员
2019/11 – 今：中国图象图形学会（CSIG），视觉大数据专委会，委员
组织国内外学术会议/论坛
2026年12月，ACML 2026 Workshop on Graph Machine Learning: Foundations, Frontiers, and Applications，Organizer
2026年10月，2026中国计算机大会CNCC，第二届结构模式识别与图机器学习论坛—大模型与图学习能否双向奔赴，论坛主席
2026年5月，中国计算机学会CCF-AI 2026中国图机器学习会议—图机器学习基础理论与交叉前沿论坛，论坛主席
2025年10月，2025中国计算机大会CNCC，第一届结构模式识别与图机器学习论坛—前沿、交叉及应用，论坛主席
2025年8月，中国计算机学会人工智能会议CCFAI 2025，结构模式识别与图机器学习—前沿与挑战论坛，论坛主席
2025年6月：中国计算机学会CCF-AI 2025中国图机器学习会议，本地主席
2018年8月，International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2018), ICPR Workshop on Pattern Recognition in Inelligent Financial and Risk Managemen，General Chair
国内外学术会议特邀报告
2026年10月：2026中国计算机大会CNCC，《图核神经网络：将传统结构模式相似性信息带回深度学习的探索与实践》，第二届结构模式识别与图机器学习论坛-特邀报告
2026年8月：第十一届中国数据挖掘会议（China Conference on Data Mining，CCDM），《图核神经网络：图核与图神经网络的双向奔赴》，数据为中心的模型学习基础与前沿论坛-特邀报告
2026年06月：中国计算机学会CCF-AI走进高校第52期—合肥理工学院报告会，《图核神经网络:将传统"结构相似性信息”带回深度学习的探索与实践》，特邀讲者
2026年4月，第八届江淮信息技术发展论坛，《基于结构模式识别的金融复杂网络分析方法》，人工智能与新经管发展论坛-特邀报告
2025年12月，伦敦证券交易所集团（London Stock Exchange，LSE）线下闭门交流会“重构价值链：AI、数据工具与财富管理的未来式”，《AI驱动金融数字化转型：以基于结构模式识别的金融风险分析为例》，特邀主题报告
2025年10月，第五届“数据智能与管理”学术会议暨2025年管理科学与工程学会人工智能技术与管理应用分会年会，《基于结构模式识别的金融复杂网络分析研究》，数智商务分论坛-特邀报告
2025年9月，中国科学院“大模型安全与应用”培训班暨人工智能安全与协同治理北京市重点实验室第一届学术年会，《结构模式识别与图机器学习：图核神经网络》，图基础模型论坛-特邀报告
2025年8月：中国计算机学会人工智能会议CCFAI 2025，《结构模式识别发展与前沿：图核神经网络》，结构模式识别与图机器学习—前沿与挑战论坛-特邀报告
2025年8月：中国图学学会第八届“奋发图强”青年科学家论坛，《结构模式识别与图机器学习—发展历程与现状》，图表示学习与专题应用专题-特邀报告
2025年6月：第五届人工智能、大数据与算法国际学术会议，《Structural Pattern Recognition and Graph Machine Learning》，特邀报告
2025年5月：中国自动化学会CAA 2025第二届模式识别前沿论坛，《结构模式识别与图机器学习》，引导报告
2024年12月：中国计算机学会CCF 2024中国数字金融大会，《图机器学习驱动的金融人工智能应用研究》，优秀青年学者论坛-特邀报告
2024年12月：泰山学术论坛-人工智能前沿技术，《（量子）结构模式识别与图机器学习-发展历程、现状，及未来展望》，大会主旨报告
2024年11月：中国计算机学会CCF-AI走进高校第45期—山东科技大学报告会，《结构模式识别与图机器学习—发展历程、研究现状与未来展望》，特邀讲者
2024年10月：2024中国计算机大会CNCC，《结构模式识别与图机器学习—发展历程、研究现状与未来展望》，图机器学习：前沿与挑战论坛-特邀报告
2024年9月：中国计算机学会CCF 2024中国数字服务大会，《基于结构模式识别的金融风险分析》，数字金融服务论坛-特邀报告
2024年7月：第十届中国数据挖掘会议（China Conference on Data Mining，CCDM），《基于图的（量子）结构模式识别与机器学习》，图机器学习论坛-特邀报告
2024年4月：计算智能与中文信息处理教育部重点实验室、数据智能与认知计算山西省重点实验室“2024年机器学习前沿青年学者论坛”，《基于图的（量子）结构模式识别与机器学习》，特邀报告
2023年11月：第十八届中国人工智能基础年会 (CFAI 2023)，《基于图的结构模式识别与机器学习》，分论坛-特邀报告
2023年11月：Learning on Graphs (LoG 2023) Shanghai Meetup，《Transitive-Aligned Graph Neural Networks for Graph Classification》，大会报告（Invited Speakers）
2023年10月：国家自然科学基金委交叉科学部-第三届青年学术研讨会，《结构模式识别与金融风险分析》，分会场-特邀报告
2023年8月：第四届（2023）管理科学与工程学会-金融计量与风险管理分会学术年会，《基于（量子）结构模式识别的金融风险分析研究》，杰出学者论坛-特邀报告
2023年5月：2023 INNO CHINA中国产业创新大会-金融科技创新论坛，《金融场景人工智能前沿趋势解析》思创对话特邀讲者
2023年4月：第九届全国智能信息处理学术会议（NCIIP 2023），《结构模式识别与机器学习》，青年学者论坛-特邀报告
2022年8月：视觉与学习青年学者研讨会VALSE Webinar—图神经网络及其在结构建模中的应用，《Transitive-Aligned Graph Neural Networks for Graph Classification》，特邀报告
指导硕、博研究生毕业去向
总体情况：2024年4月-2026年10月（北京师范大学任职期间）：指导1名本科生获北京师范大学校级优秀本科毕业设计（秦欣雅），指导学生以第一作者（杜林、钱妃妃、秦欣雅、韩宗君、徐卓、赵哲涵、唐绾）发表CCF-A类会议近20篇（ICML、NeurIPS、IJCAI、AAAI）。
2015年7月-2024年4月（中央财经大学任职期间）：指导学生获中央财经大学校级优秀本科4人次（蒋诚杰、刘天宇、焦宇航、陈斌），优秀硕士毕业论文2人次（焦宇航、刘月）。指导学生一作发表论文9篇，其中本科生4人，专硕4人，学硕1人。2019年4月于中央财经大学获聘博导（经济信息管理专业），2023年首次招收博士2名，目前均在读，暂无去向。
两年制电子信息专硕去向（部分）：马堔，2021-2023在读，腾讯；刘月，2020-2022在读，中央财经大学校级优秀硕士毕业论文，字节跳动&阿里-蚂蚁金服；焦宇航，2018-2020在读，中央财经大学校级优秀硕士毕业论文，快手&美团&字节跳动&小红书；李欢（课题组联合指导），2019-2021在读，中央财经大学校级优秀硕士毕业论文，美团；张大伟，2019-2021在读，中国农业银行；叶荣吉：2021-2023在读，中国工商银行；杨悦婷，2017-2019在读，中国民生银行；田倩，2019-2021在读，中国电信。
招生说明
欢迎对模式识别、机器学习、深度学习、计算机视觉、量子计算等理论研究方向，及其在金融人工智能、智能教育等相关方向交叉创新感兴趣的同学与我联系（要求数学、编程和英语基础较好），与我共同奋斗做出有影响力的研究成果！ 可以通过bailu@bnu.edu.cn与我联系。注：课题组只招收【考研或已最终锁定北师大offer的学生】！！！
