Language : English
桂宁
  • Personal Information

    Professor


    Supervisor of Doctorate Candidates


    Supervisor of Master's Candidates

    School/Department:School of Computer Science and Engineering

    Administrative Position:副主任

    Education Level:Postgraduate (Postdoctoral)

    Business Address:湖南长沙中南大学计算机学院管理楼503

    Sex:Male

    Contact Information:18067959282

    Degree:Doctoral Degree in Science

    Status:Employed

    Alma Mater:比利时安特维普大学

    Honors and Titles:
    2019-12-19elected:有色金属联合会二等奖
    2014-07-01elected:浙江省青年科学家
  • Profile

    桂宁,中南大学计算机院教授,博士生导师。2012年比利时安特维普大学博士,2012年~2013 鲁汶大学博士后,主要研究领域,可解释的人工智能,图表示学习和图神经网络。发表SCI论文20余篇,近4年作为通讯作者发表 CCF 期刊 IEEE TKDE(A类),IEEE TDSC(A类),  IEEE TNNLS(B类),  ACM TKDD(B类) Knowledge-based System(C类)等,CCF 会议 SIGKDD(A类),AAAI(A类),PAKDD(C类) 等10 余篇。 累计授权专利10余项。承担工信部中国制造2025和工业互联网重大项目2项,(曾)承担国家基金3项,参与浙江省重大项目1项。获得省部级二等奖2项,厅局级二等奖一项。主要研究方向:面向可解释的工业大数据和人工智能。


    实验室有着良好的硬件条件:配备六台高性能服务器,具有3T内存,包括 A100等各类 GPU卡18张,另有多屏显示器、人体工学椅等。


    实验室成员以研究生为主,有少量的优秀本科生。现有成员均获得较好的工作和深造机会: 罗宾理(本科生)和李幽 (研究生)两位 分别在 2019年 和2022年获得 微软亚洲研究院 的实习。已毕业的学生主要在阿里,腾讯,华为,网易,国网等单位。也有部分同学在美国和新加坡知名高校攻读学位,或者保研到清华和南大。 


    1. 每年可招收3名硕士研究生,经费充足,待遇优秀。招生名额有限,优先考虑有编程经验、独立解决问题、态度端正的学生。

    2. 欢迎具有推免资格的学生联系我, 招收 计算机学院 学硕和专硕研究生, 有意者可email联系我。


    同时也欢迎对 图神经网络, 时序数据表示学习,可解释人工智能感兴趣的本科生加入我的团队。


    email:ninggui@csu.edu.cn or ninggui@gmail.com


    近几年部分发表或者录用的论文:


    • Ordering-Based Causal Discovery for Linear and Nonlinear Relations, The Thirty-eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, 2024(NeurIPS 2024 人工智能 CCF A 会,学生第一作者,本人通讯作者,2024.9月录用)

    • Frequency Adaptive Normalization For Non-stationary Time Series Forecasting, The Thirty-eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems, 2024(NeurIPS 2024 人工智能 CCF A 会,学生第一作者,本人通讯作者,2024.9月录用)

    • Graph Representation Learning enhanced Semi-supervised Feature Selection, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data(数据挖掘 CCF B类,IF=4.157,  学生第一作者,本人通讯作者,2024.8月录用)

    • Unsupervised Graph Representation Learning beyond Aggregated View[J],  IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2024 (数据挖掘 CCF A类,中科院2区, 学生第一作者,本人通讯作者, 2024.06录用)

    • GAEFS: Self-supervised Graph Auto-encoder enhanced Feature Selection[J]. Knowledge-Based Systems, 2024: 111523.(中科院1区,人工智能 CCF C类,IF=8.038,) (2024.2月录用)

    • SimGCL: Graph Contrastive Learning by Finding Homophily in Heterophily, Knowledge and Information Systems(数据挖掘 CCF B类,  学生第一作者,本人通讯作者,2023.10月录用)

    • Multi-View Graph Representation Learning Beyond Homophily, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data(数据挖掘 CCF B类,IF=4.157,  学生第一作者,本人通讯作者,2023.4月录用)

    • Data Imputation with Iterative Graph Reconstruction, AAAI 2023(人工智能 CCF A类会议,Oral, 2023.2月,学生第一作者,本人通讯作者)

    • PairGNNs: enabling graph neural networks with pair-based view. Neural Computing and Applications, 1-13, 2022.10 .(人工智能 CCF C类期刊,IF=5.606,学生第一作者,本人通讯作者)

    • Credibility Assessment Based Byzantine-resilient Decentralized Learning.  IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing,(安全 CCF A类,中科院2区,IF=7.33,2022.6月已录用,共同通讯)

    • Understanding via Exploration: Discovery of Interpretable Features with Deep Reinforcement Learning.  IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems(中科院1区,人工智能 CCF B类,IF=10.45,2022.6月 已录用,学生第一作者,本人通讯作者)

    • A-SFS: Semi-supervised Feature Selection based on Multi-task Self-supervision.   Knowledge-based System(中科院1区,人工智能 CCF C类,IF=8.038,) (2022.6月录用,本人通讯作者)

    • An Embedded Feature Selection Framework for Control,   Proceedings of the 28th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 2022.8  (数据挖掘 CCF A类,数据挖掘领域影响力第一, 学生第一作者,本人通讯作者)

    • Graph Representation Learning Beyond Node and Homophily.   IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (数据挖掘 CCF A类,中科院2区,IF=6.98, 学生第一作者,本人通讯作者, 2022)

    • Self-supervised Adaptive Aggregator Learning on Graph.  Advances in Knowledge Discovery and Data Mining - 25th Pacific-Asia Conference, PAKDD 2021(数据挖掘 CCF C类), 2021 (学生第一作者,本人通讯作者)

    • AFS: An Attention-Based Mechanism for Supervised Feature Selection.  Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence(人工智能 CCF A 类), 2019, 33(01)(第一作者)




  • Research Field

    No content
  • Social Affiliations

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  • Education Background

    [1]  1999.8- 2002.4
    中南大学 | Master's degree | Master's Degree in Engineering
    [2]  2006.5- 2012.9
    比利时安特卫普大学 | With Certificate of Graduation for Doctorate Study | Doctoral Degree in Engineering
    [3]  1995.9- 1999.6
    中南工业大学 | University graduated | Bachelor's Degree in Engineering
  • Work Experience

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  • Research Group

    Name of Research Group:数据与图像工程团队

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