教师姓名:吴炜
职称:特聘副教授
职务:邓迪国际学院计算机教学系副主任
教师拼音名称:wuwei
性别:男
所在单位:计算机学院
学历:博士研究生毕业
入职时间:2021-09-15
学位:博士学位
毕业院校:澳大利亚悉尼科技大学
在职信息:在职
学科:计算机科学与技术
招生学科:计算机科学与技术

吴炜,男,1988.11出生于湖南,硕士生导师、博士生导师,分别在2011、2014和2018年获得中南大学、北京大学和澳大利亚悉尼科技大学计算机专业学士、硕士和博士学位。2018.4-2019.3先后在悉尼大学商学院和儿童医学研究所任职副研究员和数据科学家;2019.7-2020.8在悉尼科技大学做博士后;2020.8-2021.7在德国莱布尼茨汉诺威大学L3S研究中心做高级研究员;2021.9起在中南大学计算机学院任职特聘副教授,邓迪国际学院计算机教学系副主任,入选第十四批湖南省“百人计划”,中南大学升华学者(B岗)。
在数据挖掘领域提出一系列高效的基于哈希技术的数据表征算法,解决大数据特征提取的效率问题。在顶级数据挖掘与人工智能国际会议和期刊上发表文章40篇,其中CCF A类22篇,谷歌学术引用1200余次。算法多次被中国科学院院士、香港工程科学院院士、美国艺术与科学院院士、ACM/IEEE Fellow高度评价,不仅启发生物信息学研究者使用哈希技术高效执行大规模生物学应用,而且有效解决AI发展的训练成本及手机有限的计算能力瓶颈问题。发表在WWW 2021上的#GNN图表征算法被著名的图数据库neo4j应用(slides,video)。主持或参与多项科研项目,包括国家自然科学基金青年科学基金、国家自然科学基金重点项目、XXX项目、德国联邦教育与研究部项目等,负责经费达400余万元。是国际顶级人工智能会议AAAI2019-2026、IJCAI2021-2026、KDD2022-2026、NeurIPS2026程序委员会委员,国际顶级期刊IEEE TKDE、IEEE TPAMI、IEEE TCYB、KAIS、WWWJ审稿人。
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=JUeRRi0AAAAJ&hl=zh-CN
Github: https://github.com/AIandBD
联系方式:wei.wu AT csu.edu.cn
研究方向:
人工智能(Artificial Intelligence)
大数据(Big Data)
数据挖掘(Data Mining)
图挖掘(Graph Mining)
大模型(Large Language Models)
算法(Algorithms)
欢迎对本人研究方向感兴趣的本科生加入实验室。

›国家自然科学基金委员会:基于非学习机制的超大规模属性网络高效嵌入方法研究(62302528),结项时间:2026-12-31.
›湘江实验室开放基金:基于局部敏感哈希技术的序列数据表征算法可解释性研究(22XJ03010),开始日期:2022-11-01,结项时间:2023-12-31.
›长沙市自然科学基金:基于树结构的局部敏感哈希算法研究(kq2202104),开始日期:2022-01-01,结项时间:2023-12-31.
›德国联邦教育与研究部:Probabilistic Procedures(01DD20003),开始日期:2020-08-01,结项时间:2021-07-31.

›Learning-Free Continuous-Attribute Graph Embedding via Locality-Sensitive Hashing[J].Knowledge-Based Systems (CCF C), 349: 116482.
›Unmasking Bots in Higher Dimensions: Message Passing over Simplexes for Bot Detection[C].WWW 2026 (CCF A), 2026: 4713-4721.
›Beyond Node-Centric Modeling: Sketching Signed Networks with Simplicial Complexes[C].NeurIPS 2025 (CCF A)
›Enhancing Long-Form Question Answering via Reflection with Question Decomposition[J].Information Processing & Management (CCF B), 2025, 62 (6) : 104274.
›Heterogeneous Graph Embedding Made More Practical[C].SIGIR 2025 (CCF A), 2025: 688-697.
›Sketching Very Large-scale Dynamic Attributed Networks More Practically[C].WWW 2025 (CCF A), 2025: 5264 - 5274.
›Series Decomposition Transformer with Period-Correlation for Stock Market Index Prediction[J].Expert Systems With Applications (CCF C), 2024, 237: 121424.
›Simple and Efficient Hash Sketching for Tree-Structured Data[J].Expert Systems with Applications (CCF C), 2025, 267: 125973.
›Time- and Space-Efficiently Sketching Billion-Scale Attributed Networks[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (CCF A), 2025, 37 (2) : 966-978.
›SCHash: Speedy Simplicial Complex Neural Networks via Randomized Hashing[C].SIGIR 2023 (CCF A): 1609-1618.
›MPSketch: Message Passing Networks via Randomized Hashing for Efficient Attributed Network Embedding[J].IEEE Transactions on Cybernetics (CCF B), 2024, 54 (5) : 2941-2954.
›Cross-View Feature Hashing for Image Retrieval[C].PAKDD 2016 (CCF C): 203-214.
›Hashing-Accelerated Graph Neural Networks for Link Prediction[C].WWW 2021 (CCF A): 2910-2920.
›Efficient Attributed Network Embedding via Recursive Randomized Hashing[C].IJCAI 2018 (CCF A): 2861-2867.
›K-Ary Tree Hashing for Fast Graph Classification[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (CCF A), 2018, 30 (5) : 936-949.
›A Review for Weighted MinHash Algorithms[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (CCF A), 2022, 34 (6) : 2553-2573.
›Canonical Consistent Weighted Sampling for Real-Value Weighted Min-Hash[C].ICDM 2016 (CCF B): 1287-1292.
›Improved Consistent Weighted Sampling Revisited[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (CCF A), 2019, 31 (12) : 2332-2345.
›Consistent Weighted Sampling Made More Practical[C].WWW 2017 (CCF A): 1035-1043.

›一种基于异构图嵌入的分子分类方法. 申请日期:2025-04-08, 申请号:ZL 2025 1 0430570.2, 授权日期:2025-12-12, 授权号:CN 120355989 B.
›面向超大规模动态属性网络的节点分类方法及用户分类方法. 申请日期:2024-12-11, 申请号:202411817890.5
›面向亿级规模属性网络的节点分类方法及用户分类方法. 申请日期:2024-04-11, 申请号:202410434032.6
›一种具有高效非线性注意力结构的机器翻译方法. 申请日期:2023-05-22, 申请号:ZL 2023 1 0506400.9, 授权日期:2023-07-21, 授权号:CN 116227506 B.
›基于哈希算法的代码分类方法. 申请日期:2023-06-01, 申请号:ZL 2023 1 0637656.3, 授权日期:2023-09-05, 授权号:CN 116432125 B.
›基于哈希算法的分子分类方法. 申请日期:2022-08-19, 申请号:ZL 2022 1 0995952.6, 授权日期:2025-08-01, 授权号:CN 115331754 B.

人工智能(Artificial Intelligence)、大数据(Big Data)、大模型(Large Language Models)、数据挖掘(Data Mining)和算法(Algorithms)

›中南大学升华学者(B岗)
›第十四批湖南省“百人计划”

专业:计算机科学与技术
专业:计算机科学与技术
专业:计算机科学与技术

德国莱布尼茨汉诺威大学 › L3S研究中心 › 高级研究员
悉尼科技大学 › 数据科学所 › 博士后
悉尼大学 › 儿童医学研究所 › 数据科学家
悉尼大学 › 商学院 › 副研究员

SDM2024程序委员会委员
KDD2022-2024程序委员会委员
IJCAI2021-2024程序委员会委员
AAAI2019-2024 程序委员会委员