孙庆赟，博士，北京航空航天大学计算机学院助理教授，担任中国计算机学会大数据专委会执行委员、中国指挥与控制学会态势感知专委会执行委员。主要研究方向为大数据、图机器学习、网络空间大数据分析。已在TPAMI、TKDE、ICML、NeurIPS、ICLR、WWW、AAAI 等国际权威学术期刊和顶级会议发表CCF-A/B类论文40余篇，获国际服务质量顶级会议 IWQoS 2022 唯一最佳论文奖、CCF Bigdata 2024唯一最佳论文奖、国际数据挖掘顶级会议 CIKM 2022 最佳论文提名奖、ICDM 2021 最佳论文候选，工作入选 WWW 最具影响力论文、WWW 2023焦点论文。获评ACM北京优博。担任国际著名期刊TPAMI、TKDE、TNNLS、TWEB、TMM、PR、NN、JMLC、JCST 和国际顶级会议 NeurIPS、ICLR、AAAI、WWW、KDD、ICDM 审稿人。

       主持和参与了国自然青年基金、重大仪器研制项目课题、CAAI-华为mindspore基金、航天一院、国家电网项目、科技部2030新一代人工智能重大项目等，包括：“基于关键子图的社交网络恶意群体检测与分析方法研究”、“网络空间行为大数据的融合感知与协同处理关键技术”、“图基础模型的轻量化与高效微调研究”、“跨域多源信息挖掘与知识图谱构建”、“人工智能科学计算共性平台”、“电力人工智能大模型平台构建技术研究”等。获2024年中国电子学会自然科学一等奖、2024年公安部科学技术一等奖。

       获北京市优秀团体毕设指导教师、2024年中国高校计算机教育大会教学案例特等奖。指导本科生、研究生发表CCF-A类论文20余篇；指导学生获国际数据挖掘顶级会议ICDM 2023竞赛优秀奖、2024年CCF大数据与计算智能大赛亚军、2024阿里天池云原生编程挑战赛全国亚军、北航冯如杯一等奖等；指导学生获批首批国自然博士生基金、北京市本科生自然科学基金（启研计划）。

       个人主页：https://sunqysunqy.github.io/

团队每年招收博士、硕士研究生数名，长期接收本科生进课题组进行科研训练，欢迎对具有科研热情、勤奋认真、具有良好数学与编程基础的同学加入团队，团队将提供良好的学术平台和计算平台，感兴趣的同学请邮件联系sunqy@buaa.edu.cn。

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• [2] 人工智能
• [3] 图机器学习