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个人简介 Personal Profile 同济大学设计创意学院特聘研究员，同济大学百人计划，博士生导师。长期在一线人工智能公司担任CTO之职，拥有前沿科技视野及丰富的研发管理经验，荣获徐汇区学科带头人人才计划。是全球最大的中文开放知识图谱联盟OpenKG发起人之一。负责参与10余项国家自然科学基金、863重大专项、科技部科技支撑、经信委和科委等AI相关项目，发表120余篇AI领域高水平论文，被引用次数达到1907，H-index达到26。构建了全球首个可交互养成的虚拟偶像—“琥珀·虚颜”；所构建的智能客服机器人已累计服务用户超过10亿人次。目前担任中国计算机学会术语工委副主任，SIGKG主席，上海秘书长，中国中文信息学会理事，语言与知识计算专委会副秘书长，上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任，上海交通大学AI校友会秘书长等社会职位。 研究方向Research Directions 知识图谱,人工智能生成内容（AIGC）,自然语言处理,智能问答,聊天对话机器人,时空人工智能,智能座舱 2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行2. 机电结构优化与控制 研究内容：在对机电结构进行分析和优化的基础上，运用控制理论进行结构参数的调整，使结构性能满足设计要求。1. 仿生结构材料拓扑优化设计, 仿生机械设计 研究内容：以仿生结构为研究对象，运用连续体结构拓扑优化设计理论和方法，对多相仿生结构(机构)材料进行整体布局设计。 整体布局设计。 科研项目 近五年代表性科研项目：2021-2025，国家自然科学基金面上项目：基于可解释神经符号推理的多跳知识问答方法研究（第一负责人，项目号：6217021690）2020-2023，国家自然科学基金面上项目：序列感知的对话式推荐关键技术（项目第二负责人，项目号：6197050344）2020-2023，国家自然科学基金面上项目：低标注资源下的自然语言结构学习（项目第二负责人，项目号：6197050344）2023-2025，华为技术有限公司合作项目：个人智慧引擎2.0技术合作项目（项目负责人）2022-2024，中国电子科技集团公司第二十八研究所合作项目：基于开源地理空间情报的人物活动溯源分析技术研究（项目负责人）2021-2022，上海米哈游影铁科技有限公司合作项目：米哈游平台舆情导控项目（项目负责人）2021-2025，达而观信息科技（上海）有限公司合作项目：知识图谱与语义理解智能系统研究（项目负责人）2018-2020，上海市经济和信息化委员会人工智能创新发展项目：基于知识图谱的跨行业智能应用平台（第二负责人，项目号：2018-RGZN-02025）2019-2021，上海市经济和信息化委员会软集专项：乐语助人智能客服机器人软件系统 2.0（项目负责人，项目号：RX-RJJC-08-19-5731） 研究成果 近五年代表性论著：[1]        王昊奋，丁军，胡芳槐，杨向东.《人工智能与智能教育丛书：知识图谱》[M].教育科学出版社，2022. （第一作者，ISBN: 9787519129545）[2]        王昊奋，邵浩，等. 自然语言处理实践：聊天机器人技术原理与应用 [M]. 北京：电子工业出版社，2019.（第一作者，ISBN: 9787121357152）[3]       王昊奋，漆桂林，陈华钧. 知识图谱方法、实践与应用 [M]. 北京：电子工业出版社，2019.（第一作者，ISBN: 9787121366710）[4]       王昊奋，丁军，张伟. 知识图谱发展报告(2018) [M]. 中国中文信息学会，2018.98~123（第一作者，第八章 通用和领域知识图谱）[5]       陈华钧，王昊奋，漆桂林，等. 2017-2018 中国计算机科学技术发展报告 [M].中国计算机学会，2018.158~192（第二作者，第四章 知识图谱的系统工程观）近五年代表性论文：[1]        Gao, Y., Xiong, Y., Wang, S., & Wang, H. (2022). GeoBERT: Pre-Training Geospatial Representation Learning on Point-of-Interest. Applied Sciences, 12(24), 12942. （通讯作者，SCI期刊论文）[2]        Li, Z., Wang, H., & Zhang, W. (2022). Translational relation embeddings for multi-hop knowledge base question answering. Journal of Web Semantics, 74, 100723.（通讯作者，SCI期刊论文）[3]        Zhang, C., Gao, S., Wang, H., & Zhang, W. Position-aware Joint Entity and Relation Extraction with Attention Mechanism.（通讯作者，EI，CCF A类论文）[4]        Wang, J., Huang, S., Du, H., Qin, Y., Wang, H., & Zhang, W. (2022, December). MHKD-MVQA: Multimodal Hierarchical Knowledge Distillation for Medical Visual Question Answering. In 2022 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM) (pp. 567-574). IEEE.（通讯作者，EI，CCF B类论文）[5]        Liang, Y., Wang, H., & Zhang, W. (2022, September). A Knowledge-Guided Method for Disease Prediction Based on Attention Mechanism. In International Conference on Web Information Systems and Applications (pp. 329-340). Cham: Springer International Publishing.（通讯作者，EI论文）[6]        Li, Z., Ni, K., Wang, H., & Zhang, W. (2022, August). Relation Extraction as Text Matching: A Scheme for Multi-hop Knowledge Base Question Answering. In China Conference on Knowledge Graph and Semantic Computing (pp. 191-201). Singapore: Springer Nature Singapore.（通讯作者，EI论文）[7]        Du, H., Le, Z., Wang, H., Chen, Y., & Yu, J. (2022). COKG-QA: Multi-hop question answering over COVID-19 knowledge graphs. Data Intelligence, 4(3), 471-492.（通讯作者，EI论文）[8]        Liang, Y., Wang, H., & Zhang, W. (2022, October). Deep Knowledge Reasoning guided Disease Prediction. In 2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) (pp. 2695-2702). IEEE.（通讯作者，EI论文）[9]        Li, S., Zhou, K., Zhuang, Z., Wang, H., & Ma, J. (2023). Towards text-to-SQL over aggregate tables. Data Intelligence, 5(2), 457-474.（通讯作者，EI论文）[10]        Zhang, A., Tao, W., Li, Z., Wang, H., & Zhang, W. (2022, May). Type-aware medical visual question answering. In ICASSP 2022-2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (pp. 4838-4842). IEEE.（通讯作者，EI论文）[11]        Wang, H., Du, H., Qi, G., Chen, H., Hu, W., & Chen, Z. (2022). Construction of a linked data set of covid-19 knowledge graphs: Development and applications. JMIR Medical Informatics, 10(5), e37215.（通讯作者，SCI期刊论文）[12]       Chen, H., Hu, N., Qi, G., Wang,H., Bi, Z., Li, J., & Yang, F. (2021). OpenKG chain: A blockchaininfrastructure for Open Knowledge Graphs. Data Intelligence, 3(2),205-227. （第四作者，知识表示、处理与应用ESCI期刊论文）[13]       Wang, M., Ma, X., Si, J., Tang, H., Wang,H., Li, T., ... & Liu, X. (2021). Adverse Drug Reaction Discovery Usinga Tumor-Biomarker Knowledge Graph. Frontiers in genetics, 11, 1737. （第五作者，生物 CCF SCI期刊论文）[14]       Gong, F., Wang, M., Wang, H.,Wang, S., & Liu, M. (2021). SMR: medical knowledge graph embedding for safemedicine recommendation. Big Data Research, 23, 100174. （第三作者，大数据 SCI期刊论文）[15]       Wang, M., Wang, H.,Liu, X., Ma, X., & Wang, B. (2021). Drug-Drug Interaction Predictions viaKnowledge Graph and Text Embedding: Instrument Validation Study. JMIRMedical Informatics, 9(6), e28277. （通讯作者，医学信息学 SCIE期刊论文）[16]       Wang, M., Wang, H.,Qi, G., & Zheng, Q. (2020). Richpedia: a large-scale, comprehensivemulti-modal knowledge graph. Big Data Research, 22, 100159. （通讯作者，大数据 SCI期刊论文）[17]       Zhang, X., Wang, M., Saleem, M.,Ngomo, A. C. N., Qi, G., & Wang, H. (2020, November). Revealingsecrets in sparql session level. In International Semantic WebConference (pp. 672-690). Springer, Cham. （第六作者，数据库、数据挖掘与内容检索 CCF B 类会议论文）[18]       Wu, T., Wang, H., Li, C., Qi,G., Niu, X., Wang, M., ... & Shi, C. (2020). Knowledge graph constructionfrom multiple online encyclopedias. World Wide Web, 23(5), 2671-2698.（第二作者，交叉、综合与新兴 CCF A 类会议论文）[19]       Wang, M., Qi, G., Wang, H.,& Zheng, Q. (2019, November). Richpedia: a comprehensive multi-modalknowledge graph. In Joint International Semantic TechnologyConference (pp. 130-145). Springer, Cham. （第三作者，国际语义技术大会论文）[20]       Wu, T., Qi, G., Luo, B., Zhang, L.,& Wang, H. (2019). Language-Independent Type Inference of theInstances from Multilingual Wikipedia. International Journal of Semantic WebInformation System, 15(2), 22-46.（第五作者，数据库、数据挖掘与内容检索 CCF C类期刊论文）[21]  Gong, F., Chen, Y., Wang, H.,& Lu, H. (2019). On building a diabetes centric knowledge base via miningthe web. BMC Medical Informatics & Decision Making, 19-S(2), 185-197.（第三作者，交叉、综合与新兴 CCF C 类期刊论文）[22]  Zhang, Y., Ji, W., Wang, H.,Wang, X., & Chen, J. (2019). MC-eLDA: Towards Pathogenesis Analysis inTraditional Chinese Medicine by Multi-Content Embedding LDA. Advances in KnowledgeDiscovery and Data Mining – Pacific-Asia Conference (PAKDD), 489-500.（第三作者，数据库、数据挖掘与内容检索 CCF C 类会议论文）[23]  Ruan, T., Zhao, L., Li, Y., Wang,H., & Dong, X. (2018). On Evaluating Web-Scale Extracted KnowledgeBases in a Comparative Way. International Journal of Semantic Web andInformation Systems, 14(1), 98-120.（第四作者，数据库、数据挖掘与内容检索CCF C 类期刊论文）[24]  Wu, T., Wang, H., Qi G., Zhu,J., & Ruan, T. (2018). On building and publishing Linked Open Schema fromsocial Web sites. Journal of Web Semantics, 51, 39-50.（第二作者，数据库、数据挖掘与内容检索 CCF B 类期刊论文）[25]  Wang, K., Jin, Y., Wang, H.,Peng, H., & Wang, X. (2018). Personalized Time-Aware Tag Recommendation.AAAI Conference of Artificial Intelligence (AAAI), 459-466.（第三作者，人工智能与模式识别 CCF A 类会议论文）[26]  Yang, Y., Zhang, M., Chen, W., Zhang,W., Wang, H., & Zhang. M. (2018).Adversarial Learning for ChineseNER from Crowd Annotations. AAAI Conference of Artificial Intelligence (AAAI),459-466. （第五作者，人工智能与模式识别 CCF A 类会议论文）[27]    王文广,王昊奋.融合大模型的多模态知识图谱及在金融业的应用[J].人工智能,2023,No.33(02):18-28+40.DOI:10.16453/j.2096-5036.2023.02.002. （第二作者）[28]   王鑫,傅强,王林,徐大为,王昊奋.知识图谱可视化查询技术综述[J].计算机工程,2020,46(06):1-11.（第五作者）[29]    杜会芳,王昊奋,史英慧等.知识图谱多跳问答推理研究进展、挑战与展望[J].大数据,2021,7(03):60-79.（通讯作者）[30]    王昊奋,易侃,吴蔚等.多模态态势感知的知识表示、表示学习和知识推理[J].指挥信息系统与技术,2022,13(03):1-11. （第一作者） 学生信息 当前位置：教师主页 > 学生信息 入学日期 所学专业 学号 学位 招生信息 当前位置：教师主页 > 招生信息 招生学院 招生专业 研究方向 招生人数 推免人数 考试方式 招生类别 招生年份