主要研究方向
.图机器学习与图算法

研究领域
.机器学习与深度学习
.图学习算法与理论
.大语言模型

代表作
.Wenwen Xia, Mincai Lai, Caihua Shan, Yao Zhang, Xinnan Dai, Xiang Li, Dongsheng Li. “Explaining Temporal Graph Models through an Explorer-Navigator Framework”. ICLR, 2023 (Top-tier AI Conference)
.Jun hu*, Wenwen Xia*, Xiaolu Zhang, Chilin Fu, Weichang Wu, Zhaoxin Huan, Ang Li, Zuoli Tang, Jun Zhou. “Enhancing Sequential Recommendation via LLM-based Semantic Embedding Learning”. WWW, 2024 (CCF-A Conference)
.Wenwen Xia, Yuchen Li, and Shenghong Li. “On the substructure countability of graph neural networks”. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022 (CCF-A Journal)
.Wenwen Xia, Yuchen Li, and Shenghong Li. “Graph neural point process for temporal interaction prediction”. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022 (CCF-A Journal)
.Wenwen Xia, Yuchen Li, Jianwei Tian, and Shenghong Li. “Forecasting interaction order on temporal graphs”. KDD, 2021 (CCF-A Conference)

个人简介

夏文文，男，讲师，硕士生导师，苏州大学优秀青年学者（个人英文主页：https://xiawenwen49.github.io/）。2023年博士毕业于上海交通大学电子信息与电气工程学院（入选上海交通大学致远荣誉计划博士生），2018年本科毕业于武汉大学计算机学院。2021年至2022年受国家留学基金委资助赴新加坡管理大学（Singapore Management University）进行联合培养。2022年至2023年于微软亚洲研究院（上海）进行研究实习。2023年至2024年任职于蚂蚁集团，担任高级算法工程师职位（蚂蚁星计划）。2024年12月入职苏州大学计算机学院。主要研究兴趣为图数据（Graph-structured data）相关的机器学习、图算法、深度学习、以及大语言模型与图数据的对齐融合应用等。以第一作者在人工智能与数据挖掘顶级会议期刊上发表论文多篇，包括International Conference on Learning Representations、The Web Conference、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering、SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining等。并多次作为TKDE、NIPS、ICLR、KDD、CIKM等会议期刊审稿人。在学术界、企业研究院以及互联网大厂均有丰富切身研究经验，对于研究生新生入门进行从科研思路、设计实现、到论文写作、以及后续升学/找工作进行全方位指导。并在学习科研之余喜欢健身、乒乓球、羽毛球等运动。欢迎感兴趣的同学邮件联系。