同济大学
导师风采
向声
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个人信息

Personal Information

  • 助理教授
  • 导师类别:硕士生导师
  • 性别: 男
  • 学历:博士研究生
  • 学位:博士

联系方式

Contact Information

  • 所属院系:计算机科学与技术学院(软件学院)
  • 所属专业: 计算机科学与技术
  • 邮箱 :
  • 工作电话 : -

个人简介

Personal Profile

向声,同济大学计算机科学与技术学院助理教授,硕士生导师,上海市白玉兰海外高层次青年人才。博士毕业于悉尼科技大学,导师为张颖教授。此前,于上海交通大学获得理学学士学位。担任中国计算机学会数字金融分会执行委员,专注于基于学习的图数据模拟以及金融网络数据生成。目前,主要研究图生成式人工智能和结构化数据模拟。

在TKDE、ICDE、VLDBJ、AAAI、WWW等数据科学、人工智能领域的国际期刊和顶会上发表二十余篇学术论文。累计申请/授权多项发明专利。先后获得世界人工智能大会青年优秀论文奖、国家优秀自费留学生奖、互联网与大数据国际会议最佳学生论文奖等荣誉。担任TKDE、TNNLS等多个一区Top SCI期刊的审稿人,担任KDD、NeurIPS、VLDB、ICDE、AAAI、IJCAI等多个CCF-A类会议程序委员会委员。

我正在寻找有上进心的本科生/研究生,欢迎通过xiangsheng [AT] tongji.edu.cn联系我。

个人主页:http://www.cs-shengxiang.cn/


  • 研究方向Research Directions
大模型模拟,金融模拟,结构化数据合成
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。
报考意向
招生信息
计算机科学与技术学院(软件学院)
硕士研究生
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所学专业:
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博士
硕士
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备注:
奖励荣誉

上海市白玉兰海外高层次青年人才、世界人工智能大会青年优秀论文奖、国家优秀自费留学生奖、互联网与大数据国际会议最佳学生论文奖等荣誉。


研究成果

CCF-A或1区SCI论文

[1] Sheng Xiang, Guibin Zhang, Dawei Cheng, Ying Zhang (2025). Enhancing Attribute-driven Fraud Detection with Risk-aware Graph Representation. In IEEE TKDE 2025.

[2] Sheng Xiang, Chenhao Xu, Dawei Cheng, Xiaoyang Wang, Ying Zhang (2025). Efficient Learning-based Graph Simulation for Temporal Graphs. In IEEE ICDE 2025.

[3] Sheng Xiang, Yidong Jiang, Yunting Chen, Dawei Cheng, Guoping Zhao, Changjun Jiang (2025). Generative Dynamic Graph Representation Learning for Conspiracy Spoofing Detection. In ACM WWW 2025.

[4] Dawei Cheng, Yujia Ye, Sheng Xiang, Zhenwei Ma, Ying Zhang, Changjun Jiang (2023). Anti-Money Laundering by Group-Aware Deep Graph Learning. In 2023 IEEE TKDE.

[5] Sheng Xiang, Mingzhi Zhu, Dawei Cheng, Enxia Li, Ruihui Zhao, Yi Ouyang, Ling Chen, Yefeng Zheng (2023). Semi-supervised Credit Card Fraud Detection via Attribute-driven Graph Representation. In AAAI 2023.

[6] Sheng Xiang, Dawei Cheng, Jianfu Zhang, Zhenwei Ma, Xiaoyang Wang, Ying Zhang (2022). Efficient Learning-based Community-Preserving Graph Generation. In IEEE ICDE 2022.

[7] Dawei Cheng, Fangzhou Yang, Sheng Xiang, Jin Liu (2022). Financial time series forecasting with multi-modality graph neural network. In Pattern Recognition 121.

[8] Sheng Xiang, Dong Wen, Dawei Cheng, Ying Zhang, Lu Qin, Zhengping Qian, Xuemin Lin (2021). General graph generators: experiments, analyses, and improvements. In VLDBJ 2021.

[9] Dawei Cheng, Chen Chen, Xiaoyang Wang, Sheng Xiang (2021). Efficient top-k vulnerable nodes detection in uncertain graphs. In 2021 IEEE TKDE.

[10] Dawei Cheng, Sheng Xiang, Chencheng Shang, Yiyi Zhang, Fangzhou Yang, Liqing Zhang (2020). Spatio-Temporal Attention-Based Neural Network for Credit Card Fraud Detection. In AAAI 2020.

CCF-B或2区SCI论文

[11] Sheng Xiang, Chenhao Xu, Dawei Cheng, Ying Zhang (2025). Scalable Learning-Based Community-Preserving Graph Generation. In IEEE TBD 2025.

[12] Dawei Cheng, Yao Zou, Sheng Xiang, Changjun Jiang (2025). Graph neural networks for financial fraud detection: a review. In FCS 2025.

[13] Jiacheng Ma, Sheng Xiang, Qiang Li, Liangyu Yuan, Dawei Cheng, Changjun Jiang (2024). Parallel Graph Learning with Temporal Stamp Encoding for Fraudulent Transactions Detections. In IEEE TBD 2024.

[14] Peng Zhu, Yuante Li, Yifan Hu, Sheng Xiang, Qinyuan Liu, Dawei Cheng, Yuqi Liang (2024). MCI-GRU: Stock Prediction Model Based on Multi-Head Cross-Attention and Improved GRU. In Neucom 2025.

[15] Yao Zou, Sheng Xiang, Qijun Miao, Dawei Cheng, Changjun Jiang (2024). Subgraph Patterns Enhanced Graph Neural Network for Fraud Detection. In DASFAA 2024.

[16] Sheng Xiang, Dawei Cheng, Chencheng Shang, Ying Zhang, Yuqi Liang (2022). Temporal and Heterogeneous Graph Neural Network for Financial Time Series Prediction. In ACM CIKM 2022



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