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视频简介
教育经历
2008年9月至2012年3月：香港科技大学计算机科学及工程系，博士，导师：Ke Yi
2004年9月至2008年6月：北京大学数学科学学院，学士
工作经历
2020年4月至今：中国人民大学高瓴人工智能学院，教授（长聘副教授）
2019年8月至2020年4月：中国人民大学信息学院，教授
2014年9月至2019年7月：中国人民大学信息学院，副教授
2012年9月至2014年8月：丹麦奥胡斯大学海量数据算法研究中心(MADALGO)，博士后，合作导师：Lars Arge
2012年3月至2012年8月：香港科技大学，博士后研究员，合作导师：Ke Yi
研究方向
● 人工智能与大数据基础算法：致力于为重要的人工智能与大数据问题设计简洁、高效、具备理论保证的算法与模型。具体研究课题包括：
1. 大规模图计算与图学习
2. 流数据计算与学习
3. AI4DB：人工智能赋能的数据库优化算法
4. AI4Science：图学习在物理、制药等科学领域的应用&物理驱动的图机器学习算法
5. 多智能体与AI4Social Science：大模型赋能的生成式多智能体以及复杂人类社会网络建模
● 一些链接：
1. 研究小组知乎专栏：https://www.zhihu.com/column/c_1022440593678594048
2. 博士生王涵之在人大毕业典礼作为学生代表讲话：https://mp.weixin.qq.com/s/GArqvu3fwlceaydxmfXM5A
3. 智东西采访：https://www.sohu.com/a/444323649_115978
4. 智源报告“图神经网络的理论基础”：https://mp.weixin.qq.com/s/vy2fDu9jafx-9GdS3jY-UA
学生要求
● 对算法感兴趣，希望做一些探索性的研究；有一定的数学和编程基础
● 指导博士后：
（1）郑艳萍，2024至今，研究方向：动态图机器学习，入选中国人民大学先锋博士后，主页：
https://zheng-yp.github.io/
● 指导博士生：
（1）刘钰，2014-2018，博士论文：《基于网络结构的大图近似算法》，曾任北京大学博雅博士后并获评北大优秀博士后，现任北京交通大学讲师，主页：
http://faculty.bjtu.edu.cn/9759/
（2）王涵之，2019-2024，博士论文：《大图上随机游走概率的高效计算》。获21年百度奖学金（全球10人）、22年微软学者（亚太地区12人）、24年吴玉章奖学金（全校10人）、24年CCF优博（全国10人），现任丹麦哥本哈根大学BARC实验室Mikkel Thorup教授组博士后。主页：
https://wanghzccls.github.io
（3）郑艳萍，2020-2024，博士论文：《动态图神经网络关键技术研究》，现为高瓴人工智能学院博士后，主页：
https://zheng-yp.github.io/
（4）何明国，2020至今，研究方向：谱域图机器学习，获国家奖学金。主页：
https://ivam-he.github.io
（5）李家郡，2021至今，研究方向：流数据算法、AI4DB，主页：
https://llijiajun.github.io/github-io/
（6）张阳，2021至今，研究方向：分子与蛋白质结合预测，主页：
https://fengyuewuya.github.io/
（7）郭雨荷，2021至今，研究方向：谱域图机器学习与图信号处理，主页：
https://yuziguo.github.io
（8）冯晋嘉，2021至今，研究方向：大规模分子与蛋白质预训练，主页：
https://xkxxfyf.github.io/
（9）丁海鹏，2022至今，研究方向：大规模图机器学习算法与系统
（10）杨铭基，2022至今，研究方向：图算法理论，主页：
https://kyleyoung-ymj.github.io
（11）易璐，2022至今，研究方向：动态图机器学习，主页：
https://luyi256.github.io
（12）雷润林，2022至今，研究方向：图攻防、大模型与图学习，主页：
https://leirunlin.github.io
（13）文东勰，2023至今，研究方向：流数据学习与在线学习
（14）彭杰，2023至今，研究方向：深度与动态图机器学习，主页：
https://lucas-pj.github.io
（15）周耕墨，2023至今，研究方向：大规模分子预训练与搜索，主页：
https://zhougengmo.github.io
（16）胡雨韦，2024至今，研究方向：大模型多智能体与图推理
（17）费煜章，2024至今
（18）王闻达，2024至今
● 指导硕士生：
（1）童绥俊，2014-2017，硕士论文：《分布式系统中单源 SimRank 算法的研究》，入职IBM
（2）何晓东，2015-2018，硕士论文：《大图邻近度计算关键技术研究》，入职第四范式
（4）殷源，2016-2019，硕士论文：《支持有向图的高效图表示学习算法STRAP》，入职字节跳动
（4）于辰淼，2016-2019，硕士论文：《传统图嵌入方法与图卷积神经网络关系探究》，中央部委公务员
（5）陈明，2018-2021，硕士论文：《可扩展的双向传播图神经网络》，获中国人民大学优秀硕士论文，央企选调
（6）邝炜瑞，2018-2021，硕士论文：《基于元路径的异构网络多视角对比学习》，入职阿里达摩院，获KDD2022最佳论文奖。主页：
https://www.weiruikuang.com
（7）曾恬静，2020-2023，硕士论文：《持久化数据摘要》，入职阿里达摩院。主页：
https://stcarmen.github.io
（8）吕芳锐，2020-2023，硕士论文：《基于日志数据的智能压缩算法研究》，入职国家开发银行
（9）周耕墨，2020-2023，硕士论文：《Uni-Mol：通用3D分子表示学习框架》，高瓴人工智能学院读博。主页：
https://zhougengmo.github.io
（10）张若琦，2021-2024，硕士论文：《基于深度强化学习的细粒度交易执行算法》，入职乾象投资
（11）刘旭，2021-2024，硕士论文：《股票价格预测的归纳偏置研究》，入职中国邮政储蓄银行
（12）马嘉鸿，2022至今，研究方向：图Transformer
（13）陈靖宇，2022至今，研究方向：图自监督学习
（14）崔冠宇，2022至今，研究方向：图算法与图神经网络算法对齐。个人主页：
https://guanyucui.github.io
（15）季嘉蕊，2023至今，研究方向：大模型多智能体与AI4Social Science
（16）尹涵燕，2023至今，研究方向：流数据算法与学习。个人主页：
https://yinhanyan.github.io/
教授课程
2023-2024: 算法分析与设计（本科生专业必修课）、 图机器学习（研究生选修课）、新生研讨课
2022-2023: 算法分析与设计（本科生专业必修课）、 图机器学习（研究生选修课）、新生研讨课
2021-2022: 算法分析与设计（本科生专业必修课）、图机器学习（研究生选修课）、新生研讨课
2020-2021: 数据结构与算法I（本科生荣誉课程）、数据结构与算法II（本科生荣誉课程）
2019-2020: 数据结构与算法I（本科生荣誉课程）、数据结构与算法II（本科生荣誉课程）
2017-2019：ACM-ICPC算法与程序设计（本科生专业选修课）
2016-2019：算法分析与设计（本科生专业必修课）
2015-2018：海量数据算法（研究生学科基础课）
2016：运筹学基础（本科生专业必修课）
2015：高等数学（本科生学科基础课）
科研项目
国家自然科学基金-重大研究计划培育类项目，图神经网络的理论、方法与应用（92470128，2025.01-2027.12，70万），主持
科技部“新一代人工智能”重大项目课题，资源受限的快速流式计算（2022ZD0114802，2022.12-2025.11，170万），主持
国家自然科学基金-联合重点项目，面向图学习的分布式原生图存储与计算方法研究（U2241212，2023.01-2026.12，255万），主持
北京市自然科学基金-面上项目，面向现代城市交通网络的异质图表示学习模型研究（4222028，2022.01-2024.12，20万），主持
国家自然科学基金-重点项目，大规模图的复杂性分析与高效计算（61932001，2020.01-2024.12，299万，本人负责经费95万），课题负责人
国家自然科学基金-面上项目，大图节点相似度计算及其应用（61972401，2020.01-2023.12，60万），主持
国家自然科学基金-青年项目，支持摘要搜索的数据库多维动态索引技术研究（61502503，2016.01-2018.12，21万），主持
国家自然科学基金-重点项目，跨模态大数据实时交互式分析（61832017，2019.01-2023.12，300万），参与
华为下一代智能信息分发技术研究项目，基于图神经网络的大规模推荐系统前沿研究（2024-2025，56万），主持
CCF-蚂蚁科研基金图计算专项，基于大模型多智能体的图神经网络泛化能力及应用研究（2024-2025，40万），主持
阿里巴巴air项目，智能数据库查询优化关键技术研究与应用（2023.01-2023.12，50万），主持
华为下一代智能信息分发技术研究项目，大规模异配图计算及应用（2023.01-2023.12，58万），主持
华为下一代智能信息分发技术研究项目，百亿级图机器学习模型（2022.01-2022.12，30万），主持
阿里巴巴air项目，基于机器学习算法优化数据存储效率（2022.01-2022.12，50万），主持
CCF-百度松果基金，大规模图神经网络（2021.08-2022.08，15万），主持
阿里巴巴air项目，支持实时数据分析的采样算子和AQP算法（2021.01-2021.12，50万），主持
阿里巴巴air项目，数据库中高效的采样算子和应用（2020.01-2021.12，50万），主持
学术论文
2025
A Survey of Estimating Number of Distinct Values
Jiajun Li, Runlin Lei, Zhewei Wei*
FCS 2025 (CCF B)
Scalable and Effective Graph Neural Networks via Trainable Random Walk Sampling
Haipeng Ding, Zhewei Wei*, Yuhang Ye
TKDE 2025 (CCF A)
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Mixing Time Matters: Accelerating Effective Resistance Estimation via Bidirectional Method
Guanyu Cui, Hanzhi Wang, Zhewei Wei*
KDD 2025 (CCF A)
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Large-Scale Spectral Graph Neural Networks via Laplacian Sparsification
Haipeng Ding, Zhewei Wei*, Yuhang Ye
KDD 2025 (CCF A)
PRICE: A Pretrained Model for Cross-Database Cardinality Estimation
Tianjing Zeng, Junwei Lan, Jiahong Ma, Wenqing Wei, Rong Zhu*, Pengfei Li, Bolin Ding*, Defu Lian, Zhewei Wei, Jingren Zhou*
VLDB 2025 (CCF A)
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2024
TransPocket: Structural and Geometric Transformer for Ligand Binding Site Detection
Yang Zhang, Zhewei Wei*, Wenbing Huang*, Chongxuan Li
DASFAA 2024 (CCF B)
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Index-Free Triangle-Based Graph Local Clustering
Zhe Yuan, Zhewei Wei*, Fangrui Lv, Ji-Rong Wen
FCS 2024 (CCF B)
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Intruding with Words: Towards Understanding Graph Injection Attacks at the Text Level
Runlin Lei, Yuwei Hu, Yuchen Ren, Zhewei Wei*
NeurIPS 2024 (CCF A)
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S-MolSearch: 3D Semi-supervised Contrastive Learning for Bioactive Molecule Search
Gengmo Zhou, Zhen Wang, Feng Yu, Guolin Ke, Zhewei Wei*, Zhifeng Gao*
NeurIPS 2024 (CCF A)
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SRAP-Agent: Simulating and Optimizing Scarce Resource Allocation Policy with LLM-based Agent
Jiarui Ji, Yang Li, Hongtao Liu, Zhicheng Du, Zhewei Wei, Qi Qi, Weiran Shen, Yankai Lin*
EMNLP Findings 2024
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Beyond Over-smoothing: Uncovering the Trainability Challenges in Deep Graph Neural Networks
Jie Peng, Runlin Lei, Zhewei Wei*
CIKM 2024 (CCF B)
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Federated Heterogeneous Contrastive Distillation for Molecular Representation Learning
Jinjia Feng, Zhen Wang, Zhewei Wei*, Yaliang Li, Bolin Ding, Hongteng Xu
CIKM 2024 (CCF B)
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PolyFormer: Scalable Node-wise Filters via Polynomial Graph Transformer
Jiahong Ma, Mingguo He, Zhewei Wei*
KDD 2024 (CCF A)
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EquiPocket: an E(3)-Equivariant Geometric Graph Neural Network for Ligand Binding Site Prediction
Yang Zhang, Zhewei Wei*, Ye Yuan, Chongxuan Li, Wenbing Huang*
ICML 2024 (Oral 1.49% acceptance rate, CCF A)
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Optimal Matrix Sketching over Sliding Windows
Hanyan Yin, Dongxie Wen, Jiajun Li, Zhewei Wei*, Xiao Zhang, Zengfeng Huang, Feifei Li
VLDB 2024 (Best Paper Nomination, CCF A)
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HierAffinity: Predicting Protein-Ligand Binding Affinity With Hierarchical Modeling
Yang Zhang, Zhewei Wei*, Wenbing Huang*, Chongxuan Li
DASFAA 2024 (CCF B)
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When Transformer Meets Large Graphs: An Expressive and Efficient Two-View Architecture
Weirui Kuang, Zhen Wang*, Zhewei Wei, Yaliang Li, Bolin Ding
TKDE 2024 (CCF A)
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A Survey of Dynamic Graph Neural Networks
Yanping Zheng, Lu Yi, Zhewei Wei*
FCS 2024 (CCF B)
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A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents
Lei Wang, Chen Ma, Xueyang Feng, Zeyu Zhang, Hao Yang, Jingsen Zhang, Zhiyuan Chen, Jiakai Tang, Xu Chen*, Yankai Lin*, Wayne Xin Zhao, Zhewei Wei, Ji-Rong Wen
FCS 2024 (CCF B)
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Efficient Algorithms for Personalized PageRank Computation: A Survey
Mingji Yang, Hanzhi Wang, Zhewei Wei*, Sibo Wang, Ji-Rong Wen
TKDE 2024 (CCF A)
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Learning-based Property Estimation with Polynomials
Jiajun Li, Runlin Lei, Sibo Wang, Zhewei Wei*, Bolin Ding
SIGMOD 2024 (CCF A)
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Revisiting Local Computation of PageRank: Simple and Optimal
Hanzhi Wang, Zhewei Wei*, Ji-Rong Wen, Mingji Yang
STOC 2024 (CCF A)
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Exploring Neural Scaling Law and Data Pruning Methods For Node Classification on Large-scale Graphs
Zhen WANG, Yaliang Li, Bolin Ding, Yule Li, Zhewei Wei
TheWebConf 2024 (Oral, CCF A)
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Spectral Heterogeneous Graph Convolutions via Positive Noncommutative Polynomials
Mingguo He, Zhewei Wei*, Shikun Feng, Zhengjie Huang, Weibin Li, Yu Sun, Dianhai Yu
TheWebConf 2024 (Oral, CCF A)
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PolyGCL: GRAPH CONTRASTIVE LEARNING via Learnable Spectral Polynomial Filters
Jingyu Chen, Runlin Lei, Zhewei Wei*
ICLR 2024 (Spotlight 4.96% acceptance rate)
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Approximating Single-Source Personalized PageRank with Absolute Error Guarantees
Zhewei Wei*, Ji-Rong Wen, Mingji Yang
ICDT 2024 (CCF B)
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2023
Preformer: Predictive Transformer with Multi-Scale Segment-Wise Correlations for Long-Term Time Series Forecasting
Dazhao Du, Bing Su*, Zhewei Wei
ICASSP 2023 (CCF B)
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Enabling Efficient Random Access to Hierarchically Compressed Text Data on Diverse GPU Platforms
Yihua Hu, Feng Zhang*, Yifei Xia, Zhiming Yao, Letian Zeng, Haipeng Ding, Zhewei Wei, Xiao Zhang, Jidong Zhai, Xiaoyong Du, Siqi Ma
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (CCF A)
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Do Deep Learning Methods Really Perform Better in Molecular Conformation Generation?
Gengmo Zhou, Zhifeng Gao, Zhewei Wei, Hang Zheng, Guolin Ke*
ICLR 2023 - MLDD Oral
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Estimating Single-Node PageRank in O(min{d_t, sqrt{m}}) Time
Hanzhi Wang, Zhewei Wei*
VLDB2023 (CCF A)
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MGNN: Graph Neural Networks Inspired by Distance Geometry Problem
Guanyu Cui, Zhewei Wei*
KDD2023 (CCF A)
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Optimal Dynamic Subset Sampling: Theory and Applications
Lu Yi, Hanzhi Wang, Zhewei Wei*
KDD2023 (CCF A)
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Clenshaw Graph Neural Networks
Yuhe Guo, Zhewei Wei*
KDD2023 (CCF A)
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Graph Neural Networks with Learnable and Optimal Polynomial Bases
Yuhe Guo, Zhewei Wei*
ICML2023 (CCF A)
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On Range Summary Queries
Peyman Afshani, Pingan Cheng, Aniket Basu Roy, Zhewei Wei
ICALP 2023 (CCF B)
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Decoupled Graph Neural Networks for Large Dynamic Graphs
Yanping Zheng, Zhewei Wei*, Jiajun Liu
VLDB2023 (CCF A)
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Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework
Gengmo Zhou, Zhifeng Gao*, Qiankun Ding, Hang Zheng, Hongteng Xu, Zhewei Wei, Linfeng Zhang, Guolin Ke*
ICLR2023
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Personalized PageRank on Evolving Graphs with an Incremental Index-Update Scheme
Guanhao Hou, Qintian Guo, Fangyuan ZHANG, Sibo Wang*, Zhewei Wei
SIGMOD2023 (CCF A)
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2022
Building Graphs at Scale via Sequence of Edges: Model and Generation Algorithms
Yu Liu, Lei Zou, Zhewei Wei
ICDE 2022 (CCF A)
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Predicting Protein-Ligand Binding Affinity via Joint Global-Local Interaction Modeling
Yang Zhang, Gengmo Zhou, Zhewei Wei, Hongteng Xu
ICDM 2022 (CCF B)
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EvenNet: Ignoring Odd-Hop Neighbors Improves Robustness of Graph Neural Networks
Runlin Lei, Zhen WANG, Yaliang Li, Bolin Ding, Zhewei Wei*
NeurIPS2022 (CCF A)
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Convolutional Neural Networks on Graphs with Chebyshev Approximation, Revisited
Mingguo He, Zhewei Wei*, Ji-Rong Wen
NeurIPS2022 (Oral 1.76% acceptance rate, CCF A)
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Approximating Probabilistic Group Steiner Trees in Graphs
Shuang Yang, Yahui Sun*, Jiesong Liu, Xiaokui Xiao, Ronghua Li, Zhewei Wei
VLDB2022 (CCF A)
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MGMAE: Molecular Representation Learning by Reconstructing Heterogeneous Graphs with A High Mask Ratio
Jinjia Feng, Zhen Wang, Yaliang Li, Bolin Ding, Zhewei Wei*, Hongteng Xu
CIKM2022 (CCF B)
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Optimizing Random Access to Hierarchically-Compressed Data on GPU
Feng Zhang, Yihua Hu, Haipeng Ding, Zhiming Yao, Zhewei Wei, Xiao Zhang*, Xiaoyong Du
SC2022 (CCF A)
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Sampling-based Estimation of the Number of Distinct Values in Distributed Environment
Jiajun Li, Zhewei Wei*, Bolin Ding, Xiening Dai, Lu Lu, Jingren Zhou
SIGKDD2022 (CCF A)
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Graph Neural Networks with Node-wise Architecture
Zhen Wang, Zhewei Wei, Yaliang Li*, Weirui Kuang, Bolin Ding
SIGKDD2022 (CCF A)
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Instant Graph Neural Networks for Dynamic Graphs
Yanping Zheng, Hanzhi Wang, Zhewei Wei*, Jiajun Liu, Sibo Wang
SIGKDD2022 (CCF A)
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Influence Maximization Revisited: Efficient Sampling with Bound Tightened
Qintian Guo, Sibo Wang*, Zhewei Wei*, Wenqing Lin, Jing Tang.
ACM Transactions on Database Systems (TODS) (CCF A)
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Persistent Summaries
Tianjing Zeng, Zhewei Wei*, Ge Luo, Ke Yi, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen
ACM Transactions on Database Systems (TODS) (CCF A)
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Edge-based Local Push for Personalized PageRank
Hanzhi Wang, Zhewei Wei*, Junhao Gan, Ye Yuan, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen
VLDB2022 (CCF A)
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Building Graphs at Scale via Sequence of Edges: Model and Generation Algorithms
Yu Liu, Lei Zou*, Zhewei Wei
TKDE 2022 (CCF A)
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2021
BernNet: Learning Arbitrary Graph Spectral Filters via Bernstein Approximation
Mingguo He, Zhewei Wei*, Zengfeng Huang, Hongteng Xu*
NeurIPS2021 (CCF A)
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Learning to be a Statistician: Learned Estimator for Number of Distinct Values
Renzhi Wu, Bolin Ding, Xu Chu, Zhewei Wei, Xiening Dai, Tao Guan, Jingren Zhou
VLDB2021 (CCF A)
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Approximate Graph Propagation
Hanzhi Wang, Mingguo He, Zhewei Wei*, Sibo Wang, Ye Yuan, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen
KDD2021 (CCF A)
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Graph Neural Networks Inspired by Classical Iterative Algorithms
Yongyi Yang, Tang Liu, Yangkun Wang, Jinjing Zhou, Quan Gan, Zhewei Wei, Zheng Zhang, Zengfeng Huang*, David Wipf*
ICML2021 (Long Talk 3% acceptance rate, CCF A)
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Massively Parallel Algorithms for Personalized PageRank
Guanhao Hou, Xingguang Chen, Sibo Wang*, Zhewei Wei*
Proc. VLDB Endow. 14, 2021 (CCF A)
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ExactSim: Benchmarking Single-Source SimRank Algorithmswith High-Precision Ground Truths
Hanzhi Wang, Zhewei Wei*, Yu Liu, Ye Yuan, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen
VLDB Journal, 2021 (CCF A)
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Unifying the Global and Local Approaches: An Efficient Power Iteration with Forward Push
Hao Wu, Junhao Gan, Zhewei Wei*, Rui Zhang
SIGMOD2021 (CCF A)
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FlashP: An Analytical Pipeline for Real-time Forecasting of Time-Series Relational Data
Shuyuan Yan, Bolin Ding*, Wei Guo, Jingren Zhou, Zhewei Wei, Xiaowei Jiang, Sheng Xu
Proc. VLDB Endow. 14(5): 721-729 (2021) (CCF A)
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2020
A Game-based Framework for Crowdsourced Data Labeling
Jingru Yang, Ju Fan*, Zhewei Wei, Guoliang Li, Tongyu Liu, Xiaoyong Du
VLDB J. 29(6): 1311-1336 (2020) (CCF A)
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Scalable Graph Neural Networks via Bidirectional Propagation
Ming Chen, Zhewei Wei*, Bolin Ding, Yaliang Li, Ye Yuan, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen
NeurIPS 2020 (CCF A)
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SimTab: Accuracy-Guaranteed SimRank Queries through Tighter Confidence Bounds and Multi-Armed Bandits
Yu Liu, Lei Zou, Qian Ge, Zhewei Wei*
Proc. VLDB Endow. 13(11): 2202-2214 (2020) (CCF A)
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Simple and Deep Graph Convolutional Networks
Ming Chen, Zhewei Wei*, Zengfeng Huang, Bolin Ding, Yaliang Li
ICML 2020: 1725-1735 (2022 World Artificial Intelligence Conference Youth Outstanding Paper Award Honorable Mention, CCF A)
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Personalized PageRank to a Target Node, Revisited
Hanzhi Wang, Zhewei Wei*, Junhao Gan, Sibo Wang, Zengfeng Huang
KDD 2020: 657-667 (CCF A)
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Influence Maximization Revisited: Efficient Reverse Reachable Set Generation with Bound Tightened
Qintian Guo, Sibo Wang, Zhewei Wei*, Ming Chen
SIGMOD Conference 2020 (CCF A): 2167-2181
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Exact Single-Source SimRank Computation on Large Graphs
Hanzhi Wang, Zhewei Wei*, Ye Yuan, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen
SIGMOD Conference 2020 (CCF A): 653-66
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2019
CrowdGame: A Game-Based Crowdsourcing System for Cost-Effective Data Labeling
Tongyu Liu, Jingru Yang, Ju Fan*, Zhewei Wei, Guoliang Li, Xiaoyong Du
SIGMOD Conference 2019: 1957-1960 (CCF A)
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Efficient Algorithms for Approximate Single-Source Personalized PageRank Queries
Sibo Wang, Renchi Yang, Runhui Wang, Xiaokui Xiao, Zhewei Wei*, Wenqin Lin, Yin Yang and Nan Tang
ACM TODS, 44(4): 18:1-18:37 (2019) (CCF A)
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Scalable Graph Embeddings via Sparse Transpose Proximities
Yuan Yin and Zhewei Wei*
SIGKDD 2019: 1429-1437, ORAL. (CCF A)
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Efficient Estimation of Heat Kernel PageRank for Local Clustering
Renchi Yang, Xiaokui Xiao, Zhewei Wei*, Sourav S. Bhowmick, Jun Zhao, Rong-Hua Li
SIGMOD Conference 2019: 1339-1356 (CCF A)
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PRSim: Sublinear Time SimRank Computation on Large Power-Law Graphs
Zhewei Wei, Xiaodong He, Sibo Wang, Yu Liu, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen*
SIGMOD Conference 2019: 1042-1059 (CCF A)
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Parallel Trajectory-to-Location Join
Shuo Shang, Lisi Chen, Kai Zheng*, Christian S. Jensen, Zhewei Wei, Panos Kalnis
IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 31(6): 1194-1207 (2019) (CCF A)
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Distribution-Aware Crowdsourced Entity Collection
Ju Fan, Zhewei Wei, Dongxiang Zhang, Jingru Yang and Xiaoyong Du
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2019. (CCF A)
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2018
Tight Space Bounds for Two-Dimensional Approximate Range Counting
Zhewei Wei; Ke Yi
ACM TALG, 2018, 14(2): 1-17. (CCF B)
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Optimal Algorithms for Selecting Top-k Combinations of Attributes: Theory and Applications
Chunbin Lin, Jiaheng Lu, Zhewei Wei, Jianguo Wang, Xiaokui Xiao
VLDB J. 27(1): 27-52 (2018) (CCF A)
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Parallel Trajectory Similarity Joins in Spatial Networks
Shuo Shang, Lisi Chen*, Zhewei Wei, Christian S. Jensen, Kai Zheng, Panos Kalnis
VLDB J. 27(3): 395-420 (2018) (CCF A)
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Cost-Effective Data Annotation using Game-Based Crowdsourcing
Jingru Yang, Ju Fan*, Zhewei Wei, Guoliang Li, Tongyu Liu, Xiaoyong Du
PVLDB 12(1): 57-70 (2018) (CCF A)
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TopPPR: Top-k Personalized PageRank Queries with Precision Guarantees on Large Graphs
Zhewei Wei, Xiaodong He, Xiaokui Xiao, Sibo Wang, Shuo Shang*, Ji-Rong Wen*
SIGMOD Conference 2018: 441-45 (CCF A)
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2017
Independent Range Sampling, Revisited
Peyman Afshani; Zhewei Wei*
ESA, 2017. (CCF B)
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Trajectory Similarity Join in Spatial Networks
Shuo Shang, Lisi Chen, Zhewei Wei, Christian S. Jensen, Kai Zheng, Panos Kalnis
PVLDB 10(11): 1178-1189 (2) (CCF A)
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ProbeSim: Scalable Single-Source and Top-k SimRank Computations on Dynamic Graphs
Yu Liu, Bolong Zheng, Xiaodong He, Zhewei Wei*, Xiaokui Xiao, Kai Zheng, Jiaheng Lu
PVLDB 11(1): 14-26 (2017) (CCF A)
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Collective Travel Planning in Spatial Networks
Shuo Shang, Lisi Chen, Zhewei Wei, Christian S. Jensen, Ji-Rong Wen, Panos Kalnis
ICDE 2017: 59-60 (CCF A)
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Tracking Matrix Approximation over Distributed Sliding Windows
Haida Zhang, Zengfeng Huang, Zhewei Wei, Wenjie Zhang, Xuemin Lin
ICDE 2017: 833-844 (CCF A)
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FORA: Simple and Effective Approximate Single-Source Personalized PageRank
Sibo Wang, Renchi Yang, Xiaokui Xiao, Zhewei Wei*, Yin Yang
KDD 2017: 505-514 (CCF A)
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2016
Dynamic Shortest Path Monitoring in Spatial Networks
Shuo Shang; Lisi Chen; Zhewei Wei; Danhuai Guo*; Ji-Rong Wen
JCST, 2016, 31(4): 637-648. (CCF B)
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Collective Travel Planning in Spatial Networks
Shuo Shang, Lisi Chen, Zhewei Wei, Christian S. Jensen, Ji-Rong Wen, Panos Kalnis
IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 28(5): 1132-1146 (2016) (CCF A)
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Matrix Sketching Over Sliding Windows
Zhewei Wei, Xuancheng Liu, Feifei Li, Shuo Shang, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen*
SIGMOD Conference 2016: 1465-1480 (CCF A)
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2015
Towards Maximum Independent Sets on Massive Graphs
Yu Liu, Jiaheng Lu, Hua Yang, Xiaokui Xiao, Zhewei Wei*
PVLDB 8(13): 2122-2133 (2015) (CCF A)
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Persistent Data Sketching
Zhewei Wei, Ge Luo, Ke Yi, Xiaoyong Du, Ji-Rong Wen
SIGMOD Conference 2015: 795-810 (CCF A)
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2014
Cache-Oblivious Hashing
Rasmus Pagh; Zhewei Wei; Ke Yi; Qin Zhang
Algorithmica, 2014, 69(4): 864-883. (CCF B)
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Equivalence Between Priority Queues And Sorting In External Memory
Zhewei Wei; Ke Yi
ESA, 2014. (CCF B)
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Indexing for Summary Queries: Theory and Practice
Ke Yi, Lu Wang, Zhewei Wei*
ACM Trans. Database Syst. 39(1): 2:1-2:39 (2014) (CCF A)
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2013
Mergeable Summaries
Pankaj K. Agarwal, Graham Cormode, Zengfeng Huang, Jeff M. Phillips, Zhewei Wei*, Ke Yi
ACM Trans. Database Syst. 38(4): 26:1-26:28 (2013) (CCF A)
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The Space Complexity of 2-Dimensional Approximate Range Counting
Zhewei Wei, Ke Yi
SODA 2013: 252-264 (CCF A)
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2012
Mergeable Summaries
Pankaj K. Agarwal; Graham Cormode; Zengfeng Huang; Jeff M. Phillips; Zhewei Wei; Ke Yi*
PODS 2012 (PODS2022 Alberto O. Mendelzon Test-of-Time Award, CCF B)
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2011
Beyond Simple Aggregates: Indexing For Summary Queries
Zhewei Wei, Ke Yi
PODS, 2011. (CCF B)
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2010
Cache-Oblivious Hashing
Rasmus Pagh, Zhewei Wei, Ke Yi, Qin Zhang
PODS, 2010. (CCF B)
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2009
Dynamic External Hashing: The Limit of Buffering
Zhewei Wei, Ke Yi, Qin Zhang
SPAA, 2009. (CCF B)
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荣誉奖励
VLDB2024最佳论文提名奖（Best Paper Nomination）
2023年世界人工智能大会青年优秀论文提名奖
PODS2022 时间检验奖（Test of Time Award）
琶洲实验室（黄埔）青年科学家
2019年中国人民大学教学标兵提名奖
中国人民大学“杰出学者”青年学者
社会兼职
期刊编委：IEEE TPAMI Associate Editor，FCS青年编委
Area Chair: ICML22/23/24, NeurIPS22/23/24, ICLR23/24/25, TheWebConf23
Senior PC: AAAI25
Proceedings Chair：SIGMOD/PODS20, ICDT21
PC Member：PODS25, NeurIPS21, ICML21, KDD21, VLDB20, ICDE21/23/24, SIGMETRICS20, ICBK19，NDBC18
学术成员：中国计算机学会数据库专委会专委，中国计算机学会学术工作委员会委员
联系
电话：--
邮箱：zhewei (@)ruc.edu.cn
个人网页：http://weizhewei.com/
办公地址：立德楼 1715