王玉玲 讲师（高校）网络空间安全学院（浙江保密学院）
职务： 毕业院校：
北京邮电大学
邮件： wangyl0612@hdu.edu.cn
办公地点：
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王玉玲 讲师（高校）网络空间安全学院（浙江保密学院）
职务： 毕业院校：
北京邮电大学
邮件： wangyl0612@hdu.edu.cn
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个人简介
王玉玲，杭电网络空间安全学院特聘副教授，第六层次人才，2024年博士毕业于北京邮电大学计算机科学与技术专业。中国计算机学会（CCF）会员，长期担任 ICML、NeurIPS、KDD、AAAI、ICLR、IJCAI、IEEE TKDE、IEEE TAI 等国际顶级会议与期刊的审稿人，专注于机器学习与人工智能前沿问题的研究。主要研究方向包括大语言模型，图机器学习、推荐系统、人工智能安全等。 在 WWW、AAAI、IJCAI 等国际顶级会议/期刊发表论文10余篇。博士期间曾在蚂蚁集团、美团进行科研工作，具备丰富的产学研融合经验。曾获北京邮电大学博士创新基金、一等学业奖学金等多项荣誉。 教育经历
工作经历
社会职务
研究领域
我们的研究目标：构建更聪明的AI！ 欢迎对人工智能充满热情、对前沿研究感兴趣的同学加入我们，共同探索AI的未来～ 研究方向一：如何让大语言模型深度思考？“会说话”≠“会思考” 随着大模型（LLMs）在自然语言生成、问答系统等任务中取得显著突破，模型“会说话”的能力日益强大。然而，语言流畅并不等于真正理解与推理。如何让大语言模型真正“动脑子”、具备更强的深度思考能力，仍是当前人工智能发展的核心挑战之一。我们致力于突破当前大模型“语言生成强、逻辑思维弱”的局限，推动人工智能向“类人思考”迈进。 研究方向二：当大模型遇上图机器学习 大模型在处理结构化关系、执行复杂推理任务时仍面临明显短板。图机器学习擅长建模实体关系与结构信息，恰好可以弥补大模型在结构感知与图推理方面的不足。我们致力于探索大语言模型与图机器学习的融合路径，突破“语义强、结构弱”的瓶颈，推动人工智能向“结构+语义”统一建模与推理的高阶迈进。 研究方向三：当大模型遇上推荐系统 推荐系统作为连接信息与用户的核心桥梁，已广泛应用于电商、社交、内容平台等关键场景，对提升用户体验与系统效益具有重要意义。然而，传统推荐方法往往难以深度理解用户语义需求与偏好。我们致力于探索大语言模型与推荐系统的深度融合，推动推荐系统从规则驱动向意图理解演进，构建真正“理解人、服务人”的智能推荐新范式。 教学与课程
纵向科研
横向科研
论文
[1]. Zihui Chen, Yuling Wang, Pengfei Jiao, Kai Wu, Xiao Wang, Dalin Zhang. Can LLMs Fool Graph Learning? Exploring Universal Adversarial Attacks on Text-Attributed Graphs. WWW 2026. (CCF A) [2]. Yuling Wang, Zihui Chen, Pengfei Jiao, Xiao Wang. HeTa: Relation-wise Heterogeneous Graph Foundation Attack Model. IJCAI 2025. (CCF A) [3]. Yuling Wang, Changxin Tian, Binbin Hu, Yanhua Yu, Ziqi Liu, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Liang Pang, Xiao Wang. Can small language models be good reasoners for sequential recommendation? WWW 2024. (CCF A) [4]. Yuling Wang, Xiao Wang, Xiangzhou Huang, Yanhua Yu , Haoyang Li, Mengdi Zhang, Zirui Guo, Wei Wu. Intent-aware Recommendation via Disentangled Graph Contrastive Learning. IJCAI 2023. (CCF A) [5]. Yuling Wang, Hao Xu, Yanhua Yu, Mengdi Zhang, Zhenhao Li, Yuji Yang, Wei Wu. Ensemble Multi-Relational Graph Neural Networks. IJCAI 2022. (CCF A) [6]. Tu Ao, Yanhua Yu*, Yuling Wang*(通讯), Yang Deng, Zirui Guo, Liang Pang, Pinghui Wang, Tat-Seng Chua, Xiao Zhang, Zhen Cai. LightPROF: A Lightweight Reasoning Framework for Large Language Model on Knowledge Graph. AAAI 2025. (CCF A) [7]. Pengfei Jiao, Wejian Song, Yuling Wang*(通讯), Wang Zhang, Hongqian Chen, Zhidong Zhao. Cascade Popularity Prediction: A Multi-View Learning Approach With Socialized Modeling[J]. IEEE Transactions on Network Science and Engineering, 2025. (IEEE汇刊) [8]. Zirui Guo, Yanhua Yu, Yuling Wang, Kangkang Lu, Zixuan Yang, Liang Pang, Tat-Seng Chua. Information-Controllable Graph Contrastive Learning for Recommendation. RecSys2024. (CCF B) [9]. Zixuan Yang, Xiao Wang, Yanhua Yu, Yuling Wang, Kangkang Lu, Zirui Guo, Xiting Qin, Yunshan Ma, Tat-Seng Chua. Hop-based Heterogeneous Graph Transformer. ECAI 2024. (CCF B) 科研成果
著作
专利成果
荣誉及奖励
软件成果
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