杨凯，理学博士，讲师，硕士生导师，CCF会员，江苏省网安学会人工智能安全专委会委员。2019年毕业于上海理工大学系统分析与集成专业，所属系统科学学科，2019年-2021年在复旦大学类脑智能科学与技术研究院读博后，2021年2月参加工作，主要研究方向是网络科学、图神经网络、图联邦学习、多模态与大模型、图机器学习与数据挖掘等。目前在相关期刊发表论文40余篇，主持江苏省高校基金面上项目，重点实验室开放课题2项，参与国家重点研发计划一项，国家自科基金面上项目多项，申请发明专利4项。主持教学改革研究课题（本科生学科竞赛专项）--团体程序设计天梯赛，负责本科生和研究生数学建模比赛（有兴趣的可联系）。

欢迎具备理学、管理学、工科等相关专业背景的有志青年联系加入课题组（目前可带管理科学与工程、软件工程、计算机科学与技术、人工智能等专业的研究生）。

近几年代表作：

1. [1].Yang Kai*, Zhao Wenqian, Guo Junyan, et al. Missing visual modality graph transformer for multi-modal entity alignment[J]. Pattern Recognition, 2026, 177: 113320.（SCI 一区Top，通讯）
   

2. [2]. Yang Kai*, Li Wen, Li Kairong. Graph-constructed adaptive semantic fusion for heterophilic graph contrastive learning[J]. Neurocomputing, 2026: 132686.（SCI 二区，通讯）
   

3. [3]. Guo Junyan, Yang Kai*, Zhao Wenqian. Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation via Knowledge-Aware Reasoning[J]. Expert Systems with Applications, 2025: 130900.（SCI 一区，通讯）
   

4. [4]. Luo H C, Wang H, Hu Z L, Yang Kai, Hou Lei, Huang Yizhen. Federated learning-based regularized adversarial graph embedding for cross-social network user alignment[J]. Chaos, Solitons & Fractals, 2026, 202: 117515.(SCI 一区,数学Top)
   

5. [5]. Na Ce, Yang Kai*, Sun Xiaobing. Heterogeneous Graph Neural Networks with Weak Information[J]. Expert Systems with Applications, 2025: 130133.(SCI 一区，通讯，计算机Top)
   

6. [6]. Zhao Wenqian, Yang Kai*, Liu Yuan, et al. Multi-relational knowledge graph contrastive learning for link prediction[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 2025, 39(6): 1-21.(SCI三区,通讯)

7. [7]. Li Wen, Yang Kai*, Li Kairong. Structure-augmentation and Attribute-aware Graph Contrastive Learning with Weak Information[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 114015.(SCI 一区，通讯)

8. [8]. Zhao Wenqian, Yang Kai*, Ding Peijin, et al. Graph attention contrastive learning with missing modality for multimodal recommendation[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 113035.(SCI 一区，通讯)

9. [9]. Li Wen, Li Kairong, Yang Kai. Global Augmentation and Local-aware Multi-view Graph Contrastive Learning[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2025: 130685.(SCI 二区)

10. [10]. Yang Kai*, Liu Yuan, Zhao Zijuan, et al. Local structure-aware graph contrastive representation learning[J]. Neural Networks, 2024, 172: 106083. (SCI 一区，计算机Top期刊)

11. [11]. Zhao Zijuan, Zhu Zequn, Liu Yuan, Guo Jinli, Yang K*. Heterogeneous Graph Contrastive Learning with Augmentation Graph[J]. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2024.(国际期刊，通讯)

12. [12]. Zhao Zijuan, Yang Kai*, Guo Jinli. Heterogeneous hypergraph representation learning for link prediction[J]. The European Physical Journal B, 2024, 97(10): 1-9.(SCI 四区，通讯)

13. [13]. Yang Q C, Yang Kai, Hu Z L, et al. DMGAE: An interpretable representation learning method for directed scale-free networks based on autoencoder and masking[J]. Information Processing & Management, 2025, 62(3): 104007.(SCI 一区，管理学Top期刊)

14. [14]. Yang Kai*, Liu Y, Zhao Z, et al. Graph attention network via node similarity for link prediction[J]. The European Physical Journal B, 2023, 96(3): 27.（SCI 四区）

15. [15]. Zhao Z, Yang Kai*, Guo J. Link Prediction with Hypergraphs via Network Embedding[J]. Applied Sciences, 2022, 13(1): 523. (SCI 三区，通讯)

联系邮箱：yangk@fudan.edu.cn

谷歌学术主页：https://scholar.google.com.hk/citations?user=MzGtopMAAAAJ&hl=zh-CN