祝贺我院沈笑老师的论文被CCF A类顶级国际会议WWW 2026录用

近日，海南大学sunbet申搏官方网站智能软件与系统新技术研究团队沈笑老师的论文被CCF A类顶级国际会议WWW 2026（The Web Conference 2026）录用。WWW是图机器学习领域最具影响力的国际顶级学术会议之一，也是中国计算机学会 CCF 推荐的A类国际学术会议。WWW 2026共收到3370篇投稿，最终录用676篇，录用率为 20.1%。

该论文题目为“negMIX: Negative Mixup for OOD Generalization in Open-Set Node Classification”。该论文针对开放集节点分类(Open-set Node Classification) 问题，提出负向混合跨层图对比学习（Negative Mixup with Cross-Layer Graph Contrastive Learning, negMIX）方法。

传统图神经网络普遍基于封闭集假设，即训练集和测试集共享完全一致的标签空间，测试节点均来自训练阶段已出现的类别。然而，该假设难以适用于现实开放世界的动态图环境，因为测试阶段可能会频繁出现训练阶段未见的新类别，即分布外(Out-of-distribution, OOD)节点。例如，在学术合作网络中，新的研究领域随时间不断涌现；在金融风控场景中，新的欺诈类型层出不穷。

为突破封闭集假设的局限，新兴的开放集节点分类问题，允许测试集包含训练集未见的新类别，旨在将分布内(In-distribution, ID)节点分类为对应的已知类别，而将分布外节点识别为“未知”类。开放集节点分类，面临两大挑战：（1）缺乏OOD监督信号。由于训练阶段仅可获取部分ID节点的标签，导致模型容易在有限的已标注数据上过拟合，而对未标注ID节点及测试阶段出现的OOD节点泛化能力不足。（2）类内分散性与类间模糊性。图神经网络特有的图消息传播机制，造成ID节点与OOD节点之间可能引入信息干扰，从而加剧类内分散和类间模糊现象。

为解决上述挑战, 该论文提出了负向混合跨层图对比学习方法negMIX。图2展示了negMIX方法的整体框架，包含两个创新模块：

1）不同于传统Mixup对两个样本进行正向混合，该论文提出了一种专为开放集场景而设计，具有理论依据，且简单有效的Negative Mixup方法。如图1（b）所示，在嵌入空间与标签空间，Negative Mixup对选取的潜在OOD节点和已标注ID节点的负向量进行混合，以构造具有多样性且远离ID分布的伪OOD训练样本，从而提升模型的OOD泛化能力。针对构造的伪OOD训练样本，该论文设计了正负学习损失，对OOD类别进行正学习而对ID类别进行负学习，从而保障更清晰的 ID与OOD 决策边界。

2）该论文提出了跨层图对比学习方法，将不同GNN 层视为可学习的图增强视图，并基于类别信息定义正负样本对。由于不同GNN层天然捕获了来自不同拓扑距离的邻域信息，通过优化跨层图对比学习损失，可最大化不同邻域范围之间同类别节点的互信息，从而提升类内紧凑性和类间可分性。

Figure 1：Comparison between Conventional Positive Mixup and the proposed Negative Mixup.

Figure 2：Model architecture of negMIX.

在多组数据集上基于不同训练比例及不同OOD类别数量的丰富实验结果表明，相比于8个最先进的基线方法，论文提出的negMIX方法在开放集节点分类性能上具有显著提升。

该论文通讯作者为sunbet申搏官方网站沈笑老师，第一作者为2023级硕士生龚俊伟，其他合作者包括2023级博士生陈志豪、澳大利亚格里菲斯大学潘世瑞教授、北京航天航空大学王啸教授、和sunbet申搏官方网站热带作物学院周犀老师。

沈笑，香港理工大学博士和博士后，现任sunbet申搏官方网站副教授，博士生导师，第一批海南省“南海新星”科技创新人才，海南省D类高层次引进人才，IEEE Senior Member。长期专注于为图域适应、跨网络分类、和图神经网络相关研究。主持国家自然科学基金2项和省部级项目2项。以唯一第一作者/唯一通讯作者发表高质量学术论文20余篇，包含CCF A类顶级国际会议 (WWW、AAAI、SIGIR)，CCF A类顶级国际期刊 (IEEE TKDE, ESI高被引), 和中科院SCI大类一区国际期刊 (IEEE TNNLS、IEEE TCyb、IEEE TFS)，系列工作受到国内外知名学者的多次引用和积极评价。曾获英国伦敦大学杰出学术表现奖学金，香港特区政府最高等级博士奖学金 (Hong Kong PhD Fellowship, HKPFS)，香港理工大学电子计算学系杰出博士奖学金，和香港创新科技署创新及科技基金研究人才库 (RTH-ITF) 资助。担任CCF A类顶级国际会议 (KDD、NeurIPS、WWW、AAAI、IJCAI) 高级程序委员会委员，多个知名国际期刊 (IEEE TPAMI、TKDE、TNNLS、TCyb、ACM TOIS) 审稿专家，第7届IEEE数据科学和系统国际会议IEEE-DSS程序主席，国家自然科学基金面上项目函评专家和澳门大学研究资质项目函评专家。