王昊奋

特聘研究员，博士生导师

同济大学设计创意学院

王昊奋，同济大学设计创意学院特聘研究员、博士生导师。研究方向为知识图谱、检索增强大语言模型和神经符号融合。领导同济大学知识计算实验室，是OpenKG（全球最大的中文知识图谱社区）的主要创始人。目前，在中国计算机学会（CCF）、中国中文信息学会（CIPS）和上海市计算机学会担任重要学术职务，并长期担任知识图谱和人工智能领域顶级期刊和会议的程序委员会成员和审稿人，包括AAAI、ACM MM、ICLR、IJCAI、IPM、ISWC、JWS、KBS、KDD、NeurIPS、TKDE、TNNLS、TOIS、WWW等。在加入同济大学前，曾在领先的人工智能公司担任CTO，领导团队构建基于知识图谱的智能客服机器人，已服务超过10亿终端用户。他主持过多项国家自然科学基金项目、863重大项目以及科技部相关项目。在知识图谱、自然语言处理和其他人工智能领域发表高水平论文100余篇，引用9987余次，出版知识图谱相关著作4部，其中《知识图谱方法、实践与应用》获得2020年中国工业和信息化出版传媒集团专业类出版物奖（4/8000）。

教育经历

2007-09至2013-12，上海交通大学，计算机科学与工程，博士
2005-09至2007-06，上海交通大学，计算机科学与工程，硕士
2001-09至2005-06，上海交通大学，计算机科学与工程，学士

研究与学术工作经历

2019-09至今，同济大学，设计创意学院，研究员
2018-07至2019-08，上海乐言信息技术有限公司，技术部，CTO
2017-02至2018-06，深圳狗尾草智能科技有限公司，技术部，CTO
2014-01至2017-01，华东理工大学，信息学院计算机科学与工程系，讲师

学术职务

中国中文信息学会理事
中国计算机学会自然语言处理专委会秘书长
中国中文信息学会大模型与生成专委会常委
中国中文信息学会语言与知识计算专委会副秘书长
中国计算机学会术语工作委员会副主任
中国计算机学会知识图谱专业技术委员会主席
OpenKG技术监督委员会主席
上海市计算机学会自然语言处理专委会副主任
大会主席：LKM2024、IJCAI2024、AACL-IJCNLP 2025、WISA 2024、CCKS 2023、IJCKG 2022、CNCC 2022、CCKS 2022、WISA 2022、IJCKG 2021
期刊主编：Data Intelligence
期刊客座编辑：Big Data Mining and Analytics、World Wide Web Journal、计算机学会通讯、智能计算和计算机研究与发展
长期担任委员会成员和审稿人：AAAI、ACM MM、ICLR、IJCAI、IPM、ISWC、JWS、KBS、KDD、NeurIPS、TKDE、TNNLS、TOIS、WWW等

精选论文

Feng, X., Du, H., Ma, J., Wang, H., Zhou, L. & Wang, M. (2025). Crafting user-centric prompts for UI generations based on Kansei engineering and knowledge graph. Adv. Eng. Informatics, 65, 103217. (Q1)
Xiong, L., Wang, H., Chen, X., Sheng, L., Xiong, Y., Liu, J., Xiao, Y., Chen, H., Han, Q. & Tang, Y. (2025). DeepSeek: Paradigm Shifts and Technical Evolution in Large AI Models. IEEE CAA J. Autom. Sinica, 12(5), 841–858. (Q1, 共同一作)
Zhong, Y., Wu, F., Guo, M., Zhang, X., Wang, M. & Wang, H. (2025). Meta-PKE: Memory-Enhanced Task-Adaptive Personal Knowledge Extraction in Daily Life. Inf. Process. Manag., 62(4), 104097. (Q1, 通讯作者)
Guo, Q., Wu, J., Wu, T., Wang, H., Ge, W. & Zhang, W. (2025). Enhancing Environmental Robustness in Few-Shot Learning via Conditional Representation Learning. IEEE Trans. Image Process., 34, 3489–3502. (CCF A)
Wu, W., Wang, H., Li, B., Huang, P., Zhao, X., & Liang, L. (2025). MultiRAG: A Knowledge-guided Framework for Mitigating Hallucination in Multi-source Retrieval Augmented Generation. In 2025 IEEE 41st International Conference on Data Engineering (ICDE) (pp. 3070-3083). IEEE.(CCF A, 共同一作)
Wang, X., Chen, Z., Hou U, L., Li, Z., Wang, H. & Guo, W. (2025). Large language model enhanced knowledge representation learning: A survey. Data Science and Engineering, 1-24. (Q1, 通讯作者)
Gao, Y., Xiong, Y., Hu, Z., Zhang, Y., Wang, M. & Wang, H. (2025). Cognitive Bias and Reassignment: Who Can Contribute High Quality LLM Data. In AAAI-25, Sponsored by the Association for the Advancement of Artificial Intelligence, February 25 - March 4, 2025, Philadelphia, PA, USA (pp. 28007–28014). (CCF A, 通讯作者)
Zhong, Y., Gao, Y., Zhang, X. & Wang, H. (2025). ODDA: An OODA-Driven Diverse Data Augmentation Framework for Low-Resource Relation Extraction. In Findings of the Association for Computational Linguistics, ACL 2025, Vienna, Austria, July 27 - August 1, 2025 (pp. 267–285). (CCF A, 通讯作者)
Wang, G., Wang, W., Cao, Y., Teng, Y., Guo, Q., … , Wang, H. & Wang, Y. (2025). Possibilities and challenges in the moral growth of large language models: a philosophical perspective. Ethics and Information Technology, 27(1), 9. (Q1, 通讯作者)
Du, H., Li, S., Dai, Y. & Wang, H. (2025). Effortless In-Vehicle Task-Oriented Dialogue: Enhancing Natural and Efficient Interactions. In Proceedings of the Extended Abstracts of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI EA 2025, Yokohama, Japan, 26 April 2025- 1 May 2025 (pp. 213:1–213:10). (CCF A, 通讯作者)
Wu, W., Wang, H., Li, B., Huang, P., Zhao, X. & Liang, L. (2025). MultiRAG: A Knowledge-Guided Framework for Mitigating Hallucination in Multi-Source Retrieval Augmented Generation. In 41st IEEE International Conference on Data Engineering, ICDE 2025, Hong Kong, May 19-23, 2025 (pp. 3070–3083). (CCF A)
Luo, Y., Ru, X., Liu, K., Yuan, L., Sun, M., Zhang, N., Liang, L., Zhang, Z., Zhou, J., Wei, L., Zheng, D., Wang, H. & Chen, H. (2025). OneKE: A Dockerized Schema-Guided LLM Agent-based Knowledge Extraction System. In Companion Proceedings of the ACM on Web Conference 2025, WWW 2025, Sydney, NSW, Australia, 28 April 2025 - 2 May 2025 (pp. 2871–2874). (CCF A)
Liu, M., Hu, W., Ding, J., Xu, J., Li, X., Zhu, L., Bai, Z., Shi, X., Wang, B., Song, H., Liu, P., Zhang, X., Wang, S., Li, K., Wang, H., Ruan, T., Huang, X., Sun, X. & Zhang, S. (2024). MedBench: A Comprehensive, Standardized, and Reliable Benchmarking System for Evaluating Chinese Medical Large Language Models. Big Data Min. Anal., 7(4), 1116–1128. (Q1)
Liu, J., Tian, X., Tong, H., Xie, C., Ruan, T., Cong, L., Wu, B. & Wang, H. (2024). Enhancing Chinese abbreviation prediction with LLM generation and contrastive evaluation. Inf. Process. Manag., 61(4), 103768. (Q1, 通讯作者)
Lin, Y., Ruan, T., Liu, J. & Wang, H. (2024). A Survey on Neural Data-to-Text Generation. IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 36(4), 1431–1449. (CCF A, 通讯作者)
Wang, S., Zhao, X., Qiu, J., Wang, H. & Tao, C. (2024). WDCIP: spatio-temporal AI-driven disease control intelligent platform for combating COVID-19 pandemic. Geo-spatial Information Science, 27(6), 2023-2047. (Q1, 通讯作者)
Wang, S., Liang, C., Gao, Y., Ye, Y., Qiu, J., Tao, C., & Wang, H. (2024). Social media insights into spatio-temporal emotional responses to COVID-19 crisis. Health & Place, 85, 103174. (Q1, 通讯作者)
Zhang, W., Wang, J., Chen, C., Lu, W., Du, W., Wang, H., Liu, J. & Ruan, T. (2024). A Bidirectional Extraction-Then-Evaluation Framework for Complex Relation Extraction. IEEE Trans. Knowl. Data Eng., 36(12), 7442–7454. (CCF A)
Tao, W., Zhou, Y., Wang, Y., Zhang, H., Wang, H. & Zhang, W. (2024). KADEL: Knowledge-Aware Denoising Learning for Commit Message Generation. ACM Trans. Softw. Eng. Methodol., 33(5), 133:1–133:32. (CCF A, 通讯作者)
Hei, N., Guo, Q., Wang, Z., Wang, Y., Wang, H. & Zhang, W. (2024). A User-Friendly Framework for Generating Model-Preferred Prompts in Text-to-Image Synthesis. In Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence, AAAI 2024, Thirty-Sixth Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence, IAAI 2024, Fourteenth Symposium on Educational Advances in Artificial Intelligence, EAAI 2014, February 20-27, 2024, Vancouver, Canada (pp. 2139–2147). (CCF A, 通讯作者)
Du, H., Feng, X., Ma, J., Wang, M., Tao, S., Zhong, Y., Li, Y. & Wang, H. (2024). Towards Proactive Interactions for In-Vehicle Conversational Assistants Utilizing Large Language Models. In Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2024, Jeju, South Korea, August 3-9, 2024 (pp. 7850–7858). (CCF A, 通讯作者)
Gao, X., Xiong, Y., Wang, D., Guan, Z., Shi, Z., Wang, H. & Li, S. (2024). Preference-Guided Refactored Tuning for Retrieval Augmented Code Generation. In Proceedings of the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, ASE 2024, Sacramento, CA, USA, October 27 - November 1, 2024 (pp. 65–77). (CCF A, 通讯作者)
Guo, Q., Ren, J., Wang, H., Wu, T., Ge, W. & Zhang, W. (2024). Visual-Language Collaborative Representation Network for Broad-Domain Few-Shot Image Classification. In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia, MM 2024, Melbourne, VIC, Australia, 28 October 2024 - 1 November 2024 (pp. 738–747). (CCF A)
高云帆,郁董卿,王思琪 & 王昊奋.(2024).大语言模型驱动的选址推荐系统.计算机研究与发展,61(07),1681-1696. (CCF A, 通讯作者)
殷崭祚,李博涵,王萌,黄瑞龙,吴文隆 & 王昊奋.(2024).基于细粒度特征融合的部分多模态哈希.软件学报,35(03),1074-1089.https://doi.org/10.13328/j.cnki.jos.007076. (CCF A, 通讯作者)
Wang, S., Liang, C., Gao, Y., Liu, Y., Li, J. & Wang, H. (2024). Decoding Urban Industrial Complexity: Enhancing Knowledge-Driven Insights via IndustryScopeGPT. In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia, MM 2024, Melbourne, VIC, Australia, 28 October 2024 - 1 November 2024 (pp. 4757–4765). (CCF A, 通讯作者)
Ye, Y., Ren, J., Wang, S., Wan, Y., Razzak, I., Hoex, B., Wang, H., Xie, T. & Zhang, W. (2024). Construction and Application of Materials Knowledge Graph in Multidisciplinary Materials Science via Large Language Model. In Advances in Neural Information Processing Systems 38: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2024, NeurIPS 2024, Vancouver, BC, Canada, December 10 - 15, 2024. (CCF A)
Liu, L., Du, H., Zhang, X., Guo, M., Wang, H. & Wang, M. (2024). A Question-Answering Assistant over Personal Knowledge Graph. In Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR 2024, Washington DC, USA, July 14-18, 2024 (pp. 2708–2712). (CCF A, 通讯作者)
Du, H., Zhang, X., Wang, M., Chen, Y., Ji, D., Ma, J. & Wang, H. (2023). A contrastive framework for enhancing Knowledge Graph Question Answering: Alleviating exposure bias. Knowl. Based Syst., 280, 110996. (Q1, 通讯作者)
Liu, M., Zhao, C., Peng, X., Yu, S., Wang, H. & Sha, C. (2023). Task-Oriented ML/DL Library Recommendation Based on a Knowledge Graph. IEEE Trans. Software Eng., 49(8), 4081–4096. (CCF A, 通讯作者)
Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., … & Wang, H. (2023). Retrieval-augmented generation for large language models: A survey. arXiv preprint arXiv:2312.10997. (通讯作者, 引用3000+)
Chen, X., Xiong, Y., Wang, S., Wang, H., Sheng, T., Zhang, Y. & Ye, Y. (2023). ReCo: A Dataset for Residential Community Layout Planning. In Proceedings of the 31st ACM International Conference on Multimedia, MM 2023, Ottawa, ON, Canada, 29 October 2023- 3 November 2023 (pp. 397–405). (CCF A)
Zhang, C., Gao, S., Wang, H. & Zhang, W. (2022). Position-aware Joint Entity and Relation Extraction with Attention Mechanism. In Proceedings of the Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2022, Vienna, Austria, 23-29 July 2022 (pp. 4496–4502). (CCF A, 通讯作者)
王萌,李博涵,赵翔, 王昊奋 & 王鑫.(2022).新一代知识图谱关键技术综述.计算机研究与发展,59(09),1947-1965.(CCF A, 通讯作者, 引用220+)
杜会芳,王昊奋,史英慧 & 王萌.(2021).知识图谱多跳问答推理研究进展、挑战与展望.大数据,7(03),60-79.

精选专著

《知识图谱》（“人工智能与智能教育”丛书）. 教育科学出版社, 2022年7月. (主编).
《多源知识融合与应用》. 电子工业出版社, 2025年3月. (第二主编). ISBN: 9787121499388.
《人智交互：实现以人为中心AI的跨学科融合》. 清华大学出版社, 2024年9月. (参编). ISBN: 9787302669678.
《知识图谱：方法、实践与应用》.电子工业出版社, 2019. (主编). ISBN:9787121369495

近期研究项目

国家自然科学基金重点项目：多目标可持续导向的当代中国建筑理论体系建构, 2026.01-2030.12, 项目金额230万. (课题负责人)
国家自然科学基金重点项目：大规模知识计算平台构建技术研究, 2024.01-2027.12, 项目金额253万. (项目负责人)
国家自然科学基金面上项目：基于可解释神经符号推理的多跳知识问答方法研究, 2022.01-2025.12, 项目金额57万. (项目负责人)
华为研究基金: 知识增强个人智能助手
宝马研究基金: 智能座舱中的知识引擎与平台

开源项目

OpenKG [link]

OpenKG是一个开放知识图谱倡议，旨在促进以中文为中心的知识图谱数据的开放、互联和众包，以及知识图谱工具、模型和平台的开源开发。

OneKE [link]

OneKE是一个基于大语言模型的知识抽取框架，具有初步的双语（中文和英文）、多领域和多任务通用知识抽取能力。

OpenSPG [link]

OpenSPG是蚂蚁集团与OpenKG合作开发的知识图谱引擎，基于SPG（语义增强可编程图）框架。它提供了领域模型约束的知识建模以及事实和逻辑融合表示的能力。

OpenRAG [link]

OpenRAG是一个专注于检索增强生成(RAG)技术的开源项目，旨在通过外部知识检索能力增强大语言模型。

KAG [link]

KAG是一款专业领域知识增强服务框架，专门用于构建垂直领域的知识库。

KALM [link]

KALM是一种多语言任务的嵌入模型。

MemOS [link]

MemOS 是一个让大模型更个性化的智能记忆操作系统，它通过记忆分层管理和多粒度调度两大机制，实现模型的持续进化与个性化响应。

cnSchema [link]

cnSchema是一个开放的中文知识图谱模式，源自schema.org并由OpenKG独立发布。它专注于中文信息处理，支持快速领域知识建模。

AI-Ceping [link]

AI-Ceping是一个致力于大语言模型评估和发展的前沿平台。作为该领域的先驱，AI-Ceping提供了一套全面的工具和服务，旨在测试、改进和展示大语言模型的能力。

获奖情况

2024年中国交通协会科学技术奖一等奖
第26届国际人机交互会议(HCII 2024)最佳论文奖
2021年中国健康信息处理会议(CHIP 2021)最佳论文奖
第5届国际语义技术联合会议(JIST 2015)最佳论文奖
2020年中国工业和信息化出版传媒集团专业类出版物优秀奖(4/8000)
2016年上海市优秀博士学位论文奖
2015年第一届夏季数据马拉松语言链接开放数据(SD-LLOD-15)最佳数据马拉松结果

精选演讲:

主讲人，”从RAG到KAG：结构化思维范式下的复杂推理”，2025腾讯云架构师峰会。[Slides]
主讲人，”RAG2.0：融合图技术、推理与决策的新一代知识增强范式”，ADL158人工智能搜索与信息智能体课程。[Slides]
主讲人，”KG+LLM：通过大型语言模型重建和进化知识图”。2025年DataFun峰会。[Slides]
主讲人，”代理RAG时代：DeepSeek通过升级推理模型推动知识检索增强”。2025年腾讯云有价值专家研讨会。 [Slides]
主讲人，”大语言模型时代知识图谱的理论创新与新研究范式”，首届国际OpenKG大规模知识增强模型研讨会@IJCAI 2024 [Slides]
主讲人，”面向大规模、多样化和动态场景的工业级知识图谱平台”，2024国际LLM+KG研讨会：统一大语言模型+知识图谱的数据管理机会@VLDB 2024 [Slides]
主讲人，”走向由知识图谱和大语言模型驱动的智能系统”，计算语言学与自然语言处理国际会议(CLNLP 2023) [Slides]
主讲人，”大数据时代知识图谱的新兴技术”，第6届国际联合会议APWeb-WAIM 2022 [Slides]

实际应用

联合上海机场集团开发运行智能调控知识引擎，显著提升虹桥、浦东两场调控运行决策支撑的准确性和有效性，创造显著经济价值
联合蚂蚁集团、恒生电子等企业推出全球首个企业级开源知识图谱平台OpenSPG，显著提升图谱性能与应用灵活性
领导团队创建世界首个交互式虚拟偶像”Amber•Virtual”
开发服务超过10亿用户的智能客服聊天机器人
创立 “AI-ceping”，一个知名的大模型评估和共创社区，日活跃用户超过1000，月社区互动150万次