近期，西南财经大学计算机与人工智能学院新财经综合实验室5篇论文成果被CCF A类国际顶会录用，其中AAAI 2025会议4篇、KDD 2025会议1篇。
论文一：《Enhancing the Adversarial Robustness via Manifold Projection》，AAAI 2025接收，作者包括硕士生李志挺、尹诗白副教授、蒋太翔教授（通讯）、博士生胡业勋、博士生吴嘉勉、博士生杨国威、刘贵松教授。论文在可信人工智能领域提出了一种新颖的对抗防御范式，将基于自编码器的流形投影集成到现有对抗训练和对抗蒸馏方法的鲁棒框架中。流形投影将对抗样本对齐到干净样本的流形上，从而削弱攻击强度，并简化从对抗样本到正确标签的学习过程。
图1 新型对抗防御范式示意图
论文二：《Responsive Dynamic Graph Disentanglement for Metro Flow Forecasting》，AAAI 2025接收，作者包括高强副教授、硕士生王子铮、黄鹂博士（通讯）、Goce Trajcevski 博士、刘贵松教授、陈学勤博士。论文提出用于准确理解地铁流量及外部因素的时空动态的新型响应式动态图神经网络ReDyNet，采用响应机制来适应地铁流量及外部影响变化的同时结合信息瓶颈（IB）理论中的冗余解耦技术，有效提升情境空间信号的清晰度和准确性。
图2 面向地铁流量的新型响应式动态图神经网络结构
论文三：《Adversity-aware Few-shot Named Entity Recognition via Augmentation Learning》，AAAI 2025接收，作者包括黄鹂博士、硕士生刘昊文、高强副教授（通讯）、硕士生余佳静、刘贵松教授、陈学勤博士。论文针对小样本环境下的命名实体识别（NER）问题提出对抗感知增强学习方法AAL，采用两阶段范式将基于提示的增强学习与变分原型识别相结合，以面向领域的原型优化应对不确定性攻，增强实体原型的抗干扰能力并保证跨域语义一致性。
图3 小样本场景下的抗干扰命名实体识别模型
论文四：《Flexible Sharpness-Aware Personalized Federated Learning》，AAAI 2025接收，作者包括硕士生邢薪达、占求港博士（共一）、解修蕊副教授（通讯）、博士生杨雨宁、硕士生王强、刘贵松教授（通讯）。论文提出一种能够灵活感知锐度的个性化联邦学习框架FedFSA，通过扰动敏感度对客户端模型的逐层锐度进行估计，根据锐度感知优化器（SAM）特性，自适应对锐度更大的参数区域增大SAM扰动，从而增强客户端的泛化性能。
图4 可灵活感知锐度的个性化联邦学习框架
论文五：《Progressive Dependency Representation Learning for Stock Ranking in Uncertain Risk Contrasting》，KDD 2025接收，作者包括黄鹂博士、硕士生谢炎哲、高强副教授（通讯）、Kunpeng zhang 教授、刘贵松教授、陈学勤博士。论文提出在量化交易中充分考虑不确定风险的学习模型PDU，通过设定双重环境引导逐步揭示股票市场历史交易信号中的多重依赖动态，实现更优的股票排序。
图5 双重环境引导下的股票排序学习模型
AAAI Conference on Artificial Intelligence是人工智能领域的顶会之一，由先进人工智能协会（Association for the Advancement of Artificial Intelligence，AAAI）主办，是CCF人工智能领域推荐的A类会议。AAAI 2025论文录用率约为23.4%，将于2025年2月25日至3月4日在美国费城召开。新财经实验室将组队参会并宣读论文。
SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining是数据挖掘领域的顶会之一，是CCF数据挖掘领域推荐的A类会议，长期以来在全球范围内享有崇高声誉。KDD 2025论文录用率约为19%。会议将于2025年8月3日至8月7日在加拿大多伦多正式召开。新财经实验室将在大会上进行论文宣读。
新财经综合实验室由西南财经大学和中国农业银行2021年联合成立，刘贵松教授担任实验室主任。实验室聚焦可信人工智能基础理论、财经科技及数字经济深度融合等领域开展有组织科研和人才培养。团队现有教师16人、本硕博学生和博士后近80人。
实验室主页：https://nicelab.swufe.edu.cn/
来源：西南财经大学
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