个人简介

王滢博，辽宁大连人，2000年生。本科获得安徽农业大学的计算机科学与技术与会计学双学位，硕士毕业于大连理工大学的软件工程，有着深厚的计算机专业功底，丰富的竞赛参赛经验，以及扎实的科研水平。本科期间获得省级竞赛近10项，学习成绩为专业前 1%。硕士研究方向为图数据深度学习与量子计算的交叉学科，发表多篇 SCI 1 区论文。25 年 8 月入职担任专任教师一职，目前教授课程：《离散数学》、《电路与电子技术》、《数字逻辑》、《编译原理》。主持校级教改项目1项、校级科研项目1项。

学生时期竞赛获奖

1. 2020 年安徽省计算机博弈大赛省一

2. 2020 年安徽省机器人大赛——单片机 FPGA 平台省三

3. 2020 年数学建模美赛-S 奖

4. 主持大创——蛋白质-DNA 结合界面上热点域预测数据库构建研究

5. 2021 年安徽省计算机博弈大赛省三

6. 2021 年大学生物联网设计竞赛华东赛区二等奖

7. 2021 年“互联网 +”大学生创新创业大赛省级铜奖

8. 2021 年中华职业教育创新创业大赛省一

9. 2021 年合肥市第 12 届‘挑战杯’创新创业项目征集大赛铜奖

科研经历

1. 专利：一种基于量子熵图结构编码的分子性质预测方法。 中国专利申请号202510406363.3, 2025-4-2.

2. 软件著作权：蛋白质-DNA 结合界面上热点域预测数据库。

3. Knowledge Graph Completion via Subgraph Topology Augmentation. Chinese National

Conference on Social Media Processing. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023: 14-29. （EI 检索会议）

4. Semantic-Enhanced Knowledge Graph Completion. Mathematics, 2024, 12(3): 450. （SCI 1 区）

5. Quantum Entropy Structural Encoding for Graph Neural Networks. Knowledge-based Systems.（SCI 1 区，CCF-C 类）

6. Path-aware Few-shot Knowledge Graph Completion. IEEE Transactions on Artificial Intelligence, 2025. （IEEE 旗舰期刊）

7. Graph2text or Graph2token: A Perspective of Large Language Models for Graph Learning.

ACM Transactions on Information Systems, 2025. （SCI 1 区，CCF-A 类，ACM 旗舰期刊）

8. R2GCN: Rich Relational Knowledge Graph Representation Learning. IEEE Transactions on Big Data, 2026. （SCI 1 区，CCF-C 类，IEEE 旗舰期刊）

9. Quantum Graph Learning: Frontiers and Outlook. arXiv preprint arXiv:2302.00892, 2023.

10. Explaining and Improving Graph Transformers with Mixed Quantum States.

11. Simulating Rapid Learning of New Concepts from Scarce Experience: Boosting Few-Shot Text Classification via Label-guided Distance Scaling.