复旦大数据学院黄增峰教授

报告生成时间：2026年9月15日
个人主页：Zengfeng Huang's Homepage
所属团队：复旦大学大数据学院（School of Data Science）；同时为上海市智能信息处理重点实验室（IIPL）研究队伍成员

一、学者基本信息

字段	内容
姓名	黄增峰（Zengfeng Huang）
出生年份	公开资料未披露
职称	教授、博士生导师（复旦大学大数据学院）。履历沿革：入职初期为青年研究员（2022 年大数据学院官方新闻仍称"青年研究员"），后晋升为研究员、教授（2024 年 1 月上海交大安泰经管学院讲座公告、2024 年 11 月华东师大讲座公告及其个人主页均已称"教授 / Professor"）
所属单位	复旦大学大数据学院（院长：冯建峰教授）；上海市智能信息处理重点实验室（IIPL）研究队伍成员
人才计划	入选国家级青年人才计划、上海市扬帆计划（据大数据学院官网新闻与其个人简介）
邮箱	huangzf@fudan.edu.cn（据其个人主页）
研究方向	机器学习算法与理论；大数据计算（亚线性算法 / Sketch / 数据流与分布式算法）；理论计算机科学（通信复杂度与下界）；复杂网络分析（图表示学习）；差分隐私；老虎机与在线学习（据其个人主页与官方简介综合）
代表成果	在 ICML、NeurIPS、JMLR、FOCS、STOC、SICOMP、SIGMOD、PODS、KDD、TIT 等会议期刊发表论文五十余篇（官方简介口径；其个人主页列出的论文实际数量已超过百篇）

二、教育背景与职业履历

黄增峰的学术训练呈现"浙大本科—港科大博士—北欧博后—澳洲研究员—复旦任教"的清晰轨迹，是大数据学院中理论计算机（TCS）出身的代表性学者。他 2008 年在浙江大学获得计算机科学学士学位，随后赴香港科技大学计算机科学与工程系攻读博士学位，导师为易珂（Ke Yi）教授——易珂是数据流算法与数据库理论领域的国际知名学者，这一师承直接奠定了黄增峰在 Sketch（数据摘要）、数据流算法、分布式计算与通信复杂度方向的研究根基。博士期间（2011–2012 年）他即以第一作者身份在 SIGMOD 2011（传感器网络分位数计算）、INFOCOM 2011（分布式数据频率估计）、PODS 2012（《Mergeable Summaries》与分布式计数追踪两篇）等数据库顶会上发表成果，其中《Mergeable Summaries》一文十年后获得 PODS 2022 时间检验奖。

博士毕业后（具体毕业年份其个人主页未标注，据论文时间线推断约在 2013 年前后），黄增峰赴丹麦奥胡斯大学 MADALGO 中心（大规模数据算法中心）从事博士后研究，合作导师为该中心主任 Lars Arge 教授。正是在 MADALGO 期间，他与同期在此做博士后的魏哲巍（现为中国人民大学教授）结下深厚合作情谊，二人的合作一直延续至今。此后他转赴澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）计算机科学与工程学院任研究员（Research Fellow），与数据库领域权威林学民（Xuemin Lin）教授（欧洲科学院外籍院士、IEEE Fellow，2022 年加盟上海交大安泰经管学院）合作，产出了 PODS 2017 分布式矩阵 Sketch、JMLR 2021 分布式协方差 Sketch 等工作。需要说明的是，公开履历中未见其在华为诺亚方舟实验室或其他企业的正式任职记录——此前流传的"企业经历"一说未获官方来源证实，其与工业界的联系主要通过合作论文实现（详见第五章）。

回国时间方面，公开资料未给出精确的入职年份；据其论文单位署名变化（2016 年起出现 Fudan University 署名）推断约在 2016 年前后加入复旦大学大数据学院，初任青年研究员，后晋升研究员、教授。入职复旦后，他的研究从纯理论的数据流/分布式算法，逐步拓展至图表示学习（KDD 2020/2021、NeurIPS 2021 BernNet）、在线学习与老虎机理论（NeurIPS 2021/2022、ICML 2025）、差分隐私（NeurIPS 2023）以及近两年的大模型相关方向（ICLR 2026 位置编码外推、AAAI 2026 扩散语言模型等），形成"理论为体、学习为用"的研究格局。教学上，他长期承担大数据学院《数据结构》《算法导论》等基础核心课程，2025 年入选大数据学院"我心目中的好老师"候选人。

职业履历要点（时间线）：

时间	事件
2004–2008	浙江大学计算机科学专业，学士
2008–约2013	香港科技大学计算机科学与工程系，博士（导师：易珂 Ke Yi）
约2013–2015	丹麦奥胡斯大学 MADALGO 中心，博士后（合作导师：Lars Arge）
约2015–2016	澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）计算机科学与工程学院，Research Fellow（合作者：林学民）
约2016 起	复旦大学大数据学院，青年研究员、博士生导师
2018	独立署名论文获 ICML 2018 最佳论文亚军奖
2022	获 PODS 2022 时间检验奖（Alberto O. Mendelzon Test-of-Time Award）
（其后）	晋升研究员、教授（2024 年起的公开讲座公告与个人主页均称教授）

三、学生培养情况

黄增峰作为博士生导师，长期在其个人主页招收博士生与博士后（明确标注"欢迎数学或编程背景强的学生"），其培养学生的一个鲜明特点是"以学生为第一作者冲击理论+学习双轨顶会"：其课题组成员近年以第一作者身份在 STOC、ICML、ICLR、NeurIPS、KDD、SoCG、VLDB 等会议持续产出。以下依据公开资料整理代表性学生（凡导师关系未有本人或官方页面明确记载的，均按证据纪律标注）：

1. 张晟中（Shengzhong Zhang，2024 届博士毕业生，现任南京航空航天大学助理教授）

张晟中是黄增峰师承关系有明确公开记载的博士毕业生：其本人主页明确写明"2024 年获复旦大学大数据学院博士学位，导师为黄增峰教授"。博士期间他以第一作者发表 KDD 2020《SCE: Scalable Network Embedding from Sparsest Cut》、并以核心作者参与 KDD 2021《Scaling Up Graph Neural Networks Via Graph Coarsening》（图粗化加速 GNN 的开创性工作之一），毕业后仍与黄增峰保持高密度合作（ICLR 2024 StructComp、TMLR 2025、KDD 2025、AAAI 2026 等），现任南京航空航天大学计算机科学与技术学院助理教授，研究方向为图挖掘与谱图理论，是黄增峰学术谱系在图学习方向的第一位"开枝散叶"者。

2. 朱晓一（Xiaoyi Zhu，在读/近期学生，亚线性算法与在线学习方向）

朱晓一近年以第一作者与黄增峰合作发表了 KDD 2024《Distributed Thresholded Counting with Limited Interaction》、SoCG 2024《Space Complexity of Euclidean Clustering》（扩展版发表于 IEEE TIT 2025）、ICLR 2025《Lipschitz Bandits in Optimal Space》、STOC 2025《Simple and Optimal Algorithms for Heavy Hitters and Frequency Moments in Distributed Models》（与魏哲巍合作）及 ICLR 2026 等一系列理论方向论文，单位署名为复旦大学。公开资料未见其导师关系的明确记载，但从长期稳定的第一作者—末位作者合作格局看，应为黄增峰课题组的核心成员（具体身份以官方披露为准）。

3. 杨文杰（Wenjie Yang，在读博士生，图学习与主动学习方向）

杨文杰以第一作者与黄增峰（末位作者）合作发表了 KDD 2025《Your Graph Recommenders are Provably Doing Graph Contrastive Learning》、AAAI 2026 异配图主动学习、ICML 2026 关于多模态大模型交错图像推理的 Position 论文等，单位署名为复旦大学大数据学院；与张晟中（已毕业）亦有大量师生式合作（张晟中在部分论文中任通讯作者），呈现明显的"同门传承"结构。其导师关系公开资料未明确披露，据合作格局判断应为黄增峰指导的在读学生。

4. 黄睿远（Ruiyuan Huang，在读/近期学生，老虎机理论方向）

黄睿远以第一作者与黄增峰合作发表 ICML 2023 欧氏聚类 Coreset 论文（与黄棱潇等合作）及 ICML 2025《High Probability Bound for Cross-Learning Contextual Bandits with Unknown Context Distributions》，并延续该方向做出带图反馈交叉学习老虎机的近平紧界成果（arXiv 2025，主定理以 Lean 完成逾十万行形式化验证）。单位为复旦大学，导师关系未见官方明确记载，据合作格局判断应为课题组成员。

5. 熊中正（Zhongzheng Xiong）、夏景辉（Jinghui Xia）等其他学生作者

熊中正与黄增峰合作了 NeurIPS 2023 基于部分差分隐私的鲁棒分布式计数追踪及 STOC 2025（与魏哲巍共同合作）；夏景辉与黄增峰二人署名发表了 ICML 2022《Optimal Clustering with Noisy Queries via Multi-Armed Bandit》及 COCOON 2025 噪声查询聚类最优框架。此外，早期学生作者还包括冯亚松（Yasong Feng，NeurIPS 2022/TIT 2023 Lipschitz 老虎机批量反馈）、陈厚爽（Houshuang Chen，NeurIPS 2021 图反馈老虎机，与李帅、张驰豪合作）、杨永亿（Yongyi Yang，NeurIPS 2022/JMLR 2025，与 David Wipf 合作的 Transformer 优化视角系列）等。上述人员与黄增峰的师生关系的具体性质（博士/硕士/联合指导）公开资料均未逐项披露，此处仅按论文合作事实列示。

整体来看，黄增峰的学生培养呈现两个特点：一是"理论深度优先"——学生的第一作者论文大量落在 STOC/ICML/ICLR/TIT 等理论门槛最高的 venue，延续了其本人从港科大易珂学派继承的"以上界下界刻画问题本质"的训练方式；二是"毕业即独立"——以张晟中为代表的毕业生已进入高校教职序列，且毕业后仍与课题组保持高频合作，形成可持续的学术谱系。

四、学术合作网络

4.1 学院/实验室内部合作（复旦校内核心圈）

魏忠钰（复旦大学大数据学院教授、DISC 实验室负责人）：两人同为大数据学院教师，合作横跨 NLP 与联邦学习/大模型对齐方向——共同署名 EMNLP 2020《PathQG》、IJCAI 2020 立法者-立法联合表示学习（与姜昌建等合作）、ACL 2025《HAF-RM: A Hybrid Alignment Framework for Reward Model Training》（与黄萱菁共同署名）。两人还同为"复旦-中电金信智能金融科技联合研究中心"的特聘专家（2021 年揭牌仪式官方新闻明确记载），构成"学院同事 + 产业载体"双轨联系。魏忠钰另有独立报告（见 fudan_nlp 系列），此处不重复展开。
黄萱菁、张奇、邱锡鹏（复旦大学计算机学院，FudanNLP 体系）：与黄萱菁、张奇（张奇）合作 EMNLP 2020 基因本体术语生成等论文，与黄萱菁合作 ACL 2025 HAF-RM；与邱锡鹏的合作在近一年显著升温——ICLR 2026《Beyond Real: Imaginary Extension of Rotary Position Embeddings for Long-Context LLMs》、AAAI 2026《Sparse-dLLM》《LongLLaDA》（长上下文扩散语言模型）均由邱锡鹏组学生（刘晓冉、宋悦蓉等）与黄增峰共同署名，显示其正深度嵌入复旦大模型研究生态。
姜昌建（复旦大学大数据学院副教授）：IJCAI 2020 论文共同作者。
漆远（复旦大学人工智能创新与产业研究院院长）与熊昊（AI³ 院青年研究员）：与漆远合作 Neural Networks 2025 超图神经网络论文；与熊昊合作 TKDE 2022 噪声对比估计网络嵌入论文（熊昊另有独立报告，见 fudan_ai3 系列）。
蒲剑（复旦大学计算机学院）：合作 TNNLS 2023 异配图 GNN 框架论文（与张军平等共同署名）。
林学民（复旦大学客座讲席教授、上海交大安泰经管学院教授）：虽非正式同事，但作为其 UNSW 时期的合作者与复旦客座讲席教授，是其校内学术网络的特殊节点（2024 年 1 月林学民在上海交大主持的讲座即邀请黄增峰作报告）。
平台层面，黄增峰是上海市智能信息处理重点实验室（IIPL）研究队伍成员；其所在大数据学院院长为冯建峰教授，未见其与冯建峰的直接论文合作记录。

4.2 国内学术合作网络

魏哲巍（中国人民大学高瓴人工智能学院教授）：黄增峰全部合作网络中合作时间最长、频次最高的学术伙伴。二人在 MADALGO 博后期间结识，合作从 2012 年（《Mergeable Summaries》）延续至今，合著论文逾 17 篇，覆盖 ICML 2020《Simple and Deep Graph Convolutional Networks》（GCNII，高影响力图神经网络工作）、NeurIPS 2021《BernNet》、KDD 2020 个性化 PageRank、VLDB 2024 滑窗矩阵 Sketch（最佳论文候选）及 STOC 2025 分布式 Heavy Hitters 等。魏哲巍报告中亦将黄增峰列为"理论算法方向的终身学术伙伴"，两人构成国内"数据流算法—图学习"交叉方向最稳定的双人组合。
易珂（Ke Yi，香港科技大学教授）：博士导师，FOCS 2014/SICOMP 2017 分布式 ε-近似通信复杂度、NeurIPS 2019 分布式均值估计等经典工作的合作者，是其学术根脉所在。
彭攀（Pan Peng，中国科学技术大学教授）：合作 ICALP 2016/Algorithmica 2019 动态图流算法（o(n) 空间）、ICLR 2026 亚线性谱聚类，是其在国内理论计算机圈的核心同行。
黄棱潇（Lingxiao Huang，南京大学副教授）：合作 SoCG 2024/TIT 2025 欧氏聚类空间复杂度、ICML 2023 Coreset 论文。黄增峰还应邀在南京大学"计算理论之美"暑期学校讲授"概率集中不等式"，深度参与国内 TCS 教学共同体建设（据本站 nju_tcs 报告记载）。
王思博（Sibo Wang，香港中文大学）：合作 KDD 2020/2021 节点嵌入与 SIGMOD 2023 动态图 Tree-SVD 子集嵌入。
李帅（Shuai Li，上海交通大学）与张驰豪（Chihao Zhang，上海交通大学）：合作 NeurIPS 2021 图反馈老虎机。
严骏驰（上海交通大学）：经学生熊昊与黄增峰产生 TKDE 2022 合作（详见熊昊报告）。
连德富（Defu Lian，中国科学技术大学）：合作 SIGIR 2022 链路预测。
张兴毅（Xingyi Zhang，中国科学技术大学）：合作 KDD 2021 与 SIGMOD 2023。
其他：与尹一通（南京大学）所在 TCS 社群、杨仝（北京大学）等在 CCF 论坛与暑期学校层面有频繁学术交流（如"当流数据遇到机器学习"论坛同台演讲）。

4.3 国际合作网络

丹麦奥胡斯大学 MADALGO：Lars Arge（博后合作导师）及其中心的算法学家网络（Pankaj K. Agarwal（杜克大学）、Graham Cormode（华威大学）、Jeff M. Phillips（犹他大学）——三位均为《Mergeable Summaries》共同作者，代表了数据摘要领域的国际顶级阵容）。
澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）：林学民（Research Fellow 期间合作者）及其团队的张颖（Ying Zhang）、张文杰（Wenjie Zhang），合作 VLDB 2016、ICDE 2017/2019、PODS 2017、JMLR 2021、TKDD 2021 等一系列分布式/滑窗数据管理论文。
香港科技大学：除导师易珂外，还有张琴（Qin Zhang，后赴印第安纳大学，PODS 2012/STACS 2015 合作者）、刘云浩（SIGMOD 2011/INFOCOM 2011 合作者，ACM/IEEE Fellow）等。
香港中文大学：Irwin King（金国庆，KDD 2021 时间网络嵌入、NeurIPS 2019 Workshop 合作者）。
欧洲理论计算机圈：Roger Wattenhofer（ETH 苏黎世）与 Hsin-Hao Su（COCOON 2016 在线拍卖机制合作者）；Bozidar Radunovic 与 Milan Vojnovic（微软剑桥研究院/伦敦政经，STACS 2015/Distributed Computing 2020 分布式最大匹配通信复杂度合作者）。
David Wipf（曾任微软亚洲研究院、后任亚马逊 AWS 上海人工智能实验室）：虽是业界身份，但其与黄增峰的合作（ICML 2021、ICLR 2022、NeurIPS 2022、VLDB 2024、ICLR 2025、JMLR 2025）构成了黄增峰在"GNN/Transformer 优化视角"方向最持久的国际合作线，详见第五章。

五、业界合作关系深度分析

黄增峰本人无企业正式任职记录（公开履历中未见华为诺亚方舟实验室等任职经历），其业界合作全部以"联合论文 + 人才与技术流动"形式展开，可分为四条主线：

微软/亚马逊体系（以 David Wipf 为纽带的研究院合作线）：David Wipf 曾任微软亚洲研究院视觉计算组首席研究员，后任亚马逊 AWS 上海 AI Lab 应用科学家。黄增峰与其围绕"以经典迭代算法/优化视角理解深度模型"开展长达五年以上的合作：ICML 2021 由经典迭代算法启发的 GNN（3% 长文接收率）、ICLR 2022 标签与特征并行传播、NeurIPS 2022《Transformers from an Optimization Perspective》（Transformer 的优化视角解释，影响力较大）、VLDB 2024 FreshGNN（与 AWS 的 Zheng Zhang、Minjie Wang、Quan Gan 等 DGL 生态研究者合作）及 JMLR 2025 扩展版。这条线是黄增峰"理论方法落地深度模型"研究转型的关键外部支点。
阿里巴巴：ICML 2020 GCNII 论文与阿里达摩院丁博麟（Bolin Ding）、李雅亮（Yaliang Li）合作；VLDB 2024 最佳论文候选《Optimal Matrix Sketching over Sliding Windows》与李飞飞（Feifei Li，犹他大学教授、曾任阿里巴巴数据库负责人）及张晓（中国人民大学）合作。阿里的数据库/图计算团队与其 Sketch 技术存在天然的需求契合。
华为（诺亚方舟实验室前成员网络）：KDD 2021 图粗化、SIGIR 2022、NeurIPS 2023/2025 半监督节点分类等论文中的 Min Zhou（周敏）、Bisheng Li（李必胜）、Menglin Yang 等合作者均曾有华为诺亚方舟实验室背景（其中 Menglin Yang 后赴港科大等机构），构成其图学习应用方向的重要产业合作来源；需注意这是"与华为背景研究者的合作"，而非其本人在华为任职。
腾讯：WWW 2022 本地差分隐私稀疏分布估计论文与腾讯的 Ying Shan（单瀛）等合作。
其他产业触点：与上海人工智能实验室的郭其鹏（Qipeng Guo）等合作 ICLR 2026/AAAI 2026 长上下文与扩散语言模型论文（邱锡鹏组联合）；"复旦-中电金信智能金融科技联合研究中心"特聘专家身份（2021 年官方新闻）；CCF 论坛及华为 Taylor Lab 等同台学术活动。
技术影响形态：其最具产业穿透力的成果是 PODS 2012《Mergeable Summaries》——可合并性如今已成为数据摘要算法的基本属性，是 Apache DataSketches 开源项目及业界多个产品的核心要素（PODS 2022 时间检验奖官方评语），属于"理论成果被工业界基础设施吸收"的典范。总体看，黄增峰的业界连接以国际研究院（MSRA/AWS）和头部大厂算法团队为主，无创业或企业任职记录，属于典型的"学术—研究院"型产学研模式。

六、重要奖项与学术兼职

类别	名称/内容
国际论文奖	ICML 2018 最佳论文亚军奖（Best Paper Runner-up Award）：独立署名论文《Near Optimal Frequent Directions for Sketching Dense and Sparse Matrices》（扩展版发表于 JMLR 2019）。注意：同届最佳论文为 MIT/UC Berkeley 的"混淆梯度"与"公平机器学习长期影响"两篇，亚军共三篇；该奖与 KDD 2018 最佳论文无涉
国际论文奖	PODS 2022 Alberto O. Mendelzon 时间检验奖：获奖论文《Mergeable Summaries》（PODS 2012，与 Pankaj K. Agarwal、Graham Cormode、Jeff M. Phillips、魏哲巍、易珂合作），表彰其十年来对流数据算法学术与工业界（Apache DataSketches 等）的重大影响
国际论文奖	VLDB 2024 最佳论文候选（Best Paper Candidate）：《Optimal Matrix Sketching over Sliding Windows》（与尹涵彦、魏哲巍、李飞飞等合作）
国内论文奖	世界人工智能大会（WAIC）青年优秀论文提名奖两次（2020、2023；对应具体论文公开资料未明确标注）
人才计划	国家级青年人才计划入选者；上海市扬帆计划入选者
教学荣誉	复旦大学大数据学院"我心目中的好老师"候选人（2025 年，长期主讲《数据结构》《算法导论》等学院基础核心课）
学术服务	南京大学"计算理论之美"暑期学校讲师（讲授概率集中不等式）；CCF 流数据与机器学习论坛讲者；华东师大、上海交大安泰等校特邀学术报告；招收博士后（据其个人主页）
学术兼职	公开资料未见其担任期刊编委或会议主席的明确记载，以程序委员会委员等常规服务为主（公开资料未披露细节）

七、Connection 圈层总结

黄增峰的学术关系网络呈现"一师承、双枢纽、三方向"的结构特征：

第一圈层（师承与学术根基：港科大—MADALGO—UNSW 理论算法链）。博士导师易珂（港科大）是其数据流算法方法论的源头；MADALGO 博后经历带来 Lars Arge 及 Agarwal/Cormode/Phillips 等国际数据摘要顶级学者网络，并孕育了与魏哲巍（人大）跨越十余年的"终身合作"；UNSW 时期则接入林学民的数据库学派。这个圈层赋予他 FOCS/STOC/PODS/SIGMOD 级别的理论基因，其两项最重要奖项（PODS 时间检验奖、ICML 最佳论文亚军）均根植于此。
第二圈层（复旦校内生态：大数据学院 + FudanNLP + AI³ 院）。院内与魏忠钰（DISC）形成长期同事式合作并共享中电金信产业载体；跨院与黄萱菁、张奇、邱锡鹏（FudanNLP）的合作近两年快速升温，使其接入复旦大模型研究主航道（ICLR/AAAI 2026 长上下文与扩散 LLM 系列）；与漆远、熊昊（AI³ 院）、蒲剑（计算机学院）的合作则覆盖图学习与超图方向。他是连接大数据学院理论方向与复旦 NLP/大模型生态的关键节点之一。
第三圈层（国内理论计算机与图学习同行圈）。以魏哲巍（人大，17 篇以上合著）为最强纽带，辅以彭攀（中科大）、黄棱潇（南大）、王思博（港中大）、李帅/张驰豪（上交）、连德富/张兴毅（中科大）等，覆盖 STOC/SODA/ICML/NeurIPS/KDD 全谱系；并通过南大"计算理论之美"暑期学校、CCF 论坛等教学活动深度参与国内 TCS 共同体。
第四圈层（国际研究院与产业圈）。以 David Wipf（MSRA→AWS）为支点的"优化视角理解深度模型"合作线，阿里巴巴（达摩院/数据库团队）、华为诺亚前成员网络、腾讯、上海人工智能实验室等产业合作者，以及其 Sketch 成果向 Apache DataSketches 等开源基础设施的渗透，构成其"理论成果产业化"的外围网络。
学生谱系（新兴第五圈层）。以张晟中（南航助理教授）为代表的第一代毕业生已进入高校教职，朱晓一、杨文杰、黄睿远等在读/近期学生以第一作者在 STOC/ICML/ICLR/KDD 持续产出，"易珂—黄增峰—新一代"的数据算法学术谱系正在成形。

总体而言，黄增峰是国内极少数同时在"数据流/亚线性算法纯理论"（FOCS/STOC/PODS）与"图学习与机器学习理论"（ICML/NeurIPS/KDD）两条赛道上均有获奖级成果的学者，其网络资本的核心在于：理论功底带来的跨圈层信任（TCS 圈视其为自家人，ML 圈视其为理论外援），以及由此产生的"理论—学习—系统—产业"多向连接价值。

主要资料来源

黄增峰个人主页（含完整履历与论文列表）：https://zengfenghuang.github.io/
上海市智能信息处理重点实验室（IIPL）师资页：https://iipl.fudan.edu.cn/71/13/c45867a684307/page.htm
复旦大学大数据学院官网新闻《复旦大学大数据学院青年研究员黄增峰获ACM数据库理论顶级会议PODS 2022时间检验奖》（2022-07-14）：https://sds.fudan.edu.cn/ed/eb/c17425a454123/page.htm
ICML 2018 官方获奖名单：https://icml.cc/Conferences/2018/Awards
复旦大学大数据学院官网新闻《复旦-中电金信智能金融科技联合研究中心正式揭牌启动》（2021）：https://sds.fudan.edu.cn/7a/cb/c17412a424651/page.htm
大数据学院"我心目中的好老师"候选人事迹（微信公众号，2025）
上海交通大学安泰经济与管理学院讲座公告《Taming the data deluge》（2024-01-12）：https://www.acem.sjtu.edu.cn/academic/81176.html
华东师范大学软件工程学院讲座公告（2024-11-07）：http://www.sei.ecnu.edu.cn/e8/0a/c33175a649226/page.htm
张晟中个人主页（南京航空航天大学，明确记载博士导师为黄增峰）：https://szzhang17.github.io/
本站既有报告：ruc_gsai_weizhongyu_network.md（魏哲巍与黄增峰合作考据）、fudan_ai3_xionghao_network.md（熊昊与黄增峰合作）、nju_tcs_yinyitong_network.md（"计算理论之美"暑期学校）、fudan_nlp_weizhongyu_network.md（中电金信联合研究中心专家记载）

复旦大数据学院 黄增峰 教授