北大智能学院邓志鸿教授

报告生成时间： 2026年9月15日 个人主页： Zhi-Hong Deng（北京大学智能学院师资页）；另见北京大学人工智能研究院教师页 所属团队： 北京大学智能学院（自然语言处理方向负责人）；北京大学机器感知与智能教育部重点实验室（相关研究平台）

一、学者基本信息

字段	内容
姓名	邓志鸿（Zhi-Hong Deng）
出生年份	公开资料未披露（据其 1994 年本科毕业推断为 1970 年代初生人，仅供参考）
职称	教授、博士生导师（北京大学智能学院）
所属单位	北京大学智能学院（前身为北京大学智能科学系，系国内第一个智能科学系；2021 年 12 月 18 日在智能科学系基础上成立智能学院）；此前长期任教于北京大学信息科学技术学院智能科学系（机器智能系）
团队职务	北京大学智能学院"自然语言处理"学科方向负责人（骨干成员包括郑子隆、贾子夏、钟亦武，据学院学科建设页面）；另据公开资料曾任北京大学智能科学系副主任
学术兼职	中国人工智能学会（CAAI）理事、中国人工智能学会教育工作委员会副主任（据 CCF 讲者介绍页）
邮箱	zhdeng@pku.edu.cn（办公电话：+86-10-62755592，理科二号楼 2318）
研究方向	机器学习与深度学习、自然语言处理（自然语言理解）、大数据挖掘（据智能学院师资页）；近年拓展至大模型、多模态与参数高效微调（FacT 等）
学术档案	Google Scholar、DBLP

归属核实说明： 经北京大学智能学院官网（sai.pku.edu.cn）"专职教师"页面核实，邓志鸿现任北京大学智能学院教授，研究领域标注为"机器学习与深度学习、自然语言处理、大数据挖掘"。其个人主页中保留的"School of Electronics Engineering and Computer Science, Department of Machine Intelligence"为院系调整前的旧表述（信息科学技术学院机器智能系/智能科学系），现归属以智能学院为准。

二、教育背景与职业履历

邓志鸿是一位典型的"数学出身、计算机立业、本土培养"的学者。他 1990 年考入浙江大学应用数学系，1994 年获应用数学专业理学学士学位；1997 年进入北京大学计算机科学技术系攻读计算机软件与理论专业，2000 年获理学硕士学位，2003 年获理学博士学位（据其个人主页及北京大学智能学院公开简介）。博士毕业后他留校任教，长期在北京大学信息科学技术学院智能科学系（机器智能系）工作，2021 年 12 月北京大学智能学院成立后转入智能学院，现任教授、博士生导师，并担任智能学院"自然语言处理"学科方向负责人。其硕士、博士阶段的具体导师信息在公开渠道未见明确记载（其 2002 年发表的本体论综述《Overview of Ontology》与唐世渭、张铭、杨冬青等北大数据库组教授合著，但师承关系不能由论文合著推断，故本报告不作认定）。其海外经历方面，公开资料未见长期海外留学或访学记载，其国际化主要通过国际合作论文（蒙特利尔大学、Mila、越南胡志明市理工大学、韩国世宗大学等）与国际会议学术服务实现。

从研究脉络看，邓志鸿的学术生涯可分为三个阶段：2000 年代以数据挖掘与数据库为核心（频繁项集挖掘、XML 关键词检索、本体论），代表作是 2012 年提出 N-List 数据结构及线性复杂度项集计数算法的论文（后获《SCIENCE CHINA Information Sciences》十年经典论文奖）；2010 年代中期转向机器学习与自然语言处理（情感分析、跨语言词嵌入、句对建模、对话生成等），在 AAAI、IJCAI、EMNLP 等会议持续产出；2019 年前后经学生孙之清的 RotatE（ICLR 2019）等工作切入知识图谱嵌入与深度学习前沿，近年进一步拓展到大模型参数高效微调（FacT，AAAI 2023）、视觉 Transformer 轻量化等方向，并主持银华基金"深度学习股价预测"等产业课题。

职业履历要点（时间线）：

时间	事件
1990–1994	浙江大学应用数学系，理学学士
1997–2000	北京大学计算机科学技术系，计算机软件与理论专业，理学硕士
2000–2003	北京大学计算机科学技术系，计算机软件与理论专业，理学博士
2003 至今	留校任教，先后任职于北京大学信息科学技术学院智能科学系（机器智能系）、北京大学智能学院（2021.12 起），现任教授、博士生导师
2007 起	主讲本科生课程"机器学习导论"（另开设"神经网络与深度学习""智能信息检索与 Web 搜索"等本研课程多门）
2009–2013	主持 863 计划课题"大规模 XML 文档关键词检索系统关键技术"、国家自然科学基金面上项目（61170091）等
2011–2013	主持华为创新研究计划（HIRP）项目"个人信息门户的构建与挖掘"
2015–2017	主持 863 计划子课题"面向小学教育的人类知识理解与推理关键技术"（2015AA015403）
2017–2020	主持银华基金管理股份有限公司委托项目"基于深度学习的股价预测关键技术"
2021.12 起	北京大学智能学院教授；任学院自然语言处理方向负责人
（曾任）	北京大学智能科学系副主任（据公开资料）

需要说明的是，其讲师、副教授至教授的具体晋升年份在公开资料中未见明确披露；长期海外访学经历亦未见公开记载。

三、学生培养情况

邓志鸿自 2003 年留校以来持续指导博士、硕士研究生二十余年，其学生群体在论文署名中呈现出清晰的代际梯队。需说明的是，除个别有公开报道佐证者外，以下师承关系主要依据论文署名与其课题组归属整理，具体学籍导师以官方记录为准。

1. 孙之清（Zhiqing Sun，本科科研学生，现 Meta 超级智能实验室研究科学家）

孙之清是邓志鸿培养体系中最具国际影响力的学生。他本科就读于北京大学计算机专业（2019 年毕业，获荣誉学士学位），本科期间即在邓志鸿课题组开展研究：大四时以第一作者身份与邓志鸿、蒙特利尔大学 Jian-Yun Nie（聂建云）、Mila 的 Jian Tang（唐建）合作发表 RotatE（ICLR 2019），提出复数空间关系旋转的知识图谱嵌入方法，现已成为知识图谱嵌入领域的标杆性工作，被引超过 3000 次（据公开报道）；同期还以第一作者与邓志鸿等合作发表 NeurIPS 2019（非自回归机器翻译的结构化解码）、SIGIR 2019（多样化关键词抽取）、EMNLP 2018（无监督中文分词）等论文。本科毕业后他赴卡耐基梅隆大学语言技术研究所（CMU LTI）攻读博士学位（2025 年 2 月答辩），期间获 Google NLP 博士奖学金、微软 AFMR 资助；2024 年 6 月加入 OpenAI 后训练团队，任研究科学家，担任 OpenAI Deep Research 项目研究主管（research lead），并参与 ChatGPT Agent（Computer-Using Agent）、o3、o4-mini 等项目研发；2025 年 8 月公开宣布加盟 Meta 超级智能实验室（MSL）（据智东西、澎湃等公开报道）。

2. 王浩清（Haoqing Wang，研究生/学生作者群体代表，智源研究院关联）

王浩清是邓志鸿近年（2019–2023）合作论文频次最高的学生作者之一（OpenAlex 统计合作 10 篇），署名机构包括北京大学与北京智源人工智能研究院（BAAI），研究覆盖跨域小样本分类（Cross-Domain Few-Shot，TPAMI 级别工作）、对比学习中的最小充分表示等方向，是团队从 NLP 向通用表征学习/大模型方向拓展的骨干力量。其具体学位与去向公开资料有限。

3. 解世博（Shibo Jie，博士生群体代表，FacT 一作）

解世博是邓志鸿团队 2022–2025 年间的核心学生作者（合作论文 7 篇），以第一作者与邓志鸿合作发表 FacT: Factor-Tuning for Lightweight Adaptation on Vision Transformer（AAAI 2023），提出基于张量分解的参数高效微调方法，在更少参数量下性能超过 LoRA 等算法，成为大模型轻量化适配方向的代表性工作之一（邓志鸿在 CCF 报告中亦重点介绍该工作）。其毕业去向公开资料未披露。

4. 于宏亮（Hongliang Yu）与黄婷（Ting Huang）、Gehui Shen 等 NLP 方向博士生群体

于宏亮（2013–2016 年间与邓志鸿合作论文 9 篇）是团队 NLP 转型期的主力学生，合作成果包括 AAAI 2014（图像摘要联合优化模型）、AAAI 2015（双层稀疏表示多文档摘要）、AAAI 2016（L1 正则化情感词识别）及 ESWA 期刊论文等，其署名机构后期出现卡耐基梅隆大学，显示其毕业后有海外深造/研究经历（具体以本人资料为准）。Gehui Shen（2017–2021，合作 9 篇）主导了 EMNLP 2017 句对建模（Inter-Weighted Alignment Network）等工作；黄婷（Ting Huang，2019–2020，合作 5 篇）以一作发表 IJCAI 2019（Leap-LSTM 文本分类）；Xihan Li、Haokun Liu 等则在 COLING 2018 短文本对话生成方向有合作产出。该群体构成了团队 2014–2020 年间在 AAAI/IJCAI/EMNLP/COLING 上的持续产出主力。

5. 早期数据挖掘方向学生群体（王忠辉、蒋佳坚、Xiaoran Xu 等）

在数据挖掘阶段，王忠辉（Zhonghui Wang）、蒋佳坚（Jia-Jian Jiang）与邓志鸿合作发表了著名的 N-List 论文（《SCIENCE CHINA Information Sciences》2012，后获该刊十年经典论文奖与五年持续影响力论文奖）；Xiaoran Xu（合作 8 篇，2009–2019）与邓志鸿合作发表异质网络概率聚类模型（Machine Learning 期刊 2016）等；高宁（Ning Gao）、余航（Hang Yu）、吕胜龙（Sheng-Long Lv）等亦在 XML 检索、可擦除项集挖掘等方向与邓志鸿有多篇合作。该批学生多发表于 ICDE、PAKDD、ESWA 等数据挖掘与数据库 venues，体现了团队早期"数据库—数据挖掘"的培养底色。

整体来看，邓志鸿的学生去向呈"国际顶尖 AI 实验室 + 国内头部研究机构"格局：学术/工业研究通道以孙之清（OpenAI→Meta MSL）为高峰，于宏亮等有 CMU 经历，王浩清等与北京智源深度关联；其培养特点是鼓励本科生早期进入科研（孙之清大四发表 RotatE）、以国际顶会为毕业出口、并与国际导师（唐建、聂建云）联合指导。

四、学术合作网络

4.1 学院/实验室内部合作

智能学院 NLP 方向组：邓志鸿作为学院"自然语言处理"学科方向负责人，与骨干成员郑子隆、贾子夏、钟亦武构成方向核心；同时他也是学院"数据智能与计算智能"方向（负责人童云海）的骨干成员（据学院学科建设页面），与谭营、李红燕、张岩、马秀莉、宋国杰等同方向教师共处一个学术共同体。
北大计算机系数据库/数据挖掘组（原信息科学技术学院）：张铭（Ming Zhang，合作论文 21 篇，2001–2013）、唐世渭（Shiwei Tang，17 篇，2001–2010）、杨冬青（Dongqing Yang，7 篇）是邓志鸿早期最重要的校内合作者群体，合作横跨本体论综述、XML 检索、数据挖掘等主题。这一圈层显示邓志鸿的学术根基深植于北大计算机系数据库研究传统（需强调：此为同事合作关系，师承关系不作推断）。
智能学院跨方向青年合作：近年与贺笛（Di He，NeurIPS 2019 非自回归翻译合作者之一，现为智能学院机器学习方向教师）等存在交叉合作；其学生与智源研究院、王选所等共建单位亦有人员流动。

4.2 国内合作

北京智源人工智能研究院（BAAI）：通过王浩清、Yehui Tang 等合著者的智源署名形成稳定连接，是小样本学习、视觉 Transformer 方向的重要国内合作平台。
中山大学：与王昌栋（Chang-Dong Wang）、赖剑煌（Jianhuang Lai）合作 4 篇（2018–2021），方向为数据挖掘与机器学习。
贵州医科大学：2019–2021 年间与 Guoxuan Peng、Lebin Gan、Jin Deng、Jiali Sun 等医学方向学者合作 4–5 篇，属于"AI+医学"应用型合作（中医/临床数据挖掘，合作者署名含贵州医科大学附属医院）。
华为诺亚方舟实验室：2023–2025 年与唐叶辉（Yehui Tang）、韩凯（Kai Han）合作 4 篇，聚焦视觉 Transformer 高效化与轻量化，是团队近年与工业界研究院最密切的论文合作线。

4.3 国际合作

加拿大蒙特利尔大学 / Mila：Jian-Yun Nie（聂建云，蒙特利尔大学，信息检索学者）与 Jian Tang（唐建，Mila/HEC Montréal）是邓志鸿最具影响力的两位国际合作者，双方合作的 RotatE（ICLR 2019）是知识图谱嵌入领域高被引代表作，SIGIR 2019 的 DivGraphPointer 亦出自该组合；合作模式为"北大出学生（孙之清）+ 国际导师联合指导"。
越南（胡志明市理工大学、HUTECH 等）：与 Bay Vo（合作 4 篇）、Tuong Le、Bac Le 等越南数据挖掘学者在频繁模式挖掘、top-k 共现项挖掘方向长期合作（ESWA 2017 等），是其数据挖掘学术谱系在东南亚的延伸。
韩国世宗大学（Sejong University）：与 Unil Yun 在高效用项集挖掘方向合作（2020 年前后），同属国际模式挖掘社群。
美国：与 Philip S. Yu（伊利诺伊大学芝加哥分校，数据挖掘领域权威）合作 4 篇（2018–2021），显示其工作被国际数据挖掘主流社群认可；与 Xiaoran Xu 合作者后期出现的 UCLA 署名亦属北美连接。
澳大利亚：与悉尼科技大学 Jing Jiang 合作 4 篇（2021–2024，NLP 方向）。
国际评测：据公开资料，邓志鸿曾率领团队在国际权威评测 INEX 的 ad hoc 方向获得 5 项单项第一，创下赛事最佳成绩，这是其早期 XML 检索研究的国际化标志。

五、业界合作关系深度分析

邓志鸿的产业合作呈"金融 AI + 华为 + 企业委托课题"三条线，规模中等但与研究方向高度咬合：

银华基金（Yinhua Fund Management）：2017 年 11 月至 2020 年 3 月，邓志鸿作为 PI 主持银华基金管理股份有限公司委托项目"基于深度学习的股价预测关键技术"（据其个人主页项目列表）。这是其深度学习技术向金融量化场景输出的直接证据，也是其公开项目记录中金额与周期最具分量的企业横向课题。
华为：双层合作——其一，2011–2013 年主持华为创新研究计划（HIRP）项目"个人信息门户的构建与挖掘"（PI），属早期产学研基金通道；其二，2023–2025 年与华为诺亚方舟实验室的唐叶辉、韩凯在视觉 Transformer 高效化方向持续合著论文，属"研究共同体"式深度合作。两条线相隔十年，显示其与华为的合作从应用课题升级为前沿联合研究。
国家级项目中的应用导向课题：863 计划子课题"面向小学教育的人类知识理解与推理关键技术"（2015AA015403，2015–2017）面向智慧教育场景；教育部 211 工程课题"文献数据库学术信息分析挖掘系统"（2011–2012）面向学术信息服务，均具有明确的行业落地属性。
整体风格评估：与许胤龙式的"平台绑定型"产学研不同，邓志鸿的产业合作更接近"课题委托型 + 联合研究型"——以企业横向项目和联合论文为载体，未见其本人或学生为核心创始人的创业融资公开记录；其最具产业想象力的人才输出是孙之清进入 OpenAI/Meta 超级智能实验室，属于"人才通道"而非"技术转让"逻辑。公开资料中未见更多产业合作披露。

六、重要奖项与学术兼职

类别	名称/内容
论文奖（期刊）	2022 年度《SCIENCE CHINA Information Sciences》十年经典论文奖（"A New Algorithm for Fast Mining Frequent Itemsets Using N-Lists"，第一作者兼通讯作者，据智能学院官网新闻）；同论文曾获 2017 年度该刊五年持续影响力论文奖
国际评测	率队在国际权威评测 INEX ad hoc 方向获 5 项单项第一，创赛事最佳成绩（据公开资料）
教学成果奖	北京市高等教育教学成果一等奖 2 项（2017 年、2022 年）、二等奖 1 项（2017 年）（据 CCF 讲者介绍页；北大官方渠道未见公开记录，以官方口径为准）
学术影响力榜单	2020–2024 连续入选全球前 2% 顶尖科学家"生涯影响力"榜单与"年度影响力"榜单（据 CCF 讲者介绍页）
学术兼职	中国人工智能学会（CAAI）理事；CAAI 教育工作委员会副主任；北京大学智能学院自然语言处理方向负责人；（曾任）北京大学智能科学系副主任
会议服务	PAKDD 2013 Publicity Co-chair；AAAI、IJCAI、ICLR、ICML、NeurIPS、CVPR、ACL、EMNLP、NAACL、DEXA、NLPCC 等国际会议程序委员会委员/高级委员（据个人主页与 CCF 介绍）
科研项目	主持国家重点研发计划课题、国家 863 计划项目（子课题）、国家自然科学基金重大项目子课题/面上项目等二十余项（据 CCF 介绍）；含华为 HIRP、银华基金等企业项目

七、Connection 圈层总结

邓志鸿的学术关系网络以"一根基、双引擎、三圈层"为结构特征：

核心圈（北大 NLP 方向组 + 数据库组根基）：以智能学院自然语言处理方向（郑子隆、贾子夏、钟亦武）为当前内核，向下扎入北大计算机系数据库/数据挖掘传统（张铭、唐世渭、杨冬青合作圈）——这一"应用数学—数据库—NLP"的学术基因，决定了邓志鸿既能做模式挖掘的"硬核算法"（N-List），又能做 NLP 的"前沿模型"（RotatE、FacT）。
学生谱系圈（最大亮点）：以孙之清（RotatE 一作、OpenAI Deep Research 研究主管、现 Meta MSL）为塔尖，王浩清（智源关联）、解世博（FacT）、于宏亮（CMU 经历）等构成梯队；该圈层的特征是"本科早培 + 国际联合指导 + 顶会出口"，孙之清案例使邓志鸿成为北大智能学院在"全球大模型人才供应链"中的关键节点之一。
国际合作圈（加拿大—越南—韩国—美国—澳大利亚）：唐建（Mila）与聂建云（蒙特利尔大学）构成知识图谱/信息检索方向的"加拿大轴"，Bay Vo、Unil Yun 等构成模式挖掘方向的"东南亚轴"，Philip S. Yu 代表的美国数据挖掘社群认可其学术地位；整体国际化以论文合作与联合指导为主，而非机构任职。
产业圈（银华—华为—教育信息化）：银华基金的股价预测课题与华为（HIRP + 诺亚方舟联合论文）是两大支点，量级适中、与研究主线同构，属"研究反哺产业"的学院派路线。

总体而言，邓志鸿的网络呈现"学术谱系深、产业绑定浅、人才出口高"的特征：其最深的连接资产不是项目或平台，而是跨越数据挖掘、NLP、大模型三个时代仍能持续产出顶会成果的学生培养体系——RotatE 与 FacT 分别标记了这个体系在 2019 年与 2023 年的两次高峰，而孙之清从北大本科到 OpenAI 再到 Meta MSL 的轨迹，则是该体系连接全球 AI 产业顶端的最有力证明。

主要资料来源

北京大学智能学院"专职教师"师资页（sai.pku.edu.cn/szdw/zzjs.htm）——职称、院系归属、研究领域核实
邓志鸿个人主页（北京大学智能学院，cis.pku.edu.cn/szdw/zzjs/dzh.htm）——教育经历、项目、课程、代表论文
北京大学人工智能研究院教师页（ai.pku.edu.cn/info/1139/2920.htm）
北京大学智能学院学科建设"学科方向"页（sist.pku.edu.cn/xkjs/xkfx.htm）——NLP 方向负责人及成员
北京大学智能学院新闻：《邓志鸿教授获 2022 年度〈SCIENCE CHINA Information Science〉十年经典论文奖》（sai.pku.edu.cn/info/1082/2929.htm）
CCF 数字分会场讲者介绍页（ccf.org.cn，2024-12）——CAAI 兼职、教学成果奖、全球前 2% 科学家榜单、FacT 报告
孙之清个人主页（cs.cmu.edu/~zhiqings/）及智东西、澎湃新闻等公开报道——OpenAI/Meta MSL 任职经历
OpenAlex 学术图谱（作者 ID：A5101810080、A5060171279，后者存在与同名者合并情况，本报告已按北京大学署名过滤）——合作者频次统计
DBLP（dblp.uni-trier.de/pers/hd/d/Deng:Zhi=Hong）——论文列表交叉核对
百度百科"邓志鸿"词条（仅用于交叉印证，其中"智能科学系副主任"等表述未见更权威来源，已作保留性标注）

北大智能学院 邓志鸿 教授