上财ITCS 韩恺教授

报告生成时间：2026年8月20日
个人主页：Kai Han
所属团队：上海财经大学计算机与人工智能学院 / 理论计算机科学研究中心(ITCS)

一、学者基本信息

项目	信息	证据强度
姓名	韩恺（Kai Han；非“韩铠”）	高：个人主页与院系历史主页一致
现职	上海财经大学计算机与人工智能学院教授、博士生导师；ITCS成员	高：个人主页及ITCS新进教师介绍
加入ITCS	2025年9月作为ITCS新进教师加入	高：ITCS官方介绍
研究主线	计算经济学、机器学习与大数据处理、社会计算；理论上聚焦次模优化、机制设计、在线算法，应用上涉及深度学习、社交网络分析、众包计算	高：个人主页、原苏州大学官方主页
博士导师	公开资料未披露。	高：已检索个人主页、原单位官方履历及可公开检索资料，均未给出导师姓名；不以合作者关系替代师承关系
公开发表	个人主页列有跨算法、数据管理、机器学习、网络与社会计算的论文；其旧单位简介称发表/录用论文百余篇	中高：前者为一手更新页，后者为历史机构简介；不将其作为实时、完整计量
证据口径	“高”指个人主页、现/前单位官方页或论文原始书目信息；“中”指多篇论文作者关系支持但缺少项目或合作协议；“低”指仅能由研究主题或学生去向推及，本文不将其表述为既成事实	方法说明

二、教育背景与职业履历

韩恺的学术轨迹以中国科学技术大学（中科大）为教育与早期任职核心，并经由新加坡访学、再进入苏州大学与上海财经大学，形成“理论算法—数据与网络应用—财经交叉场景”的迁移路径。

阶段	经历	对关系网络的意义	证据强度
本科	中国科学技术大学少年班，获理学学士	建立中科大校友与学术共同体连接	高：苏州大学官方履历
博士	中国科学技术大学计算机科学与技术学院，获工学博士	形成计算机算法与系统研究基础；博士导师公开资料未披露	高
博士后	中科大数学系计算数学专业博士后流动站出站（公开页载明2008年出站）	将组合优化/算法理论与数学训练连接	高
海外访学	新加坡南洋理工大学计算机工程/计算机科学与工程相关院系长期访问研究	建立新加坡研究经历及后续国际合著网络	高：原苏大官方履历；院系中文名称在不同历史页面略有差异，本文保留其共同指向
2015—2019	2015年以海外人才引进方式回到中科大计算机学院，任博士生导师；2019年晋升研究员（正高、固定教职）	国内学生培养和多机构合作网络的主要扩张期	高
2022—2025	2022年5月起调任苏州大学计算机学院，任特聘教授、博士生导师	形成苏州大学学生与青年合作者圈层	高
2025年9月至今	加入上海财经大学计算机与人工智能学院并成为ITCS新进教师	为计算经济学、金融科技、社会计算提供新的校内交叉接口	高

其当前主页把研究兴趣概括为机器学习、大数据处理（含推荐系统、社会计算系统、在线广告、金融交易的AI技术）以及算法理论（拍卖设计、近似算法、在线算法）。这与ITCS所处的理论计算机科学环境，以及上财的财经学科场景之间存在明确的议题契合；但“契合”不等于已经形成特定校内联合项目，后者尚需项目、论文或公告材料支持。

三、学生培养情况

培养规模与招生范围。 个人主页明确表示常年招收博士、硕士、访问与实习等学生。原苏州大学官方履历称其自2015年担任博士生导师以来，已指导博士、硕士、本科生“一百余人”；另一版较早的苏大官方页称“已培养博士、硕士40余人”。两者统计时点、统计口径（是否含本科生、在读生）不同，不能简单相加或互相否定；本报告采用较新的“一百余人”作为历史主页自报的累计口径，并保留这一差异。
可明确识别的独立指导学生/青年研究者。 个人主页以“上标符号”标注由其独立指导的研究生。可从近年论文中直接识别的包括：崔爽（Shuang Cui）、张昊天（Haotian Zhang）、尹智卓（Zhizhuo Yin）、吴本维（Benwei Wu）、修庆（Qing Xiu）等。此处的“独立指导”仅指主页的论文标注，不等同于逐人确认学位导师、毕业年份或所有任职去向。
代表性培养链条。
崔爽的苏大官方主页显示其2024年在中科大计算机学院获博士、同年进入苏大任副教授；其列出的KDD 2024、AAAI 2024、WWW 2023、SIGMETRICS 2022、ICML 2021代表作均与韩恺共同署名。这构成“导师/学生标注 + 连续共同论文 + 后续独立任职”的高可信培养—合作链条。
原苏大履历称部分学生曾赴CMU、UC Berkeley、Ohio State University、香港科技大学深造，或进入华为、字节跳动、百度、网易、拼多多、招商银行及中科院电子所等单位。该信息可用于描述校友去向覆盖面，但公开资料未逐一提供姓名、岗位和时间，故不据此推断韩恺与这些单位存在直接科研合同或联合实验室关系。
培养风格的论文证据。 多篇论文中，学生位于第一作者位置、韩恺标注为通讯作者，例如Shuang Cui—Kai Han在KDD 2024、AAAI 2024、WWW 2023、ICML 2021的组合；这显示其团队在次模优化、预算可行机制和流式数据选择上有稳定课题延续。该判断是对署名结构和连续主题的分析，不替代正式培养关系档案。

四、学术合作网络

本节以个人主页所列论文和原单位官方论文清单为基础，按重复共著、研究主题与机构路径分层。它是“可从公开论文确认的共著网络”，不把同校、同会或同领域学者自动归为合作伙伴。

4.1 内部：上财 / ITCS圈层

韩恺于2025年9月加入ITCS，加入时间较近。已检索到的个人主页代表作主要沉淀于中科大、苏州大学及跨机构合作阶段；截至本报告日期，未见能稳定确认的、以“韩恺 + 上财ITCS现任教师”为作者的公开代表论文或项目公告。因此：

组织关系为高证据：其为上财计算机与人工智能学院教授、博士生导师和ITCS成员。
公开共著关系暂不作实质性扩张判断：不能因同属ITCS而将其他ITCS成员列为其论文合作者。
潜在接口（分析性、非事实断言）：机制设计、在线算法、社会计算与金融交易/在线广告算法，可与上财经济、管理、金融数据研究形成交叉议题；是否已落地为共同课题，公开资料不足。

4.2 跨机构：核心共著与课题簇

合作者/团队	可确认的合作表现	关系判读	证据强度
崔爽（苏州大学）	连续合作于ICML 2021、SIGMETRICS 2022、WWW/AAAI 2023、KDD 2024等；韩主页将其标为独立指导研究生	最清晰的学生—导师型核心圈层；主题为可扩展次模优化、机制设计、流式算法与公平性	高
贺煌（He Huang，苏州大学）	与韩恺在众包定价、次模优化、收益最大化等多篇论文中共著，如TON 2018、WWW 2023、AAAI 2024	长期理论—应用交叉合作者，连接网络/众包与次模优化	高：多篇论文
唐杰（Jing Tang）	共同署名于ICDE 2022、SIGMOD 2021、WWW/AAAI/SIGMETRICS相关工作等	社交网络影响力最大化、社交广告、数据流优化的重要桥接合作者	高
唐少杰（Shaojie Tang）	共同署名于ICDE 2018、MobiHoc 2017/2018、JOC 2020、KDD 2024等	连接移动众包、在线机制与组合优化的长期合作线	高
罗俊（Jun Luo）	共同署名于TON 2013/2015/2016/2018、TMC 2019、MobiHoc 2016—2018等	早期国际访学/网络与众包研究阶段的关键合作者；共同主题集中于无线网络、移动众包与定价	高
肖晓奎（Xiaokui Xiao）与黄珂珂（Keke Huang）	在影响力最大化、在线社交网络种子选择、动态图/不确定图聚类等论文中共同署名	数据管理与图算法方向的跨机构连接	高
李萱、李志宇、李涵潇等	出现在次模优化的并行、流式与约束优化论文中	围绕“理论保证 + 大规模数据选择”的扩展合作圈	中高：论文共著可确认，具体组织角色不逐一推断

从结构看，韩恺的核心网络不是单一学派式的纯理论圈，而是围绕两个持续耦合的模块展开：其一是“次模优化—近似/在线算法—机制设计”；其二是“社交网络—广告/推荐—众包与隐私”。唐杰、唐少杰、贺煌、罗俊等人在两个模块之间提供桥接，学生作者则使理论主题形成连续产出。

4.3 国际：海外经历与跨国共著

新加坡节点。 南洋理工大学的长期访问研究为高可信职业经历；罗俊（Jun Luo）与韩恺在2013—2019年间的多篇网络、移动众包与机制设计论文中连续共著，构成最明显的海外研究经历—论文合作连接。公开履历未披露访学起止年份、正式岗位性质或具体合作导师，故不作超出材料的推断。
国际共著节点。 在社交广告收益最大化工作中，韩恺与Çigdem Aslay、Laks V. S. Lakshmanan共同署名SIGMOD 2021论文；在影响力最大化方向还与Aixin Sun、Andrew Lim等合作者出现于PVLDB/VLDB Journal论文。可确认的是跨国作者共著，不能仅凭作者国籍或既往单位推断具体资助关系。
国际培养外溢。 原苏大履历所列学生赴CMU、UC Berkeley、Ohio State University和香港科技大学深造，说明其学生网络有国际升学出口；但未公开完整名单和对应年份，故将其视为团队培养成果的机构分布，而非与上述学校的正式合作协议。

五、业界合作关系深度分析

5.1 可以确认的“产业相关性”

韩恺主页直接列出推荐系统、社会计算系统、在线广告和金融交易的AI技术作为机器学习与大数据处理应用场景。其论文进一步提供了较强的场景化证据：

在线广告与平台经济： SIGMOD 2021论文研究社交广告中的收益最大化；WWW 2023论文研究带次模目标的收益最大化定价。这说明其机制设计与优化算法已针对广告市场/平台资源分配问题建模。
社交网络与推荐： TKDE 2020的在线社交网络种子选择、ICDE 2022的大规模在线社交网络影响力最大化，以及会话推荐相关的TKDE/TOIS论文，构成从图扩散、营销投放到推荐系统的应用链。
众包与隐私： TON/TMC/MobiHoc系列论文涉及移动众包定价、质量感知定价、预算约束、差分隐私机制，具备面向平台型众包系统的直接问题意识。
金融交叉潜力： 主页将金融交易列为AI技术应用方向；上财的新机构环境也提供金融数据与计算经济学交叉条件。但公开材料没有给出某家金融机构的具体联合研究、数据合作或横向项目名称，故只能表述为“研究主题与机构环境形成潜在接口”。

5.2 直接产业合作与人才流动应严格区分

原苏大官方履历提及学生进入华为、百度、字节跳动、网易、拼多多、招商银行等单位。这是人才培养网络的高可信历史自述，不是这些企业与韩恺本人存在直接项目合作的证据。针对“直接产业合作”，本报告仅能确认原单位履历所称其曾承担国家自然科学基金重点、面上、青年项目及科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目；公开检索未获得足以核实的企业委托项目名称、经费、合同主体、联合实验室或企业共同作者清单。

因此，关系深度可分为：

层级	判断	结论
研究问题与产业场景	在线广告、推荐、社交网络、众包、金融交易均在个人主页或论文中可见	深度较高，属“算法面向产业场景”
学生就业连接	多家互联网、通信与金融企业被原单位履历列为毕业去向	中高，属“人才网络”，非合同合作
企业共同研发/横向项目	未发现可公开交叉确认的项目名称、企业单位或成果归属	不宜认定；证据不足
上财财经交叉落地	主题高度契合，但加入时间短且未见公开项目材料	处于可观察阶段，不能提前定性

特别说明：网络检索中出现一篇关于“北京理工大学重庆创新中心负责人韩恺”的产业化报道，但其单位、职业履历与本报告对象不符，属于同名异人，已排除，不纳入任何产业合作判断。

六、重要奖项与学术兼职

6.1 奖项与科研项目

原苏州大学官方履历明确列出以下荣誉：

中国科学技术大学“兴业证券教育奖”；
中国科学技术大学“新创学者奖”（另有旧页称“中国科大新创校友基金会新创学者奖”）；
苏州工业园区优秀教育工作者。

个人主页还列有与陆品燕（Pinyan Lu）合作的WINE 2025论文 Improved Budget-Feasible Mechanisms for Submodular Valuations: Beating 4 Deterministically in Linear Time，并标注为Outstanding Paper Award。该项以作者个人主页为直接来源，建议后续如用于正式简历或宣传，补充会议官方获奖名单链接。

科研项目方面，原苏大官方页称其承担过国家自然科学基金重点、面上、青年项目，以及科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目。该信息足以表明其具有国家级项目参与/承担经历；但网页没有逐项给出项目编号、主持/参与角色、执行期与经费，故不在本报告中扩展为具体项目清单。

6.2 学术兼职

原苏大官方履历称其多次受邀担任NeurIPS、KDD、WWW、AAAI、WSDM、ICNP、ICDCS等国际会议的程序委员会委员（部分历史版本未同时列出NeurIPS）。这反映其在机器学习、数据挖掘、Web、网络与分布式计算多个社群的同行评审服务。公开材料未提供每届年份、具体角色或期刊编委任职信息，因此：

可确认：曾担任上述类别会议的程序委员会委员/审稿服务，证据强度为中高至高（原单位官方履历）。
不作认定：期刊编委、学会理事、会议主席等未找到可靠公开证据的职务。

七、Connection圈层总结

韩恺的关系网络可概括为“中科大教育与任职根系—新加坡国际合作节点—苏州大学学生与青年学者延展—上财ITCS财经交叉新接口”的四层结构。

第一圈层：长期研究与培养核心。 崔爽等由个人主页标注的独立指导学生，及贺煌、唐杰、唐少杰、罗俊等在多个年份、多个主题持续共著的研究者。该层的特点是合作连续、主题稳定、论文证据密集。
第二圈层：方法—应用桥接者。 肖晓奎、黄珂珂、Aixin Sun、Andrew Lim、Çigdem Aslay、Laks V. S. Lakshmanan等合作者，把次模优化与影响力最大化、图数据管理、社交广告和机制设计相连。此层的关系以论文共著为依据，不统一假定其行政或项目隶属关系。
第三圈层：学生与校友扩散网络。 原单位公开履历所示，学生去向覆盖海外高校和互联网、通信、金融、科研机构。它体现人才培养的外溢能力，但应与“教授本人直接产学研合作”严格区分。
第四圈层：上财/ITCS新建网络。 现任组织归属明确，但公开共著或共同项目仍不足以勾勒稳定的校内合作图。最值得持续观察的方向是计算经济学、算法机制设计、金融交易AI、推荐/广告与社会计算的交叉落地。

总体判断。 韩恺的网络优势在于把有理论保证的组合优化、在线算法与机制设计，持续嵌入社交网络、广告、推荐和众包等大规模数据场景；其学生培养链条进一步增强了这一网络的延续性。对上财ITCS而言，他带入的是已有国际与跨机构共著基础、长期学生培养经验以及算法经济学应用连接。对于尚无公开材料支撑的导师姓名、企业合同合作、上财校内共同项目与具体兼职届次，本报告均保留为“公开资料未披露”或“证据不足”，不作推断性补全。

主要公开来源

Kai Han个人主页（现职、研究方向、招生信息、论文及学生标注、WINE条目）。
上海财经大学ITCS新进教师介绍（ITCS成员及2025年9月加入信息）。
苏州大学计算机科学与技术学院：韩恺（教育、履历、培养、项目、荣誉、程序委员会服务的历史官方资料）。
苏州大学历史中文信息页（详细论文、学生标注及培养去向的历史官方资料）。
崔爽个人主页/苏州大学页面（青年合作者的教育、任职和共同论文佐证）。

上财ITCS 韩恺 教授