职称：副研究员
研究方向：大模型、复杂网络、推荐系统
导师类别：硕士生导师
主讲课程：无
联系邮箱：qypeng@tju.edu.cn
教育与工作背景
2025.12-至今 天津大学人工智能学院 副研究员
2023.11-2024.11 新加坡南洋理工大学 计算机专业 联合培养博士生
2021.09-2025.11 天津大学 电子信息专业 博士研究生
2018.09-2021.01 天津大学 计算机技术专业 硕士研究生
个人简介
彭启耀，天津大学人工智能学院副研究员，新加坡南洋理工大学交流学者。主要研究大模型、复杂网络、个性化推荐等方向,聚焦于个性化大模型、大模型高效训练等方向的研究。在国际计算机知名期刊和会议发表论文三十余篇，其中CCF-A类/SCI-1区十余篇，同行引用500余次。参与多项国家重点研发计划项目、国家自然科学基金项目。担任人工智能、数据挖掘领域NIPS、ICLR、WWW、SIGIR、KDD、ACL等会议和TKDE、TOIS等期刊的审稿人。
代表性成果
（一）代表性论文
[1] Peng Q, Wang Y, Jiao P, et al. Alleviate the Impact of Heterogeneity in Network Alignment From Community View[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024. [中科院一区Top期刊, IF: 14.3]
[2] Peng Q, Xu H, Wang Y, et al. PEPT: Expert Finding Meets Personalized Pre-training[J]. ACM Transactions on Information Systems, 2024. [CCF-A类期刊]
[3] Peng Q, Liu H, Wang Y, et al. Towards a multi-view attentive matching for personalized expert finding[C]//Proceedings of the ACM web conference 2022. 2022: 2131-2140. [CCF-A类会议]
[4] Peng Q, Wang W, Liu H, et al. Graph collaborative expert finding with contrastive learning[C]// Proceedings of the Thirty-third International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2024: 2288-2296. [CCF-A类会议]
[5] Yang Q, Peng Q*, Liu H, et al. Beyond Fixed Length: Bucket Pre-training is All You Need[C]//Proceedings of the Thirty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2025. [CCF-A类会议]