2026年5月20日下午，合肥工业大学许启发教授应邀来我院，作题为“知识图谱增强图神经网络模型及其应用”的学术报告。本次报告在新工科楼A500举行，由计算机与信息工程学院院长王先超主持，全院师生参会交流。

许启发教授指出，传统深度学习在处理复杂关联数据时面临瓶颈且可解释性不足，为此他引出了知识图谱增强的关系图卷积神经网络（KG-RGCN）模型，该模型深度融合知识图谱语义信息与图卷积关系聚合能力，实现了对复杂网络节点的高效表征。在应用层面，许教授展示了该模型的两大落地成效：一是在新三板企业信用评估中，突破传统方法将企业视为孤立个体的局限，精准刻画并穿透企业间复杂关联以挖掘风险传染路径，显著提升了评估的准确性与鲁棒性；二是在汽车供应链供应商推荐中，解决多关系场景下寻源维度高、关系杂的痛点，实现潜在供应商的精准画像与高效推荐，从而降低寻源成本并提升产业链整体韧性。

报告结束后，多位师生就KG-RGCN模型的计算复杂度、动态知识图谱的更新机制以及金融场景下的数据隐私保护等问题与许教授展开深入交流。许启发教授指出，图智能技术的高质量发展需打破数据孤岛，构建领域知识-图模型-业务场景结合的创新生态，其前沿视野与严谨学风引发在场师生广泛共鸣。

许启发，合肥工业大学管理学院教授、博士生导师，全国优秀博士学位论文获得者。担任多个权威期刊审稿人，担任国家自然科学基金等基金项目通讯评审人、国家社科基金项目结题评审人。主要从事金融大数据分析等方面的教学与科研工作，主持国家自然科学基金项目3项，主持高等学校全国优秀博士学位论文作者专项基金项目、中国博士后科学基金项目、教育部人文社会科学基金项目，全国统计科研计划重大项目、长三角科技创新共同体联合攻关项目、安徽省重点研究与开发计划面上攻关项目等省部级课题10余项，主持政府与企业委托项目近20项获得省部级科研成果奖励7项，其中:一等奖1项、二等奖2项。出版著作2部。获得国家发明专利授权3项。近年来，在T11、TIE、IJFE、管理科学学报、系统工程理论与实践、系统工程学报等国内外主流刊物发表论文160余篇，被SSCI/SCI收录论文70余篇，ESI高被引论文2篇，连续两年获评中国知网高被引学者。

（撰稿、图片：李浩 初审：杨莉莉 终审：韩波）