最终学位：博士
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研究方向：机器学习与数据挖掘等
姚凯旋，博士，讲师，2023年博士毕业于山西大学计算机与信息技术学院，研究方向包括机器学习与数据挖掘等。在Artificial Intelligence、Pattern Recognition、Neural Networks、ACM WSDM等国内外期刊和会议发表论文多篇。曾获2022年宝钢教育基金优秀学生奖、2022年CCF优秀大学生学术秀（博士组）二等奖、2023年ACM中国理事会太原分会优秀博士学位论文奖。担任《中国科学：信息科学》、IEEE TIP、IEEE TNNLS、ACM TKDD、Neural Networks、NeurIPS、ICML、ICLR等期刊和会议的审稿人。
[1] Kaixuan Yao, Jiye Liang, Jianqing Liang, Ming Li, Feilong Cao. Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism [J]. Artificial Intelligence. 2022, 307: 103708.（CCF-A类期刊）
[2] Kaixuan Yao, Feilong Cao, Yee Leung, Jiye Liang. Deep neural network compression through interpretability-based filter pruning [J]. Pattern Recognition. 2021, 119: 108056.
[3] Shenggui Tang, Kaixuan Yao*, Jianqing Liang, Zhiqiang Wang, Jiye Liang. Graph neural networks with interlayer feature representation for image super-resolution [C]// Proceedings of the Sixteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining (ACM WSDM). 2022: 652-660.（CCF-B类会议）
[4] Feilong Cao, Kaixuan Yao, Jiye Liang. Deconvolutional neural network for image super-resolution[J]. Neural Networks. 2020, 132: 394-404.
[1] 国家科技部, 科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目, 2020AAA0106100, 认知计算基础理论与方法研究, 2020-11 至 2024-10, 参与
[2] 国家自然科学基金委员会, 联合基金重点项目, U21A20473, 网络大数据分析挖掘的理论与方法, 2022-01-01 至 2025-12-31, 参与