职称

讲师

电子邮件

shengbin@shu.edu.cn

办公室

计403室

研究方向

图神经网络、大模型、强化学习、知识图谱、图算法设计等

个人简介

盛斌，博士，讲师。博士毕业于英国伦敦大学皇家霍洛威学院，研究兴趣主要包括大语言模型、图深度学习和图算法设计。近年来在 Knowledge-based Systems, Applied Intelligence, Algorithmica、Journal of Computer and System Science、Theoretical Computer Science 等国际会议与期刊发表论文20余篇，主持国家自然科学基金青年项目和省部级课题各1项，主持国家自然科学基金重点项目子课题 1 项。

教育背景

2013-2017, 伦敦大学皇家霍洛威学院, 计算机专业, 博士

2010-2013, 华东师范大学, 数学专业, 硕士

2006-2010, 华东师范大学, 数学专业, 学士

主要工作经历

2021-至今, 上海大学 计算机学院

2017-2021, 南京航空航天大学 计算机学院

科研项目

2018.01-2021.12，国家自然科学基金项目，负责人

2022.01-2028.12，国家自然科学基金重点项目，子课题负责人

代表性论文或专著

1. Liming Xin, Shijie Chu, Yuehua Liu, Bin Sheng, HEPI: High-reward experience-assisted policy iteration in deep reinforcement learning, KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, 2025, 318: 113384

2. Liming Xin, Zhen Wang, Jinlin Peng, Bin Sheng, Group morphological adaptation via adversarial imitation learning, ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 2026, 167, 113858

3. Zhilin Zou, Peiying Li, Bin Sheng, Liming Xin，MS-DDI: A multi-scale representation learning approach for drug-drug interaction prediction. Knowl. Based Syst. 344: 116094 (2026)

4. Bin Sheng, Dengye Pan, Xiaoqiang Li, Dynamic dual mining framework for long-tailed out-of-distribution detection, APPLIED INTELLIGENCE, 2025, 55:783

5. Liming Xin, Hanbin Tian, Bin Sheng，Seamless skill transitions with hierarchical reward shaping and failure-driven replay. Neurocomputing 688: 133801 (2026)