邱天
个人简介:
邱天,博士,教授,硕士生导师,先后主持国家自然科学基金项目4项,江西省青年科学家培养对象计划项目1项。发表SCI学术论文50余篇。
研究方向:图机器学习、人工智能、网络科学
电子邮件:autumnhehe@163.com
教育经历:
[1] 2003.9–2006.9 浙江大学, 物理学, 博士
[2] 1998.9–2001.9 华中科技大学, 理论物理, 硕士
[3] 1994.9–1998.6 武汉大学, 应用物理学, 学士
工作经历:
[1] 2006-10至今 南昌航空大学, 信息工程学院
[2] 2015-09 至 2016-08, 上海交通大学, 电子信息与电气工程学院,“西部之光”访问学者
人才称号:
[1] 江西省青年科学家培养对象,2013年
[2] 江西省高等学校中青年骨干教师,2011年
[3] 南昌航空大学“卧龙之星“,2010年
主持或参与的代表性科研项目:
[1] 国家自然科学基金项目,11865009,2019/01-2022/12,主持,结题。
[2] 国家自然科学基金项目,11175079,2012/01-2015/12,主持,结题。
[3] 国家自然科学基金项目,10805025,2008/01-2010/12,主持,结题。
代表性论文(10篇以内):
[1] Tian Qiu, Yaohua Chang, Guang Chen. A community-and-role-aware graph neural network on link prediction [J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2026, 685: 131271.
[2] Huaizhi Liao, Tian Qiu, Guang Chen. Identifying vital nodes of complex networks with an improved gravity model aware of structural damage and embedding [J]. EPL(Europhysics Letters), 2026, 153: 32001.
[3] Huaizhi Liao, Tian Qiu, and Guang Chen. A graph-neural-network-entropy model of vital node identification on network attack and propagation[J]. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2025, 2025(10): 103401.
[4] Zheng Wang, Tian Qiu, Guang Chen. An improved network embedding method with multi-level closeness on link prediction[J]. Chinese Journal of Physics, 2025, 95: 248-259.
[5] Lanlan Chang, Tian Qiu, Guang Chen. Structure-and-embedding-based centrality on network fragility in hypergraphs[J]. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2025, 35: 033101.
[6] Jian Wu, Tian Qiu, Guang Chen. A general deep-learning approach to node importance identification[J]. Chaos, Solitons & Fractals, 2024, 188: 115501.
[7] Xing Huang, Tian Qiu, Guang Chen. Effect of second-order network structure on link prediction[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2024, 655: 130169.
[8] Tian Qiu, Xiao-Wen Sun, Guang Chen, Li-Xin Zhong. Structure of persistently prominent stocks in financial dynamics[J]. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2024, 2024(1): 013401.
