陈勐，副教授，博士生导师，担任山东大学-可达鸭编程算法与人工智能联合实验室主任。2016年博士毕业于山东大学计算机科学与技术学院，2016年-2018年于加拿大约克大学信息技术学院做博士后研究。研究方向包括人工智能方法及其在工程、医学和教育方向的应用等。近些年发表学术论文40余篇，其中以第一/通讯作者发表CCF A类（包括ICML、KDD、TOIS、TKDE等）和IEEE/ACM Trans.学术文章26篇，谷歌引用1800余次。先后主持国家自然科学基金（面上、青年）、山东省自然科学基金、山东省重大科技创新工程以及企业重大横向项目等。获评2024年山东省研究生创新成果，2023年山东省人工智能优秀青年奖。担任KDD 2025 Poster Chair，MDM 2021 PhD Forum Chair，TKDE、TOIS等国际期刊审稿人以及KDD、ICML、Neuips等国际会议的AC和PC。指导的研究生孙天骜同学（2022年）、张大滨同学（2023年）、李泽辰同学（2024年）荣获国家奖学金，本科生张超同学以第一作者身份在CCF A类期刊TKDE发表论文。

新闻

• 2026年5月，两篇论文Where to Go Next: Enhancing Zero-Shot Capability for Cross-City Mobility Prediction和UrbanExpert: Task-Conditioned Multi-Modal Fusion via Semantic Expert Routing for Urban Socioeconomic Prediction被数据挖掘顶级会议KDD（CCF A类）录用。
  

• 2026年5月，一篇论文MetaStreet: Semi-Supervised Multimodal Learning for Street-Level Socioeconomic Prediction被机器学习顶级会议ICML（CCF A类）录用。

• 2026年4月，实验室成员孙天骜、李泽辰赴长沙参加第七届中国空间智能学术会议。

• 2025年11月，两篇论文Multi-View Urban Region Embedding via Commonality-Specificity Disentanglement和Beyond Routines: Adaptive Mobility Prediction via Sequential-Relational Fusion被数据挖掘顶级会议KDD（CCF A类）录用。

• 2025年11月，一篇论文Region Embedding with Adaptive Correlation Discovery for Predicting Urban Socioeconomic Indicators被期刊Transactions on Knowledge and Data Engineering（CCF A类）录用。

• 2025年10月，恭喜实验室成员孙天骜荣获山东大学2025年度比亚迪奖学金（奖金1.5万）。

• 2025年5月，一篇论文SILO: Semantic Integration for Location Prediction with Large Language Models被数据挖掘顶级会议KDD（CCF A类）录用。

• 2025年5月，一篇论文Cross-City Latent Space Alignment for Consistency Region Embedding被机器学习顶级会议ICML（CCF A类）录用。

• 2025年1月，组内成果《城市兴趣点语义标注与序列预测研究》获评2024年山东省研究生创新成果，祝贺张大滨和孙天骜。

• 2025年1月，一篇论文MGRL4RE: A Multi-Graph Representation Learning Approach for Urban Region Embedding在计算机科学顶级期刊ACM Trans. on Intelligent Systems and Technology发表。

• 2024年11月，恭喜实验室成员李泽辰荣获山东大学2024年度研究生国家奖学金，张大滨、贾宏伟荣获山东大学2024年度比亚迪奖学金（奖金1.5万），孙天骜荣获山东大学2024年度浪潮奖学金。
  

• 2024年10月，一篇论文Human-AI Interaction: Human Behavior Routineness Shapes AI Performance被期刊Transactions on Knowledge and Data Engineering（CCF A类）录用。

• 2024年8月，实验室成员张大滨和贾宏伟赴韩国济州岛参加IJCAI 2024会议并做会议报告。

• 2024年5月，两篇论文Profiling Urban Streets: A Semi-Supervised Prediction Model Based on Street View Imagery and Spatial Topology和Going Where, by Whom, and at What Time: Next Location Prediction Considering User Preference and Temporal Regularity被数据挖掘顶级会议KDD（CCF A类）录用。

研究内容

• 时空大数据分析、时空AI

  -城市空间实体表征

  -人群移动行为预测

招生信息

代表性论文(*表示通讯作者，[Google Scholar Profile])

城市空间实体表征

1. Chen Meng, Zhu Lei, Xu Ronghui, Liu Yang, Yu Xiaohui, Yin Yilong. Embedding Hierarchical Structures for Venue Category Representation. TOIS 2021. (CCF A类)

2. Bing Junxiang (研究生), Chen Meng*, Yang Min, Huang Weiming, Gong Yongshun, Nie Liqiang. Pre-trained Semantic Embeddings for POI Categories Based on Multiple Contexts. TKDE 2022. (CCF A类)

3. Xu Ronghui (研究生), Huang Weiming, Zhao Jun, Chen Meng*, Nie Liqiang. A Spatial and Adversarial Representation Learning Approach for Land Use Classification with POIs. TIST 2023.

4. Zhang Dabin (研究生), Xu Ronghui, Huang Weiming, Zhao Kai, Chen Meng*. Towards an Integrated View of Semantic Annotation for POIs with Spatial and Textual Information. IJCAI 2023. (CCF A类)

5. Xu Ronghui (研究生), Chen Meng*, Gong Yongshun, Liu Yang, Yu Xiaohui, Nie Liqiang. TME: Tree-guided Multi-task Embedding Learning towards Semantic Venue Annotation. TOIS 2023. (CCF A类)

6. Chen Meng, Li Zechen, Huang Weiming, Gong Yongshun, Yin Yilong. Profiling Urban Streets: A Semi-Supervised Prediction Model Based on Street View Imagery and Spatial Topology. KDD 2024. (CCF A类)

7. Zhang Dabin (研究生), Chen Meng*, Huang Weiming, Gong Yongshun, Zhao Kai. Exploring Urban Semantics: A Multimodal Model for POI Semantic Annotation with Street View Images and Place Names. IJCAI 2024. (CCF A类)

8. Jia Hongwei (研究生), Chen Meng*, Huang Weiming, Zhao Kai, Gong Yongshun. Learning Hierarchy-Enhanced POI Category Representations Using Disentangled Mobility Sequences. IJCAI 2024. (CCF A类)

9. Li Zechen (研究生), Huang Weiming, Zhao Kai, Yang Min*, Gong Yongshun, Chen Meng*. Urban Region Embedding via Multi-View Contrastive Prediction. AAAI 2024. (CCF A类)

10. Chen Meng, Li Zechen, Jia Hongwei, Shao Xin, Zhao Jun, Gao Qiang, Yang Min, Yin Yilong. MGRL4RE: A Multi-Graph Representation Learning Approach for Urban Region Embedding. TIST 2025.

11. Chen Meng, Jia Hongwei, Li Zechen, Jia Wenzhen, Zhao Kai, Dai Hongjun, Huang Weiming. Cross-City Latent Space Alignment for Consistency Region Embedding. ICML 2025. (CCF A类)

12. Chen Meng, Jia Hongwei, Li Zechen, Huang Weiming, Zhao Kai, Gong Yongshun, Xu Haoran, Dai Hongjun. Region Embedding with Adaptive Correlation Discovery for Predicting Urban Socioeconomic Indicators. TKDE 2025. (CCF A类)

13. Chen Meng, Yang Junjie, Li Zechen, Zhao Kai, Dai Hongjun, Huang Weiming. MetaStreet: Semi-Supervised Multimodal Learning for Street-Level Socioeconomic Prediction. ICML 2026. (CCF A类)

14. Li Zechen (研究生), Jia Hongwei,  Zhao Kai, Huang Weiming*, Chen Meng*. Multi-View Urban Region Embedding via Commonality-Specificity Disentanglement. KDD 2026. (CCF A类)

15. Li Zechen (研究生), Jia Hongwei, Huang Weiming, Zhao Kai, Chen Meng*. UrbanExpert: Task-Conditioned Multi-Modal Fusion via Semantic Expert Routing for Urban Socioeconomic Prediction. KDD 2026. (CCF A类)

人群移动行为预测

1. Chen Meng, Zhao Yan, Liu Yang, Yu Xiaohui, Zheng Kai. Modeling Spatial Trajectories with Attribute Representation Learning. TKDE 2020. (CCF A类)

2. Chen Meng, Liu Qingjie, Huang Weiming, Zhang Teng, Zuo Yixuan, Xiaohui Yu. Origin-Aware Location Prediction Based on Historical Vehicle Trajectories. TIST 2021.

3. Zhang Chao (本科生), Zhao Kai, Chen Meng*. Beyond The Limits of Predictability in Human Mobility Prediction: Context-Transition Predictability. TKDE 2022. (CCF A类)

4. Yu Fudan, Yan Huan, Chen Rui, Zhang Guozhen, Liu Yu, Chen Meng, Li Yong. City-scale Vehicle Trajectory Data from Traffic Camera Videos. Nature Scientific Data 2023. (Nature子刊)

5. Chen Meng, Zhao Yan, Liu Yang, Yu Xiaohui, Zheng Kai. Modeling Spatial Trajectories with Attribute Representation Learning (Extended Abstract). ICDE 2023. (CCF A类)

6. Sun Tianao (研究生), Fu Ke, Huang Weiming, Zhao Kai, Gong Yongshun, Chen Meng*. Going Where, by Whom, and at What Time: Next Location Prediction Considering User Preference and Temporal Regularity. KDD 2024. (CCF A类)

7. Sun Tianao (研究生), Zhao Kai, Chen Meng*. Human-AI Interaction: Human Behavior Routineness Shapes AI Performance. TKDE 2025. (CCF A类)

8. Sun Tianao (研究生), Chen Meng*, Zhang Bowen, Dai Genan, Huang Weiming, Zhao Kai. SILO: Semantic Integration for Location Prediction with Large Language Models. KDD 2025. (CCF A类)

9. Sun Tianao (研究生), Liu Ruizhe, Jia Wenzhen, Zhao Kai, Huang Weiming, Chen Meng*. Beyond Routines: Adaptive Mobility Prediction via Sequential-Relational Fusion. KDD 2026. (CCF A类)

10. Sun Tianao (研究生), Zhao Kai, Huang Weiming, Yu Ziqiang, Chen Meng*. Where to Go Next: Enhancing Zero-Shot Capability for Cross-City Mobility Prediction. KDD 2026. (CCF A类)

指导研究生/博士后

博士后在站：

许浩然

博士生在读：

2023级：孙天骜（硕博连读，已发表IS 2022、KDD 2024、TKDE 2024、KDD 2025、KDD 2026）

2025级：李泽辰（硕博连读，已发表AAAI 2024、KDD 2024、TKDE 2025、KDD 2026）

2025级：贾宏伟（日本筑波大学联合指导，已发表IJCAI 2024、ICML 2025、TKDE 2025）

硕士生在读：

2025级：刘睿喆（专硕，已发表KDD 2026）、杨俊杰（专硕，已发表ICML 2026）、田书成（学硕）

2024级：付天羽（专硕）、王森（专硕）

毕业：

2022级：贾宏伟（学硕，日本筑波大学博士）、张大滨（专硕，山东移动）、付珂（专硕，字节跳动上海）

2021级：陈欣（学硕，华夏银行北京）、张勇强（专硕，中国建设银行天津）、王欣煜（专硕，中国农业银行山东）

2020级：徐榕荟（学硕，华东师范大学博士）、董晓宇（专硕，山东移动）、邴俊翔（专硕，山东电信）、邵鑫（强军计划）、苏希慈（非全日制）

2019级：安宁（学硕，吉林长光卫星）