尉寅玮，教授，博士生导师，国家级青年人才，山东大学杰出中青年学者。2020年博士毕业于山东大学计算机学院，师从聂礼强教授。2020年至2023年就职于NUS-Tsinghua-Southampton Centre for Extreme Search (NExT++)，担任博士后研究员，合作导师为新加坡科学院院士Chua Tat-Seng(蔡达成)教授。研究方向为多媒体检索与推荐、多媒体内容理解与生成、多模态大语言模型等。在CCF-A类会议、IEEE/ACM 汇刊发表论文60 余篇，谷歌学术引用2500余次，长期担任TPAMI、TIP、NeurIPS、ICLR、ICML、KDD、SIGIR、ACM MM等期刊和会议的审稿人。担任ACM MM、IJCNN等国际会议领域主席、ACM TOMM期刊客座编委，在ACM MM、ICME上多次组织研讨会与专题会议。近五年参与美国DARPA项目、新加坡国防科技局（DSTA）项目、国家自然科学基金、校企合作千万级横向项目等。曾获ACM China Council SIGMM博士论文奖、AI2000多媒体领域最有影响力学者提名奖、IEEE TMM杰出审稿人等荣誉。

工作经历

已发表学术论文

（*: 通信作者, 完整列表 https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&user=im-bS2YAAAAJ）

• Y Wei, X Wang, L Nie, X He, R Hong, TS Chua. MMGCN: Multi-modal graph convolution network for personalized recommendation of micro-video. ACM MM (CCF-A, citation 600+)

• Y Wei, X Wang, Q Li, L Nie, Y Li, X Li, TS Chua. Contrastive learning for cold-start recommendation. ACM MM (CCF-A, citation 250+)

• Y Wei, X Wang, L Nie, X He, TS Chua. Graph-refined convolutional network for multimedia recommendation with implicit feedback. ACM MM (CCF-A, citation 250+)

• Y Wei, Z Cheng, X Yu, Z Zhao, L Zhu, L Nie. Personalized hashtag recommendation for micro-videos. ACM MM (CCF-A)

• Y Wei, W Liu, F Liu, X Wang, L Nie, TS Chua. Lightgt: A light graph transformer for multimedia recommendation. ACM SIGIR (CCF-A)

• Y Wei, X Liu, Y Ma, X Wang, L Nie, TS Chua. Strategy-aware bundle recommender system. ACM SIGIR (CCF-A)

• Y Wei, X Wang, W Guan, L Nie, Z Lin, B Chen. Neural multimodal cooperative learning toward micro-video understanding. IEEE TIP (CCF-A, citation 150+)

• Y Wei, X Wang, L Nie, S Li, D Wang, TS Chua. Causal inference for knowledge graph based recommendation. IEEE TKDE (CCF-A)

• Y Wei, X Qu, X Wang, Y Ma, L Nie, TS Chua. Rule-guided Counterfactual Explainable Recommendation. IEEE TKDE (CCF-A)

• Y Wei, X Wang, X He, L Nie, Y Rui, TS Chua. Hierarchical user intent graph network for multimedia recommendation. IEEE TMM (CCF-B)

• M Jia, Y Wei*, X Song, T Sun, M Zhang, L Nie. Query-Oriented Micro-Video Summarization. IEEE TPAMI (CCF-A)

• H Liu, Y Wei*, J Yin, L Nie. HS-GCN: Hamming spatial graph convolutional networks for recommendation. IEEE TKDE (CCF-A)

• H Liu, Y Wei*, F Liu, W Wang, L Nie, TS Chua. Dynamic multimodal fusion via meta-learning towards micro-video recommendation. ACM TOIS (CCF-A)

• T Sun, Y Wei*, J Ni, Z Liu, X Song, Y Wang, L Nie. Muti-modal Emotion Recognition via Hierarchical Knowledge Distillation. IEEE TMM (CCF-B)

• Q Wang, Y Wei*, J Yin, J Wu, X Song, L Nie. Dualgnn: Dual graph neural network for multimedia recommendation. IEEE TMM (CCF-B)

• Y Du, Y Wei*, W Ji, F Liu, X Luo, L Nie. Multi-queue Momentum Contrast for Microvideo-Product Retrieval. ACM WSDM (CCF-B)

• Y Deldjoo, M Schedl, B Hidasi, Y Wei, X He. Multimedia recommender systems: Algorithms and challenges. Recommender systems handbook (英文专著）

智能媒体研究中心(iLearn) 招生简介

现招收2025年入学的硕士研究生和博士研究生，同时接收研究助理申请。课题组主要开展多模态人工智能领域的前沿研究，重点包括多媒体内容理解与生成、多媒体检索与推荐及多模态大语言模型等方向。按照团队leader聂礼强教授的要求，本中心培养学生的理念是“学术上立规矩，生活上无大小”。针对博士生，提供1年的海外顶级实验室交流机会，并保障衣食无忧； 鼓励读书期间学习驾驶、参加马拉松、恋爱、度假、创业等；根据以往带学生经验，在努力工作的情况下，4年可以达到博士毕业标准。针对想去工业界的硕士生，重点培养动手能力。针对想继续学术深造的硕士生，按博士标准培养，全力推荐到海内外知名实验室。

招生要求

1）计算机、软件、自动化、数学、和统计等相关专业；

2）有很强的上进心和科研热情；

3）具有扎实的英语和数学基础，至少熟悉一门编程语言。

对学生的支持包括：

1）专业的科研指导。本人具有丰富的硕士博士研究生指导经验，可以给学生提供从学术阅读到学术思考、学术验证以及学术写作整套科研流程的指导和帮助。

2）良好的科研条件。为每位学生配备相应的计算资源，供学生进行科研工作。

3）多样的就业机会。毕业生可推荐至国内外科研单位及企业深造或工作，如新加坡国立大学、澳大利亚莫那什大学、美国伊利诺伊大学等高校，以及谷歌、亚马逊、阿里巴巴、快手、字节跳动等国内外企业。

应聘者可以将个人简历发送至我的邮箱(weiyinwei@sdu.edu.cn)，邮件主题备注：应聘岗位+姓名+学校