香港科技大学计算机科学系全奖博士招生 | Prof. ZHOU

导师简介

如果你想申请香港科技大学 计算机科学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港科技大学的Prof. ZHOU的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！

Xiaofang ZHOU目前担任香港科技大学计算机科学与工程系主任、讲座教授及Otto Poon工程学教授。1994年，教授于澳大利亚昆士兰大学获计算机科学博士学位。

在科研平台搭建方面，他牵头或参与管理多个顶尖联合实验室，如HKUST-China Unicom智能社会联合实验室、HKUST-MetaX先进AI计算联合实验室等。其研究聚焦数据库系统、空间数据库、大数据、信息与多媒体处理及机器学习五大方向，是计算机领域理论研究与产业应用结合的标杆学者。

研究分析

代表性论文

1. 《Dynamic Route Optimization With Multi-Category Constraints for POIs Visit》（IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems）：智能交通领域中，多类别兴趣点访问的动态路径优化是核心难题。该研究突破传统单一目标规划局限，创新性引入“多类别POI优先级权重”，借助强化学习动态调整路径。经香港城市交通模拟验证，路径规划效率提升32%，为智慧城市出行服务奠定关键技术基础。
2. 《Efficient Latent-based Scoring Function Search for N-ary Relational Knowledge Bases》（ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data）：针对知识图谱多元关系评分函数搜索效率低的问题，研究团队设计轻量化latent表示学习框架。该框架将搜索空间压缩60%，在FB15k-237等数据集上链接预测准确率提升8%-12%，成为大语言模型知识增强的高效工具。
3. 《Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution Generalization on Heterogeneous Graphs》（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering）：为解决异构图分布外泛化挑战，提出少样本因果表示学习模型。通过分离图结构中的因果与混淆因子，模型在医疗异构图数据集上泛化误差降低25%，为复杂异质数据处理提供新路径。

重点项目

1. HKUST-MetaX Joint Laboratory for Advanced AI Computing（牵头项目）：与沐曦集成电路合作，主攻AI芯片与算法协同优化。项目研发的大模型训练分布式存储架构，已使千亿参数模型训练通信延迟降低40%，成果将赋能智能驾驶、工业质检等场景，助力AI软硬件国产化适配。
2. Optimization of Data Curation for Cost-effective LLM Training（牵头项目）：受华为技术资助，针对大模型训练数据“高耗低效”问题，研发智能数据筛选与清洗算法。通过构建“数据质量-训练效果”映射模型，实现训练数据量减少30%且模型性能不下降，技术已应用于华为云大模型训练平台。
3. A Digital Twin for Enhancing Coastal Resilience against Extreme Storm Surges in Hong Kong（参与项目）：香港研资局主题研究计划，多学科团队共建香港海岸数字孪生系统。教授团队负责空间数据库与实时数据处理模块，实现风暴潮预测数据与海岸基础设施模型毫秒级交互，为香港气候应对决策提供支持。

研究想法

1. 智慧城市动态多模态数据“边缘-云端”协同治理：结合教授边缘计算与空间数据库研究，提出联邦学习多模态数据治理框架。智能交通场景下，边缘节点实时处理车载异构数据，云端通过联邦模型聚合全局知识，解决“隐私保护”与“全局优化”矛盾。创新点在于空间感知联邦聚合策略，使边缘节点仅上传区域关联特征，降低通信成本，可对接教授智慧城市项目。
2. 大模型训练中空间数据高效策展与知识蒸馏：针对教授关注的LLM训练数据优化，聚焦空间数据特殊性，研究“空间语义对齐”筛选方法。通过构建空间知识图谱关联非结构化文本与结构化地理信息，再以知识蒸馏提取核心特征注入大模型，提升其地理问答、灾害预测能力，弥补现有大模型空间认知短板。
3. 异构图因果推荐系统及工业AI应用：融合教授因果表示学习与异构图研究，设计工业故障预警推荐算法。智能制造场景中，将设备、工艺、故障数据构建异构图，通过因果推断分离“设备关联”与“工艺依赖”混淆效应。创新点在于时间序列因果注意力机制，捕捉设备状态时序因果关系，可应用于工业AI与机器人联合实验室项目。

申请建议

1. 学术背景提升

• 课程选择上，需优先修读数据库系统、机器学习、数据结构与算法、分布式系统等核心课程，空间信息系统、大数据处理相关选修课也应重点考虑，成绩需保持专业前20%以夯实理论基础。
• 科研经历方面，应积极参与校内数据库或AI实验室项目，专注积累数据处理、模型优化经验，例如实现空间索引算法、参与小样本学习模型开发，争取以第二作者身份发表EI会议论文。

2. 科研能力准备

• 工具运用上，要熟练掌握Python（PyTorch/TensorFlow）、SQL，至少精通一种空间数据库（如PostGIS），了解Spark等分布式计算框架，可通过Kaggle竞赛、GitHub开源项目提升实践能力。
• 文献积累需精读教授近3年在IEEE TKDE、ACM TODS等顶刊顶会的论文，梳理其研究团队常用方法框架，撰写2000字左右文献综述并提炼研究空白。

3. 申请材料打磨

• 个人陈述（PS）需突出与教授研究方向的匹配度，例如参与过交通数据处理项目，可详述路径优化方法并结合教授动态路由研究提出改进设想，避免空泛表述，以具体经历体现科研潜力。
• 研究计划（RP）应围绕上述创新想法展开，明确研究问题、方法与预期成果，结合教授在研项目说明可行性与应用价值，建议提前邮件沟通RP框架。

4. 套磁技巧

• 套磁邮件需提前6-8个月发送，附件包含CV、成绩单、文献综述摘要，正文简要介绍背景后，重点提出1-2个教授论文相关的具体问题（如“您2025年POI路径优化研究中，多类别约束权重能否通过强化学习动态调整？”），展现深入思考。
• 若1周未获回复，可发送补充邮件分享近期进展（如“实现PostGIS空间索引优化，性能提升15%，想请教分布式空间数据库应用思路”），保持专业且适度的沟通频率。

博士背景

Aurelia ，美国TOP10院校计算机科学与认知科学双博士生，研究聚焦算法博弈论不确定性及其在人工智能中的应用。她的跨学科研究融合了计算机科学、语言学和心理学知识，在国际顶级期刊《Journal of Artificial Intelligence Research》和《Cognitive Science》上发表多篇论文。Aurelia 荣获ACM SIGAI博士论文奖，擅长相关方向的PhD申请指导。