这篇整理的是南洋理工大学 College of Computing and Data Science 中 Jie Zhang 教授相关方向的公开信息。内容会集中在导师与研究组概况、计算智能和多智能体系统研究方向、近期论文主题、PhD 项目入口以及奖学金信息。本文只基于学校与导师公开页面，不对未公开招生名额、录取概率或奖学金结果做推断。
公开资料整理PhD申请参考导师组概况型
一、导师与研究组概况
NTU College of Computing and Data Science 的 AI Faculty 页面显示，Jie Zhang 教授任职于该学院，是 Artificial Intelligence 方向的 faculty，并被列为 Computational Intelligence Group 的负责人之一。页面对该 AI 方向的描述包括 machine learning、multi-agent systems、reasoning 和 decision-making，核心目标是发展能够支持智能行为的算法与系统。
从导师主页和论文列表看，Zhang 教授的研究可放在“计算智能与多智能体决策”这一宽口径下理解。相关主题包括推荐系统、信任与声誉建模、多智能体系统、强化学习、组合优化、图数据和智能交通等。对申请者来说，重点不是只记住某一个应用名词，而是理解这些工作如何把真实决策问题转化为算法模型。
信息边界：公开页面能确认导师任职、研究组归属和若干论文主题，但本文未看到导师主页明确列出 2026/27 年博士 opening 数量，因此不推断当前名额。
二、研究组主要关注什么问题
第一类问题是推荐与用户建模。公开论文列表中可以看到 recommendation、knowledge graph、point-of-interest recommendation、group-buying recommendation 等主题。这类研究通常关心如何从用户行为、社交关系、位置或商品信息中学习偏好，并把模型用于更可靠的推荐或决策支持。
第二类问题是信任建模和多智能体系统。论文列表中多次出现 trust modeling、reputation systems、multi-agent systems、POMDP、mechanism design 等关键词。简单说，这类研究希望在多个智能体共同参与的场景中，处理不完整信息、策略交互、虚假评价、协作和激励等问题。
第三类问题是强化学习与优化。近期论文主题涉及深度强化学习推荐、多智能体协作、路径规划、车辆路由、机场地面调度和组合优化。对申请者来说，这些方向通常需要较扎实的算法、机器学习、概率建模和编程基础。
三、近期论文和项目能说明什么
导师公开论文列表显示，近年研究主题覆盖推荐系统评测、数据泄漏、深度强化学习推荐、知识图谱推荐、多智能体信任模型、区块链数据交换信任管理、智能交通和车辆路由等。它们共同指向一个特点：研究对象往往不是单一模型性能，而是模型在复杂交互场景中的可靠性、鲁棒性和可决策性。
这类方向适合把论文按“问题场景—方法—评价指标”阅读。比如推荐系统论文需要看数据来源、评价协议和是否存在离线评测偏差；多智能体论文需要看信息是否完全、智能体目标是否一致、协作或竞争机制如何建模；强化学习与优化论文则需要看状态、动作、奖励和约束如何定义。
四、博士项目、奖学金与申请入口
NTU CCDS Doctor of Philosophy 页面介绍，该类项目面向希望进入 computing and data science 前沿研究的申请者，研究方向覆盖人工智能、数据科学和计算机工程等领域。申请者通常需要先确认自己目标方向与潜在导师研究兴趣是否匹配，再按照学校研究型项目的申请系统提交材料。
奖学金方面，NTU Research Scholarship 页面显示，该奖学金授予优秀研究型研究生，本地和国际学生如申请全日制 Graduate Research programme，可在满足条件时申请，且页面说明没有 bond。Nanyang President’s Graduate Scholarship 页面则说明该奖学金面向全日制 PhD，为竞争性奖学金，所有国籍均可申请，最长期限通常由学校和研究资金情况决定。具体金额、服务要求、截止时间和续发条件需要以 NTU 官方最新页面为准。
五、申请前可以重点准备什么
• 先阅读 NTU CCDS PhD 页面，确认项目方向、申请入口和材料要求。
• 用导师论文列表建立 2-3 个关键词组，例如“推荐系统评测”“多智能体信任”“强化学习优化”。
• 准备能说明算法训练的材料，包括课程、科研项目、代码、数据处理和论文阅读记录。
• 如果写 research proposal，建议聚焦具体问题场景，不要只写“想做 AI”或“大模型方向”。
• 核对 NTU Research Scholarship 与 NPGS 页面，不把奖学金名称直接等同于自动获得资助。
六、更建议重点关注的学生背景
计算机科学、人工智能、数据科学、信息系统、运筹优化、电子信息或应用数学背景的申请者，可以重点关注这一方向。如果已有推荐系统、图学习、强化学习、多智能体系统、机器学习工程或可信 AI 项目经历，会更容易和论文主题建立连接。
需要补充准备的情况主要有两类。一类是只有应用项目但缺少算法细节，需要补充模型、损失函数、评价指标和实验设计；另一类是数学或统计基础较好但工程经验不足，需要补充 Python、深度学习框架、数据处理和论文复现实践。
七、信息来源与阅读建议
本期主要参考 NTU AI Faculty 页面、Jie Zhang 教授个人主页、公开论文列表、CCDS PhD 页面、NTU Research Scholarship 页面和 Nanyang President’s Graduate Scholarship 页面。建议申请前优先阅读官方项目页面，再根据导师近年论文判断研究方向是否与自己的研究经历匹配。
如果你正在整理这个方向的导师名单，也可以找 yana 老师聊聊（微信：hkyana）。建议先准备好本科/硕士背景、研究经历、目标方向和目前已有的论文阅读清单，这样沟通会更有效。
免责声明：本文仅基于公开资料整理，不代表学校、院系或导师官方招生承诺。奖学金、申请要求和导师招生情况可能随年份变化，请以学校官网和导师最新回复为准。
信息来源
NTU AI Faculty page
Jie Zhang NTU homepage
Jie Zhang research/publications page
NTU CCDS PhD page
NTU Research Scholarship page
Nanyang President Graduate Scholarship page
