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闫页宇 现为北京交通大学信息科学研究所三年级博士研究生，导师为 Zhenfeng Zhu 教授和 Shuai Zheng 教授。在此之前，他于山东科技大学电子信息工程学院获得硕士和学士学位，导师为 Chao Li 教授和 Zhongying Zhao 教授，毕业时间分别为 2023 年和 2020 年。

📧 邮箱：yanyeyu-work@foxmail.com 🔗Github: https://github.com/SuperYeYu

🎓 研究方向

我的研究聚焦于 数据中心机器学习（Data-centric Machine Learning, DCML），主要包括 图机器学习 与 数据赋能 AI。

• 图机器学习：当前图神经网络仍主要沿用 Transformer 或 Message Passing 架构，性能提升的重点正逐步从模型改进转向数据改进。我的核心关注点是在更低成本、更短周期内获取大规模高质量图数据，主要从图数据的质量、数量和效率三个角度展开研究。具体方向包括：异构图神经网络、自监督图学习、联邦图学习、图浓缩和图基础模型。

• 数据赋能 AI：随着图数据研究的局限性逐步显现，这一方向将从图数据研究扩展到更一般的数据研究，通过引入图结构思想提升模型、模块或智能体之间的协同效率。借助图，可以更显式地建立 LLM 或 Agent 之间的关联，进一步释放它们的表达与协作能力。具体方向包括：数据估值、数据蒸馏、LLM 量化、模型融合和多智能体系统。

🎯 近期重点工作

➤ Graph-Centric Machine Learning (GCML)

目前，我正在与长期合作者 Xiangkai Zhu 一起推进 GCML 的系统性研究工作，内容涵盖更丰富的领域 数据集、更广泛的评测 指标、更完整的 综述、更系统的 基准 与更深入的 洞察。从2024年至今，我们已经汇总了关于GNN领域140+篇综述和基线文章！项目链接

➤ Data Valuation in Machine Learning (DVML)

我正在推进关于数据价值评估的综述工作，随着从以模型为中心向以数据为中心的范式转变，如何评估一个/组数据样本的价值变得越来越重要，它为我们提供了良好的解释性，同时为提升模型可信度和性能发挥至关重要的作用。我们已经汇总了过去10年超过160+篇关于数据价值评估文章！论文 项目

🔥 最新进展（2025至今）

• 2026-07：1 篇论文被 TPAMI 录用。

• 2026-06：1 篇论文被 TASL 录用。

• 2026-06：1 篇论文被 PR 录用。

• 2026-05：1 篇论文被 PR 录用。

• 2026-05：1 篇论文被 KDD 录用。

• 2026-04：1 篇论文被 ICML 录用。

• 2026-01：1 篇论文被 WWW 录用。

• 2025-12：1 篇论文被 TNNLS 录用。

• 2025-11：1 篇论文被 AAAI 录用。

• 2025-10：1 篇论文被 TNSE 录用。

• 2025-09：1 篇论文被 NeurIPS 录用。

• 2025-06：1 篇论文被 INS 录用。

• 2025-06：1 篇论文被 PR 录用。

• 2025-04：1 篇论文被 IJCAI 录用。

• 2025-02：1 篇论文被 VLDB 录用。

📑 代表性论文

1. Aligning Condensed Graph via Hashing: A New Insight for Federated Graph Learning
   IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2026
   Yeyu Yan, Shuai Zheng, Zhenfeng Zhu, Dong Chen, Wentao Zhang, Yawei Zhao, Kunlun He, Yao Zhao

2. HarmoFGL: Harmonizing GNN Latent Factors for Federated Graph Learning
   IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), 2026
   Yeyu Yan, Zhenfeng Zhu, Shuai Zheng, Hongli Xu, Yawei Zhao, Kunlun He, Yao Zhao

3. Towards Pre-trained Graph Condensation via Optimal Transport
   Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025
   本工作获得中国电子学会资助
   Yeyu Yan, Shuai Zheng, Wenjun Hui, Xiangkai Zhu, Dong Chen, Zhenfeng Zhu, Yao Zhao, Kunlun He

4. A Fast and Robust Attention-free Heterogeneous Graph Convolutional Network
   IEEE Transactions on Big Data (IEEE TBD), 2024
   Yeyu Yan, Zhongying Zhao, Zhan Yang, Yanwei Yu, Chao Li

5. OSGNN: Original graph and subgraph aggregated graph neural network
   Expert Systems with Applications (ESWA), 2023
   Yeyu Yan, Chao Li, Yanwei Yu, Xiangju Li, Zhongying Zhao

6. HetReGAT-FC: Heterogeneous residual graph attention network via feature completion
   Information Sciences (INS), 2023
   Chao Li, Yeyu Yan, Jinhu Fu, Zhongying Zhao, Qingtian Zeng

7. HEPre: Click frequency prediction of applications based on heterogeneous information network embedding
   Journal of Intelligent & Fuzzy Systems (JIFS), 2021
   Chao Li, Yeyu Yan, Zhongying Zhao, Jun Luo, Qingtian Zeng

📜 其他论文

1. AceQuant: An Activation-Centric Framework for High-Fidelity Low-Bit Quantization of LLMs
   IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing (TASL), 2026
   Mingrun Wei, Yeyu Yan, Dong Wang
2. Evolution-Consistent Dynamic Graph Condensation
   Pattern Recognition (PR), 2026
   Dong Chen, Shuai Zheng, Yeyu Yan, Muhao Xu, Yao Zhao
3. Multi-Level Decoupled Trend Learning for GNN-Based Multivariate Time Series Prediction
   Pattern Recognition (PR), 2026
   Shaohan Li, Zhenfeng Zhu, Youru Li, Yeyu Yan, Shuai Zheng, Pengyuan Li, Yan Zhuang, Yao Zhao
4. FedRAHi: Reliability-Aware Hierarchical Collaboration for Federated Graph Foundation Models
   KDD, 2026
   Xiangkai Zhu, Yeyu Yan, Pengpeng Qiao, Tingrui Pei, Yanchun Li, Saiqin Long
5. Subspace-Aware Feature Reshaping for Open-Set Graph Class-Incremental Learning
   ICML, 2026
   Weichao Zhang, Shuai Zheng, Yeyu Yan, Zhizhe Liu, Zhenfeng Zhu, Yao Zhao
6. Mitigating Dynamic Graph Distribution Shifts via Mixture of Variational Experts
   WWW, 2026
   Qianyu Song, Chao Li, Yeyu Yan, Hui Zhou, Zhongying Zhao, Qingtian Zeng
7. Stage-Aware Graph Contrastive Learning with Node-oriented Mixture of Experts
   AAAI, 2026
   Xiangkai Zhu, Yeyu Yan, Saiqin Long, Chao Li, Longsheng Su, Guanwen Chen
8. MPPQ: Enhancing Post-Training Quantization for LLMs via Mixed Supervision, Proxy Rounding, and Pre-Searching
   IJCAI, 2025
   Mingrun Wei, Yeyu Yan, Dong Wang
9. OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Federated Graph Learning
   VLDB, 2025
   Xunkai Li, Yinlin Zhu, Boyang Pang, Guochen Yan, Yeyu Yan, Zening Li, Zhengyu Wu, Wentao Zhang, Rong-Hua Li, Guoren Wang
10. Adaptive Graph Filtering Neural Network for Graph Anomaly Detection
    IEEE Transactions on Network Science and Engineering (TNSE), 2025
    Zhizhe Liu, Shuai Zheng, Yeyu Yan, Zhenfeng Zhu, Yao Zhao
11. NodeHGAE: Node-oriented Heterogeneous Graph Autoencoder
    Information Sciences (INS), 2025
    Xiangkai Zhu, Chao Li, Yeyu Yan, Zhongying Zhao, Hua Duan, Qingtian Zeng
12. Efficiently Harmonizing Information Sharing for Heterogeneous Graph Contrastive Learning
    Pattern Recognition (PR), 2025
    Xiangkai Zhu, Chao Li, Yeyu Yan, Jinhu Fu, Zhongying Zhao, Qingtian Zeng
13. MHGNN: Multi-view fusion based heterogeneous graph neural network
    Applied Intelligence (APIN), 2024
    Chao Li, Xiangkai Zhu, Yeyu Yan, Zhongying Zhao, Lingtao Su, Qingtian Zeng
14. Higher order heterogeneous graph neural network based on node attribute enhancement
    Expert Systems with Applications (ESWA), 2024
    Chao Li, Jinhu Fu, Yeyu Yan, Zhongying Zhao, Qingtian Zeng
15. HetGNN-SF: Self-supervised learning on heterogeneous graph neural network via semantic strength and feature similarity
    Applied Intelligence (APIN), 2023
    Chao Li, Xinming Liu, Yeyu Yan, Zhongying Zhao, Qingtian Zeng
16. Self-Supervised Heterogeneous Graph Neural Network Model Based on Collaborative Contrastive Learning of Topology Information and Attribute Information
    Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2023
    Chao Li, Guoyi Sun, Yeyu Yan, Hua Duan, Qingtian Zeng

📌 学术服务

• 会议审稿： ICDE 2024、ICML 2024、IJCAI 2025、AAAI 2026、CVPR 2026、ECCV 2026、ICML 2026、NeurIPS 2026、AAAI 2027、 KDD 2027

• 期刊审稿： Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS)、Transactions on Machine Learning Research (TMLR)、Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD)、Pattern Recognition (PR)、Artificial Intelligence Review (AIR)、Knowledge-Based Systems (KBS)、Neural Networks、Scientific Reports、Journal of Big Data、Cognitive Computation

💻 实习经历

1. 研究实习生 单位：北京大学 DCML Group 合作导师：张文涛 教授 时间：2024.01 至今

2. 研究实习生 单位：中国人民解放军总医院医学大数据研究中心 合作导师：赵亚威 博士 时间：2023.11 至今

3. 研究实习生 单位：云鼎科技 AI Research Center 合作导师：高桢 研究员 时间：2022.12 至 2023.02

🏆 荣誉奖励

1. 山东省优秀硕士学位论文，2025
2. 山东人工智能学会优秀硕士学位论文，2024
3. 山东计算机学会优秀硕士学位论文，2024