【科研成果】

已在 IEEE Transactions on Network and Service Management 发表网络通信与服务功能链部署方向的论文。研究内容聚焦动态跨域网络中的多目标服务功能链部署、未来需求感知、网络资源优化与深度学习辅助网络管理。另有 IEEE Transactions on Network Science and Engineering 相关多篇论文在投。整体科研方向覆盖大语言模型赋能网络管理、自然语言网络需求理解、图神经网络、服务功能链部署、NFV/SDN、跨域网络编排、多目标优化与智能网络运维等。

【研究方向】

大方向：

大语言模型应用、图神经网络、服务功能链部署、人工智能赋能网络通信、多目标优化、网络管理、智能网络运维。

细分方向：图神经网络在网络拓扑建模、链路预测与网络管理中的应用、面向未来需求感知的网络部署与智能调度、大语言模型驱动的网络意图理解与需求解析。

【可指导区位】

指导目标为 SCI 二区至四区、IEEE/ACM 网络通信相关期刊或会议的学生。

【指导经验】

博士期间曾担任英国高校课程助教，参与课堂教学、实验辅导、学生答疑与作业反馈，具备面向不同基础的学生进行学术讲解和科研训练的经验。同时作为 Research Assistant 参与实验室科研项目，熟悉科研项目从问题定义、文献调研、方法设计、实验实现、结果分析到论文写作和投稿回复的完整流程。可帮助学生建立从“读论文—找问题—设计方法—做实验—写论文—改论文”的系统科研能力。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

选题定位清晰：帮助学生判断题目是否具有科研价值、是否适合目标期刊，以及如何从普通工程问题提炼出论文贡献点。

重视逻辑链条：重点训练学生建立“研究背景—现有问题—方法动机—技术方案—实验验证—论文贡献”的完整论文逻辑。

论文写作与修改：可协助学生梳理 Introduction、Related Work、Methodology、Experiment、Response Letter 等关键部分，提升英文论文表达与审稿回复质量。

方法设计指导：围绕 LLM、GNN、多目标优化、SFC placement、网络管理等方向，帮助学生设计合理的技术路线和实验对照。

实验与结果分析：指导学生如何设计 baseline、ablation study、复杂度分析、可视化结果和实验解释，避免论文只停留在“跑结果”层面。

适合交叉背景学生：对于计算机、通信网络、人工智能、数据科学方向的学生，可根据基础制定个性化学习与科研推进计划。

【科研成果】

已在 IEEE Transactions on Network and Service Management 发表网络通信与服务功能链部署方向的论文。研究内容聚焦动态跨域网络中的多目标服务功能链部署、未来需求感知、网络资源优化与深度学习辅助网络管理。另有 IEEE Transactions on Network Science and Engineering 相关多篇论文在投。整体科研方向覆盖大语言模型赋能网络管理、自然语言网络需求理解、图神经网络、服务功能链部署、NFV/SDN、跨域网络编排、多目标优化与智能网络运维等。

【研究方向】

大方向：

大语言模型应用、图神经网络、服务功能链部署、人工智能赋能网络通信、多目标优化、网络管理、智能网络运维。

细分方向：图神经网络在网络拓扑建模、链路预测与网络管理中的应用、面向未来需求感知的网络部署与智能调度、大语言模型驱动的网络意图理解与需求解析。

【可指导区位】

指导目标为 SCI 二区至四区、IEEE/ACM 网络通信相关期刊或会议的学生。

【指导经验】

博士期间曾担任英国高校课程助教，参与课堂教学、实验辅导、学生答疑与作业反馈，具备面向不同基础的学生进行学术讲解和科研训练的经验。同时作为 Research Assistant 参与实验室科研项目，熟悉科研项目从问题定义、文献调研、方法设计、实验实现、结果分析到论文写作和投稿回复的完整流程。可帮助学生建立从“读论文—找问题—设计方法—做实验—写论文—改论文”的系统科研能力。

【指导特点/可提供给学员的帮助】

选题定位清晰：帮助学生判断题目是否具有科研价值、是否适合目标期刊，以及如何从普通工程问题提炼出论文贡献点。

重视逻辑链条：重点训练学生建立“研究背景—现有问题—方法动机—技术方案—实验验证—论文贡献”的完整论文逻辑。

论文写作与修改：可协助学生梳理 Introduction、Related Work、Methodology、Experiment、Response Letter 等关键部分，提升英文论文表达与审稿回复质量。

方法设计指导：围绕 LLM、GNN、多目标优化、SFC placement、网络管理等方向，帮助学生设计合理的技术路线和实验对照。

实验与结果分析：指导学生如何设计 baseline、ablation study、复杂度分析、可视化结果和实验解释，避免论文只停留在“跑结果”层面。

适合交叉背景学生：对于计算机、通信网络、人工智能、数据科学方向的学生，可根据基础制定个性化学习与科研推进计划。