中国科学院计算技术研究所，研究员、博导。清华大学计算机系博士。美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）和卡内基梅隆大学（CMU）访问学者。研究方向为通用人工智能、可信的大基础模型技术、大图数据挖掘、生成式图分析，具体包括：知识编辑、上下文忠实、安全生成等可信的大基础模型技术；面向高质量数据构建和治理的大图数据挖掘、近似算法、图压缩与总结方法等。在领域重要国际学术会议与期刊发表多项成果，获国际最佳论文奖、最佳论文选提名等。出版专著1部，授权发明专利12项。主持过2项重点项目总承课题，多项国家自然基金、北京市自然基金、企业项目等。技术成果先后获2020国家技术发明奖二等奖，2023中国电子学会科技进步二等奖等奖项。

2016-08--2017-08   Carnegie Mellon University   访问学者（visiting researcher）
2006-09--2007-12   University of California, Los Angeles (UCLA)   访问研究
2005-08--2010-07   清华大学   博士学位、硕士学位
2001-08--2005-06   西安电子科技大学   学士学位

大数据分析

• 2013年至今，中文信息学会“社会媒体处理（SMP，Social Media Processing）”专委会委员
• 2011年被推选为美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）电子工程系学术界校友代表
• 程序委员会委员：AAAI，IJCAI, NIPS, ECML-PKDD, ICDM, 社会媒体处理大会SMP, 中文信息检索会议CCIR
• 同行评审：IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering(TKDE), ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data(TKDD), Journal of Computer Science and Technology (JCST), Chinese Journal of Computers，计算机学报等等。

已指导学生

周斌  硕士研究生  085211-计算机技术  

张嘉宝  硕士研究生  085211-计算机技术  

曾四为  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

丁泉  硕士研究生  085404-计算机技术  

孙晓冰  硕士研究生  081203-计算机应用技术  

现指导学生

王力  硕士研究生  085400-电子信息  

毕宝龙  博士研究生  081200-计算机科学与技术  

侯甜杰  硕士研究生  081200-计算机科学与技术  

葛钰峣  博士研究生  081200-计算机科学与技术  

周宣杉  硕士研究生  081200-计算机科学与技术  

梅灵睿  硕士研究生  085410-人工智能  

代表性授权专利
​

[1] 刘盛华，程学旗，周厚铨，刘财政，沈华伟，一种同质关系大图的摘要提取方法及系统，申请日：2021.03.23，授权日：2023.12.12，专利号：ZL202110308958.7

[2] 刘盛华，石川，程学旗，李香峰，沈华伟，刘财政，一种稠密多部子图的检测方法及系统，申请日：2020.01.21,  授权日：2023.10.31，专利号：ZL202010071390.7

[3] 刘盛华，程学旗，郭嘉丰，刘悦，廖华明，朱亚涛，社会标签自动标注的方法以及社会标签自动标注器，申请日：2011.09.07，授权日：2016.03.30，专利号：ZL201110263798.5

[4] 程学旗，刘盛华，喻文健，张嘉宝，冯文杰，沈华伟，针对流式图的密集子图检测方法及系统，申请日：2018.12.10，授权日：2020-11-03，专利号：ZL201811503421.0

[5] 程学旗，刘盛华，李福鑫，王元卓，刘悦，一种短文本数据的事件演化分析方法，申请日：2013.03.15，授权日：2015.07.29，专利号：ZL201310082990.3

在读研究生

• 丁泉，时间序列分析与异常检测
• 刘财政，时间序列对齐与总结
• 曾四为，大图挖掘与模式发现
• 张嘉宝，大图挖掘和异常检测 
• 周厚铨，大图挖掘与总结描述

毕业研究生

• 冯文杰，博士，2020年9月毕业，大规模图数据中的聚集性群体异常模式挖掘，新加坡国立大学
• 周斌，硕士，2020年7月毕业，异常检测和时间序列挖掘、预测
• 高金华，博士，2018年12月毕业，信息传播中影响力建模与流行度预测
• 王永庆，博士，2017年6月毕业，信息传播的用户建模
• 满彤，博士，2016年6月毕业，多源异质网络的链接与信息推荐
• 陈璞迪，联合培养硕士，2019年7月毕业北京邮电大学，工业系统数据挖掘和预测
• 李福鑫，硕士，2015年6月毕业，社会媒体情感分析
• 黄展坤，硕士，2014年6月毕业，社会媒体话题检索
• 莫溢，硕士，2014年6月毕业，基于开放知识库的概念关联和扩展
• 肖永磊，硕士，2013年6月毕业，短文本语义概念扩展
• 朱亚涛，硕士，2013年6月毕业，社会标签推荐
• 客座研究生：赵文静（2012）、朱文君（2011-2012）、王斌（2011-2012）
• 宴小辉，博士，2014年6月毕业，短文本主题模型
• 曹鹏，博士，2013年6月毕业，微博的结构、搜索以及话题研究
• 王晓丽，客座，毕业后在西安电子科技大学任教

期刊文章:

[1] Shenghua Liu, Bryan Hooi, Christos Faloutsos, "A Contrast Metric for Fraud Detection in Rich Graphs," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Vol 31, Issue 12, pp. 2235-2248, Dec. 1 2019.

[2] Wenjie Feng, Shenghua Liu, Danai Koutra, Xueqi Cheng, "Unified Dense Subgraph Detection: Fast Spectral Theory based Algorithms", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Vol 36, Issue 3, pp. 1356 -1370, 2024.

[3] Shenghua Liu, Bin Zhou, Quan Ding, Bryan Hooi, Zhengbo Zhang, Huawei Shen, Xueqi Cheng, "Time Series Anomaly Detection with Adversarial Reconstruction Networks," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Vol 35, Issue 4, 01 April 2023, pp.4293-4306.

[4] Houquan Zhou, Shenghua Liu, Huawei Shen, Xueqi Cheng, Node Embedding Preserving Graph Summarization , ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), Vol 18, Issue 6, No. 145, pp. 1-19, 2024.

[5] Wenjie Feng, Li Wang, Bryan Hooi, See-Kiong Ng, and Shenghua Liu, Interrelated Dense Pattern Detection in Multilayer Networks, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) , Vol 36, Nov. 2024, pp. 6462-6476.

会议文章：

[1] Wenjie Feng, Shenghua Liu, Danai Koutra, Huawei Shen, Xueqi Cheng, "SpecGreedy: Unified Dense Subgraph Detection ", In proc. of the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD), Belgium, Sept 2020. (最佳学生数据挖掘论文奖)

[2] Baolong Bi, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Lingrui Mei, and Xueqi Cheng, LPNL: Scalable Link Prediction with Large Language Models, In Proc. of the Findings of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2024: 3615–3625.

[3] Lingrui Mei, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Baolong Bi, and Xueqi Cheng, SLANG: New Concept Comprehension of Large Language Models, In Proc. of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2024), 2024.

[4] Houquan Zhou, Shenghua Liu, Huawei Shen, Xueqi Cheng, Graph Summarization for Preserving Spectral Characteristics , In Proc. of the SIAM International Conference on Data Mining (SDM24), pp. 271- 279, 2024.

[5] Houquan Zhou, Shenghua Liu, Danai Koutra, Huawei Shen, Xueqi Cheng, A provable framework of learning graph embeddings via summarization, AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2023.

[6] Xiangfeng Li, Shenghua Liu, Zifeng Li, Xiaotian Han, Chuan Shi, Bryan Hooi, He Huang, Xueqi Cheng. " FlowScope: Spotting Money Laundering Based on Graphs ," Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) 2020.

[7] Bin Zhou, Shenghua Liu, Bryan Hooi, Xueqi Cheng, and Jing Ye. BeatGAN: Anomalous Rhythm Detection using Adversarially Generated Time Series, International Joint Conference on Artificial Intellince (IJCAI) 2019, pp4433-4439.

[8] Bryan Hooi, Kijung Shin, Shenghua Liu, Christos Faloutsos, SMF: Drift-Aware Matrix Factorization with Seasonal Patterns, In Proc. of the SIAM International Conference on Data Mining (SDM19), 2019.

[9] Shenghua Liu, Bryan Hooi, and Christos Faloutsos, "HoloScope: Topology-and-Spike Aware Fraud Detection," In Proc. of ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), Singapore, 2017, pp.1539-1548.

[10] Bryan Hooi, Shenghua Liu, Asim Smailagic, and Christos Faloutsos, BEATLEX: Summarizing and Forecasting Time Series with Patterns, The European Conference on Machine Learning & Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD), Macedonia, 2017.