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邱天

个人主页:

基本信息

姓名:邱天

性别:女

在岗性质:全职硕导

最高学位:博士

专业技术职务:教授

毕业学校:浙江大学

行政职务:无

所在院校:信息工程学院

联系电话:19168286356

电子邮箱:autumnhehe@163.com

研究方向
硕士:
1. 信息工程学院 004 信息与通信工程 081000 智能信息处理 03
硕士:
2. 信息工程学院 004 新一代电子信息技术 085401 不区分研究方向 00
硕士:
3. 信息工程学院 004 计算机技术 085404 不区分研究方向 00
硕士:
4. 信息工程学院 004 控制工程 085406 不区分研究方向 00
硕士:
5. 信息工程学院 004 人工智能 085410 不区分研究方向 00
工作经历

(1)2011年至今,南昌航空大学, 信息工程学院,教授
(2)2015-09 至 2016-08, 上海交通大学, 电子信息与电气工程学院,“西部之光”访问学者




























教育经历

2006年9月,毕业于浙江大学,博士
2001年9月,毕业于华中科技大学,硕士
1998年6月,毕业于武汉大学,本科





























科研项目

先后主持国家自然科学基金项目4项、江西省青年科学家培养对象计划项目1项。发表学术论文60余篇,其中,SCI收录50余篇。

目前主要研究方向:人工智能、图机器学习、网络科学。





























荣誉奖项

2013年:江西省青年科学家培养对象
2011年:江西省高等学校中青年骨干教师
2010年:南昌航空大学“卧龙之星“




























社会兼职





























备注

目前主要研究方向:人工智能、图机器学习、网络科学。
近几年,指导的研究生取得的部分成果:

[1] Cheng-Long Xu (研究生) , Tian Qiu, Guang Chen. Link prediction via graph neural network with clustering-based diffusion and dynamic information[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2026, 701: 132059.

[2] Qi Wu (研究生)  , Tian Qiu, and Guang Chen. A novel gravity model for vital node identification of complex network based on community distance and attribute importance[J]. International Journal of Modern Physics C, 2027. https://doi.org/10.1142/S012918312750166X

[3] Huaizhi Liao(研究生), Tian Qiu, Guang Chen. Identifying vital nodes of complex networks with an improved gravity model aware of structural damage and embedding [J]. EPL, 2026, 153: 32001.

[4] Huaizhi Liao(研究生), Tian Qiu, and Guang Chen. A graph-neural-network-entropy model of vital node identification on network attack and propagation[J]. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2025, 2025(10): 103401.
[5] Jian Wu(研究生), Guang Chen*, Tian Qiu. A novel gravity model for influential node identification in complex networks based on multiple paths and personalized influence radius[J]. International Journal of Modern Physics C, 2026, 37(12): 2650035.

[6] 谭美雯(研究生),陈光,邱天.基于相对影响力和网络集聚特征的改进链路预测方法研究[J/OL]. 复杂系统与复杂性科学,1-7.

[7] Jian Wu(研究生), Tian Qiu, Guang Chen. A general deep-learning approach to node importance identification[J]. Chaos, Solitons & Fractals, 2024, 188: 115501.(SCI,2025版中科院1区)
[8] Xing Huang(研究生), Tian Qiu, Guang Chen. Effect of second-order network structure on link prediction[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2024, 655: 130169.(SCI,2025版中科院2区)
[9] Zheng Wang(研究生), Tian Qiu, Guang Chen. An improved network embedding method with multi-level closeness on link prediction[J]. Chinese Journal of Physics, 2025, 95: 248-259.(SCI,2025版中科院2区)
[10] Lanlan Chang(研究生), Tian Qiu, Guang Chen. Structure-and-embedding-based centrality on network fragility in hypergraphs[J]. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 2025, 35: 033101.(SCI,2025版中科院3区)
[11] 2022级研究生吴坚获2024年国家奖学金
[12] 2022级研究生常兰兰获2025年省政府奖学金