张晟中，南京航空航天大学计算机科学与技术学院助理教授，模式分析与机器智能（工业与信息化部）重点实验室、南京航空航天大学百强科研团队成员。博士毕业于复旦大学，师从黄增峰教授，主要研究方向为图机器学习与数据挖掘。至今发表十余篇高水平学术论文，包括ICLR, KDD, NeurIPS等。目前担任多个顶级会议的审稿人，包括ICML, ICLR, NeurIPS, KDD, WWW等。

欢迎有志于从事机器学习与数据挖掘领域的学生推免、报考，也欢迎优秀的本科生加入，本人将提供细致的指导。请通过邮件联系并附上个人简历：szzhang[at]nuaa.edu.cn

Selected Publication(†: Equal Contribution, *: Corresponding Author）：

1. Cross-level Graph Contrastive Learning for Community Value Prediction. Neural Networks, in press. [CCF B, 共同一作]

2. Your Graph Recommenders are Provably Doing Graph Contrastive Learning . KDD, 2025.  [CCF A, 共同通讯]

3. Graph Batch Coarsening Framework for Scalable Graph Neural Networks. Neural Networks, 2025. [CCF B, 一作]

4. StructComp: Substituting Propagation with Structural Compression in Training Graph Contrastive Learning. ICLR, 2024. [CAAI A, 一作]

5. Enhancing Performance of Coarsened Graphs with Gradient-matching. ICASSP, 2024. [CCF B, 共同一作]

6. Scaling Up Graph Neural Networks Via Graph Coarsening. KDD, 2021. [CCF A, 学生一作]

7. SCE: Scalable Network Embedding from Sparsest Cut. KDD, 2020. [CCF A, 一作]