杨扩

博士、助理研究员、讲师

基本信息

办公电话： 电子邮件： kuoyang@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京市海淀区北京交通大学 邮编：100044

研究兴趣

主要研究兴趣：知识图谱、人工智能、复杂网络及医学应用等。

  • 大模型与知识图谱：大模型构建与微调、知识图谱构建、图谱表示学习与知识推理等
  • 人工智能：网络表示学习、图神经网络、强化学习、因果推理等；
  • 复杂网络：网络分析、链接预测、网络医学与网络药理学等；
  • 医学应用：智能辅助诊疗、药物研发、医学数据分析挖掘等

科研情况：团队已在Nucleic Acids Research、Briefings in Bioinformatics、Knowledge Based Systems、Journal of the American Medical Informatics Association、IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、IEEE-ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics、Artificial Intelligence in Medicine、Journal of Biomedical Informatics等期刊上发表SCI论文30余篇。
 招生信息：团队科研氛围良好，欢迎感兴趣、具有计算机/数学等信息科学背景的同学加入本团队，可与我邮件联系（简历+成绩单）

  • 欢迎感兴趣的本科生参与科研训练、申报大创、参加竞赛等
  • 欢迎意向深造的同学推免/报考硕士研究生
  • 招生信息更新：招收2025级保研/考研硕士生
科研主页：谷歌学术、ResearchGate

招生专业

  • 计算机科学与技术硕士
  • 计算机技术硕士
  • 人工智能硕士
  • 大数据技术与工程硕士
  • 软件工程硕士
  • 新一代电子信息技术（含量子技术等）硕士

工作经历

 2022-至今，北京交通大学计算机与信息技术学院，讲师

 2020.1-2022.1，清华大学自动化系控制科学与工程，博士后，合作导师：李梢教授

科研项目

 纵向课题
  • 国家自然科学基金“青年基金”项目，融合临床功效与适应症的中药靶点识别方法学研究—以慢性胃炎寒热中药为范例，2023.1-2025.12；
  • 北京交通大学人才基金项目，基于深度学习的中药靶点预测方法学研究，2022.4-2025.3；
  • 国家自然科学基金面上项目，结合网络医学与人工智能的症候生物学机制分析方法学研究，2022.1-2025.12；
  • 国家自然科学基金国际合作项目，基于生物医学大数据的疾病-基因-药物网络关系精准预测，2021.1-2023.12；
  • 清华大学春风基金，基于网络药理学的抗新冠肺炎有效中药成分精准筛选，2020.9-2022.9；
  • 国家重点研发计划项目子课题，中医药大数据挖掘研究与创新应用，2018.1-2021.12；
  • 国家重点研发计划（战略性国际科技创新合作重点专项），寒湿疫方治疗新冠肺炎作用机制的国际合作研究，2021.6-2023.5


 横向课题

  • 自然科学横向项目，基于机器学习的自动审核规则建立与验证，2023.7-2025.7；
  • 自然科学横向项目，类风湿关节炎临床数据结构化标注，2022.12-2024.12；
  • 自然科学横向项目，基于真实世界名中医诊疗糖尿病周围神经病变方药演变规律方法学研究，2022.4-2023.12；
  • 自然科学横向项目，新冠肺炎中医证候规律及诊治方案优化研究-数据挖掘研究任务，2022.1-2023.12；
  • 横向项目，知识图谱构建与假设验证系统研发，2022.5-2023.12


教学工作
  • 深度学习，研究生课程；
  • 人工智能导论，本研一体化课程；
  • 复杂网络， 研究生课程；
  • Java语言程序设计，本科生课程；
  • 医学数据分析，本科生课程。

论文/期刊

*代表通讯作者；#代表共同第一作者。


2024

  • S Fan, K Yang* , K Lu, X Dong, X Li, Q Zhu, S Li, J Zeng and X Zhou*. DrugRepPT: a deep pre-training and fine-tuning framework for drug repositioning based on drug's expression perturbation and treatment effectiveness, Bioinformatics, 2024, btae692. (An1, CCF B)

  • W Zhang#, X Dong#, K Yang*, L Zhang, X Wang, R Huang, R Zhang, X Zhou*. PresRecCD: A Novel Herbal Prescription Recommendation Framework with Cross-Domain Learning and Neural Collaborative Filtering, IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2024. (CCF B)

  • M Hu, K Yang*, K Xu, X Zhou*. LMDTA: Molecular Pre-trained and Interaction Fine-tuned Attention Neural Network for Drug-Target Affinity Prediction, IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2024. (CCF B)

  • K Yang#, Z Yu# , X Su, F Zhang , X He , N Wang, Q Zheng, F Yu, T Wen, X Zhou*. PrescDRL: deep reinforcement learning for herbal prescription planning in treatment of chronic diseases, Chinese Medicine, 2024, 19(1): 144. (中科院3区), 2024.10.16

  • K Yang#, X Dong#, S Zhang#, H Yu, L Zhong, L Zhang*, H Zhao, Y Hou, X Song, X Zhou*, PresRecRF: Herbal prescription recommendation via the representation fusion of large TCM semantics and molecular knowledge, Phytomedicine, 2024, 135: 156116. (中科院1区Top期刊)

  • P Duan, K Yang*, X Su, S Fan, X Dong, F Zhang, X Li, X Xing, Qiang Zhu, Jian Yu, X Zhou*, HTINet2: Herb Target Prediction via Knowledge Graph Embedding and Residual-like Graph Neural Network ,Briefings in Bioinformatics, 2024, 25(5): bbae414. (SCI, 中科院Top期刊, CCF B), 2024.8.23

  • F Zhang, K Yang*, C Zhao, H Li , X Dong, H Tian, X Zhou*, Benchmarking Biomedical Relation Knowledge in Large Language Models, ISBRA, 2024.

  • X Wang, K Yang*, T Jia, F Gu, C Wang, K Xu, Z Shu, J Xia, Q Zhu, X Zhou*, KDGene: knowledge graph completion for disease gene prediction using interactional tensor decomposition, Briefings in Bioinformatics, 2024, 25(3): bbae161, doi: https://doi.org/10.1093/bib/bbae161. 2024.04.11. (SCI, 中科院Top期刊, IF=9.5, CCF B)

  • X Dong, C Zhao, X Song, L Zhang, Y Liu, J Wu, Y Xu, N Xu, J Liu, H Yu*, K Yang*, X Zhou*, PresRecST: a novel herbal prescription recommendation algorithm for real-world patients with integration of syndrome differentiation and treatment planning, Journal of the American Medical Informatics Association, 2024, 31(6):1268-1279, doi: https://doi.org/10.1093/jamia/ocae066. 2024.04.10. (SCI, 中科院Top期刊, IF=6.4, CCF B)

  • Y Chen, J Zhang*, Y Lu*, K Yang, H Liu, Y Liang. Multi-Stage Fusion Framework for Short-Term Passenger Flow Forecasting in Urban Rail Transit Systems Using Multi-Source Data, Transportation Research Record, 2024, doi:  10.1177/03611981231224740. (SCI), 2024.1.31

  • H Qu#, AL Shen#, K Yang#, M Huang, H Li, W Yang, S Fan, L Tan, J Wang, Y Peng, J Chu, J Peng, C Fu*, L Long*, K Chen. Efficacy and safety of Qingda granule versus valsartan capsule in Chinese grade 1 hypertensive patients with low-moderate risk: A randomized, double-blind, double dummy, non-inferiority, multi-center trial, Pharmacological Research, 2024, 200:107052. (SCI, 中科院Top期刊，An1, IF=9.3), 2024.1.4


2023

  • K Lu#, K Yang#, H Sun, Q Zhang, Q Zheng, K Xu, J Chen, X Zhou*. SympGAN: A systematic knowledge integration system for symptom-gene associations network, Knowledge-Based Systems, 2023, 276(1):110752. (SCI An2, IF=8.8, CCF C), 2023.7. (URL: http://www.sympgan.org/)

  • K Yang#, Y Yang#, S Fan#, J Xia, Q Zheng, X Dong, J Liu, Q Liu, L Lei, Y Zhang, B Li, Z Gao, R Zhang, B Liu, Z Wang*, X Zhou*. DRONet: effectiveness-driven drug repositioning framework using network embedding and ranking learning, Briefings in Bioinformatics, 2023, 24(1): bbac518. (SCI, An1, IF=13.99), 2023.1.19, Codes: https://github.com/yangkuoone/DRONet

  • S Zhang#, K Yang#, Z Liu, X Lai, Z Yang, J Zeng, S Li*. DrugAI: a multi-view deep learning model for predicting drug-target activating/inhibiting mechanisms, Briefings in Bioinformatics, 2023, 24(1): bbac526. (SCI, An1, IF=13.99), 2023.1.19


2022

  • Q Zheng#, Q Shen#, Xin Su#, K Yang, Z Shu, X Zhou, RESurv: A Deep Survival Analysis Model to Reveal Population Heterogeneity by Individual Risk [C], IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM), 2022: 2751-2758.
  • J Peng#, K Yang#, H Tian#, Y Lin, M Hou, Y Gao, X Zhou*, Z Gao*, J Ren*. The Mechanisms of Qizhu Tangshen Formula in the Treatment of Diabetic Kidney Disease: Network Pharmacology, Machine Learning, Molecular Docking and Experimental Assessment, Phytomedicine, 2022, 108, 154525. (SCI, An2, TOP期刊)
  • Z Yang#, K Yang#, J Shi, Q Yang, Y Zhang, J Gao, D Shi* and H Qu*. The Association Between Remnant Cholesterol and the Estimated 10-Year Risk of a First Hard Cardiovascular Event, Frontiers in Cardiovascular Medicine, 2022, DOI: 10.3389/fcvm.2022.913977. (SCI, An2, IF2021=6.050)
  • T Jia#, Y Yang#, X Lu, Q Zhu, K Yang∗, X Zhou∗. Link Prediction based on Tensor Decomposition for the Knowledge Graph of COVID-19 Antiviral Drug. Data Intelligence, 2022: 4(1):134-148.
  • R Miao, X Dong, X Liu, S Lo, X Mei, Q Dang, J Cai, Shao Li, K Yang, S Xie and Y Liang*. Dynamic Metadata Network Sparse PCA for Cancer Subtype Biomarkers Screening[J]. Frontiers in Genetics, 2022: 930. （SCI，An3）
  • S Hou#, P Zhang#, K Yang#, L Wang, C Ma, Y Li, S Li*. Decoding multilevel relationships with the human tissue-cell-molecule network, Briefings in Bioinformatics, 2022, 23(5): bbac170. (SCI, An2, IF2021=11.622), 2022.9.20
  • J Peng#, X Chen#, M Hou#, K Yang, B Yang, P Wang, Y Du, Q Yu, J Ren*, J Liu*. The TCM Preparation Feilike Mixture for the Treatment of Pneumonia: Network Analysis, Pharmacological Assessment and Silico Simulation. Frontiers in Pharmacology, 2022. (SCI, An2, IF2021=5.819)
  • K Yang#, Y Zheng#, K Lu, K Chang, N Wang, Z Shu, J Yu, B Liu, Z Gao, X Zhou*. PDGNet: predicting disease genes using a deep neural network with multi-view features. IEEE-ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 2022:19(1): 575-584. (SCI, An3, CCF B), 2022.2.3
  • X Dong, Y Zheng, Z Shu, K Chang, D Yan, J Xia, Q Zhu, K Zhong, X Wang, K Yang*, X Zhou*. TCMPR: TCM Prescription recommendation based on subnetwork term mapping and deep learning. BioMed Research International (SCI, An4), 2022, 4845726.
  • Q Zou, K Yang, Z Shu, et al. Phenonizer: A fine-grained phenotypic named entity recognizer for Chinese clinical texts. BioMed Research International (SCI, An4),  2022, 3524090.
2021 2020 2019 and before

专利

  • 周雪忠，杨扩，邹群盛，程闯，舒梓心。中文临床表型细粒度命名实体识别方法及系统，202210041524.X，中国。
  • 杨扩，周雪忠，贾彩燕，董鑫。一种基于复杂网络的感认知行为与分子网络机制关联方法，CN114121166A，中国。
  • 周雪忠，杨扩，郑毅，董鑫，夏佳楠。药症关系网络构建与概念映射方法及系统，CN113779265A，中国。
  • 李梢，周武爱，杨扩，王鑫。一种基于深度神经网络的融合表型和分子信息的中药处方人工智能评价方法，202110241105.6，中国。
  • 董鑫，周雪忠，郑毅，杨扩。基于症状术语映射与深度学习的中医处方推荐方法， ZL202111468442.5，中国。


获奖与荣誉

  • 杨扩(3/10)，中医药网络药理学关键技术的构建与国际推广，世界中医药学会联合会，中医药国际贡献一等奖，2021.

社会兼职

 专委会学术兼职

  • 世界中医药联合会网络药理学专委会   常务理事、副秘书长
  • 中国中医药信息学会中医药健康大数据分会   常务理事


 期刊/会议审稿人

  • International Joint Conferences on Artificial Intelligence (IJCAI): 2021,2022,2023
  • World Journal of Traditional Chinese Medicine (WJTCM): 2020-至今
  • Pharmacological Research (PR): 2020-至今
  • Chinese Medicine (CM): 2020-至今
  • IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM): 2019-至今
  •  Frontiers in Pharmacology: 2021-至今
  • Evidence-Based Complementary and Alternative Medicine: 2021-至今
  • Scientific Reports: 2021-至今
  • BMC Genetics: 2022-至今

  • Connection Science: 2023-至今

  • Computers in Biology and Medicine: 2023-至今


学生指导与培养

毕业硕士生（联合指导）

  • 2022级：刘佳玲（邮储银行）、赵辰羲（河北电信）、闫宇航（校级优秀硕士论文，中移集成）、徐洲（校级优秀硕士论文，人大金仓）、郑楚彬（企知道）、郑斌（北京希姆计算公司）
  • 2021级：苏鑫（校级优秀硕士论文，深造读博）、张舒菡（邮储银行）、段鹏博（中国西电集团）、沈启凡（国家能源集团信息技术公司）、王昕妍（校级优秀硕士论文，邮储银行）
  • 2020级：董鑫（校级优秀硕士论文，本校转博）、董汉阳（铁路局）、王为昌（北京科委）
  • 2019级：贾婷（校级优秀硕士论文，腾讯）、俞飞蝶（腾讯）、杨玉霞（铁路局）、吴桓（美团）、于泽丛（邮储银行）、李晓蒙（美团）、吴纪龙（小米科技）
  • 2018级：钟全（小米科技）、汤文明（虾皮科技）、郑毅（中科院苏州研究所）、邹群盛（作业帮）、王银燕（律师所）
  • 2017级：王茹玉（通用环球医疗）、满雨桐（国家信息中心）、许帆（武汉铁路局）


在读博士生（联合指导）

  • 董鑫（2022级，申请考核）
  • 范书悦（2021级，直博）
  • 徐宽（2023级，硕博连读）


在读硕士生

  • 2024级： 侯雨桐、胡敏杰、李夏楠、唐聚贤（联合指导）、王兴润、庞皓天
  • 2023级：王鸿燕、宋新鹏（联合指导）、王崇宇（联合指导）、杜振宇、张鑫


本科毕设指导

  • 2024年：侯雨桐、李世彬

  • 2023年：张子楚、白泽军、刘冰、罗飞彬、王泽璇（联合指导）、陈铠强（联合指导）
  • 2022年：李中睿（联合指导）


竞赛指导

  • 2023.10，段鹏博、苏鑫；第九届中国健康信息处理会议（CHIP 2023），评测任务第一名（CHIP-PromptCBLUE医疗大模型评测任务）

  • 2022.10，苏鑫、程闯；第八届中国健康信息处理会议（CHIP 2022），评测任务第二名（面向基因-疾病的关联语义挖掘任务）

  • 2020.11，贾婷、杨玉霞、卢熙；2020年全国知识图谱与语义计算大会（CCKS 2020），评测任务第二名（新冠科研抗病毒药物图谱的链接预测）

  • 2024.6.13，梁森、张丰荟、褚江林、赵俊橙、崔晶晶；“北交大-和利时科创杯”大赛，一等奖（Track：基于LLM的轨道交通行业问答系统）

  • 2023.6.8，董鑫、刘佳玲、赵辰羲、余彦可；“北交大-和利时科创杯”大赛，二等奖（融合医学知识图谱的中医智能处方推荐及平台构建）


大创指导

  • 指导大创团队4项，其中北京市级项目2项；