李伟东，男，讲师，研究方向为知识图谱、图神经网络、自然语言处理。

2010级本科，毕业于河南工业大学。

2017级博士，毕业于武汉大学。

本人专注于知识图谱、生成式人工智能方面的研究。

已发表相关领域6篇一作代表性论文（5篇SCI二区+1篇C类会议论文），其中包含CCF A类期刊TKDE论文一篇。

爱Python，爱生活，爱钻研各种计算机学科相关技术问题。

开设课程：操作系统、移动应用程序设计、Software Project Management

研究方向：知识图谱、自然语言处理、图神经网络

发表的论文及著作（近5年比较有代表性的科研成果）：

[1] Li Weidong, Peng R, Li Z. Knowledge graph completion by jointly learning structural features and soft logical rules[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2023, 35(3): 2724-2735.

[2] Li Weidong, Peng R, Li Z. Improving knowledge graph completion via increasing embedding interactions[J]. Applied Intelligence, 2022, 52 (8): 9289-9307.

[3] Li Weidong, Peng R. Hyperbolic knowledge graph embedding with logical pattern learning[C]//Proceeding of the International Joint Conference on Neural Networks, 2021: 1-8.

[4] Li Weidong, Peng R, Wang Y, Yan Z. Knowledge graph based natural language generation with adapted pointer-generator networks[J]. Neurocomputing, 2020, 382: 174-187.

[5] Li Weidong, Peng R, Li S, Wang Y, Yan Z. Co-occurrence graph based hierarchical neural networks for keyphrase generation[J]. Neurocomputing, 2020, 415: 15-26.

邮箱：liweidong@hbut.edu.cn