主要研究方向
.检索增强生成、图神经网络及应用、时空数据分析

研究领域
.检索增强生成（RAG）系统设计与开发，RAG和知识图谱的结合等
.超图神经网络、知识图谱推理和交通流预测等
.路径规划、k-NN、空间众包、网约车服务和POI推荐等

代表作
.Knowledge-Flow Contrastive Learning for Recommendation. Information Fusion, 2025.
.Finding the Maximum Density Path within Constrained Length in a Graph. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2025.
.Improved Expressivity of Hypergraph Neural Networks through High-Dimensional Generalized Weisfeiler-Leman Algorithms.ICML, 2025.
.Multi-Granularity History and Entity Similarity Learning for Temporal Knowledge Graph Reasoning. EMNLP, 2024.
.Range Restricted Route Recommendation Based on Spatial Keyword. WSDM, 2023.

个人简介

张得天，男，博士，副教授，硕士生导师。2014年先后获得中国科学技术大学和香港城市大学计算机专业博士学位。曾先后在香港城市大学、香港城市大学深圳研究院和江南大学担任过研究助理、副研究员和讲师等职位。主要研究兴趣为检索增强生成（RAG）、图神经网络及应用、时空数据分析等。主持国家自然科学基金1项，中央高校项目1项，参与国家级项目4项。先后发表了多篇CCF A/B类期刊和会议论文，并（曾）担任包括TKDE、IJCAI、AAAI、SIGKDD和WSDM等在内的多个国内外知名期刊和会议的审稿人或PC member。