喜报：黑龙江大学计算机与大数据学院（网络安全学院）科研成果首次被国际数据挖掘领域顶会录用

信息网络安全杂志

2026年7月9日 12:00
上海

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计算机与大数据学院（网络安全学院）科研成果*首次被国际数据挖掘领域顶会录用。*

近日，黑龙江大学计算机与大数据学院（网络安全学院）朱敬华教授团队在数据挖掘与知识发现领域取得重要科研突破。由朱敬华（简介：https://jsj.hlju.edu.cn/info/1100/2691.htm）教授作为通讯作者，2025级硕士研究生郭子杰作为第一作者完成的论文《FedTail-DT: A Dual-Teacher Framework for Long-Tailed Heterogeneous FL with CLIP Prototypes and Adaptive Aggregation》，被国际数据挖掘领域顶级会议ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026) 录用。

KDD 是数据挖掘与知识发现领域历史悠久、影响力极强的国际顶级学术会议，被中国计算机学会（CCF）列为A 类会议，国际 CORE 评级为A \* 级，亦是我校认定的高水平科研成果。会议核心研究赛道（Research Track）历年录用率均不足 20%，2026年的录用率为18.5%，竞争十分激烈。据谷歌学术指标显示，KDD 在计算机工程领域数据挖掘与分析方向的 h5 指数达 124，位居全球该领域第二位，学术地位名列前茅。

联邦学习作为隐私友好型分布式学习范式，可有效打破数据孤岛、守护数据隐私，在金融、医疗健康等行业具备广阔应用前景。针对实际落地过程中联邦学习普遍面临的数据异构、类别长尾分布两大难题，团队创新性提出 FedTail-DT 框架。该成果首次引入预训练 CLIP 模型作为语义先验教师，结合全局迭代优化教师，搭建 “双教师 - 单学生” 知识蒸馏架构。依托 CLIP 文本原型对比学习，有效改善尾部类别特征偏移问题；同时创新设计多维客户端评分机制，精准校准模型聚合权重。大量实验验证表明，该框架依托跨模态先验知识、尾部类别特征增强与动态客户端权重调配的协同作用，显著提升模型性能，为长尾场景下的联邦学习提供了全新、高效的技术范式。

该论文的成功录用，不仅展现了黑龙江大学学者面向国际前沿的学术潜力与探索精神，也是计算机与大数据学院（网络安全学院）“以科研促育人、以育人强科研”理念的生动实践。学院将继续厚植创新土壤，培育一流师生团队，产出更多原创成果，推动学校“双一流”和学科建设行稳致远。

来源：黑龙江大学计算机学院与大数据学院

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