香港科技大学（广州）
教授名录

为什么不直接照抄官网档案。官方档案是给同行看的：一串英文研究关键词、一堆论文标题。 一个刚入学的新生读完，其实答不上他最想问的四个问题——要不要给这人发邮件、进了这个组我会变成什么样、 他现在还在做这件事吗、我够不够得着。所以这里把档案重新组织了一遍，先给结论，原始档案折叠在每张卡片下方。

⚠️ 哪些是事实，哪些是推断，必须分清：

内容	性质
姓名 · 职称 · 学域 · 邮箱 · 办公室	事实（港科广官网公开档案）
引用数 · h指数 · 代表作	事实（谷歌学术本人维护的档案）
DBLP 论文数 · 顶会数	事实（DBLP 计算机领域论文库）。DBLP 不统计引用，这是产出记录不是影响力指标，不可与引用数并列比较
官网自填的研究兴趣	事实，但可能已过期——由教授本人填写，更新频率不定
一句话速写	AI 推断：综合职称、简介、论文标题生成，可能有偏差
研究详解（那段说人话的介绍）	AI 推断：读他最多 22 篇论文标题后生成，专业术语已加白话注释，并尽量举具体论文为例。可能有理解偏差，深入了解请点开原始档案看论文原文
「现在在做」	AI 推断：只从近期论文标题提炼，不采信官网自填内容
「组的状态」「联系建议」「下一步」	规则推断：由职称、行政职务、近五年引用占比等算出

为什么要写一段「研究详解」。只给一串方向标签（「多模态交易智能体」「双曲检索」）对新生等于天书。 所以每位有论文记录的教授都配了一段 200-300 字的通俗解释，讲清三件事：他关心的问题为什么存在、他怎么切入、 以及一个具体成果的例子。术语第一次出现时会紧跟一句白话——比如「强化学习（让 AI 通过试错来学习最优策略）」。

为什么要单独提炼「现在在做」。官网那段研究兴趣可能是几年前填的。判断一个人当下在做什么， 论文标题比兴趣声明可信得多——名录里就有教授官网写着某个方向、近期论文却几乎全在另一个方向的情况。 两者在卡片上并列展示，差异一眼可见。

为什么默认不按引用数排序。引用数是十几年攒下来的，而你要加入的是这个组现在的样子。 一位总引用不高、但近五年占比 99% 的助理教授，往往意味着一个刚建起来、PI 亲自带人、正缺人手的新组—— 对本科生的意义完全不同于一位引用七万、日程排满的讲座教授。默认排序「新人友好优先」就是按这个逻辑排的。

「联系建议」描述的是路径，不是对人的评价。比如资深学者身兼行政职务、日程较满， 走课堂和讲座就比发陌生邮件有效得多——这是帮你选对方法，不是给教授打分。

核实覆盖：260 人抓到谷歌学术真实数据；5 人官网登记的链接已失效（404）； 2 人由 OpenAlex 高置信匹配兜底；其余 168 人官网未登记谷歌学术、按姓名反查会触发反爬， 一律标注「无法核实」，不猜、不编。引用数不能跨学科比较，材料生医的基数天然远高于数学经济。

关于 DBLP 补充数据。官网未登记谷歌学术的人里，有一部分能在 DBLP（计算机领域论文库）查到。 消歧不靠猜：只有当机构字段明确写着港科广、论文标题与校内论文库对得上、 或与本校两位以上教授合著时才认定是同一个人，每张卡片都标注了用的是哪条依据。 ⚠ DBLP 不统计引用数，所以这些人显示的是「论文数 / 顶会数 / 发表年份」， 与引用数不是一回事，不能放在一起比大小。另外 DBLP 只覆盖计算机领域—— 材料、生医、经管的老师查不到是正常的，不代表不活跃。