尚可可

通讯地址:南京市栖霞区仙林大道163号南京大学新闻传播学院,210093

Email: kekeshang@nju.edu.cn

个人简历:      

  尚可可,男,副教授,硕士生导师,研究领域为社会物理学、复杂系统,研究方向有社交关系预测、计算传播等。2017年博士毕业于西北工业大学兵器科学与技术专业,在西澳大利亚大学公派博士联合培养2年。硕博期间在网络科学领域传统刊物上发表SCI论文5篇、EI期刊论文1篇、中文核心论文1篇。目前共发表论文20余篇,其中以第一作者兼通讯作者在美国物理学会、欧洲物理学会、英国物理学会及美国物理联合会主办的刊物上发表SCI论文多篇,在National Science Open《国家科学进展》上发表共同通讯论文1篇。主持国家自然科学基金青年项目1项、计算传播学研究委员会社科类项目1项,入选江苏高校青蓝工程优秀骨干教师项目,参与国家社科基金重大项目3项,国家、省部级自科类项目10余项、国家级社科类项目1项、省部级社科类项目2项。为网络科学领域近20SCI期刊(New Journal of PhysicsChaosEPLScientific ReportsPhysica A等)的审稿人,SCI 刊物 Complexity  Symmetry的客座主编,重庆邮电大学计算机科学与技术学院外聘硕士生导师,国家自然科学基金通讯评审人,中国新闻史学会计算传播学研究委员会首任副秘书长(2018.10 -2020.10),目前谷歌H指数为10i10指数为10,相关学术研究被国家自然科学基金委员会网站、美国物理联合会网站、美国科学促进会(Science的主办机构)旗下网站、南大新闻网等学术机构报道。

开设主要课程:《网络新科学》《社交关系预测》《数字化市场分析》 


工作经历:

201712月至20184西安邮电大学计算机学院讲师(副教授津贴)

20184月至20213南京大学新闻传播学院计算传播学实验中心助理研究员

20213月至今  南京大学新闻传播学院计算传播学实验中心副教授

主要期刊论文

学术机构主办刊物: 

美国物理学会(APS):

Ke-ke Shang*, and Michael Small. Link prediction for long-circle-like networks. Physical Review E 105.2 (2022): 024311.  SCI Q1、一作兼通讯

美国物理联合会(AIP):

Ke-ke Shang*, et al. Growing networks with communities: A distributive link model. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 30 (2020): 041101.  SCI Q1、一作兼通讯

Ke-ke Shang*, et al. Link prediction for tree-like networks. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 29.6 (2019): 061103. SCI检索 .  SCI Q1、一作兼通讯

欧洲物理学会(EPS):

Ke-ke Shang*, et al. A novel metric for community detection. EPL (Europhysics Letters), 129 (2020): 68002.  SCI、一作兼通讯

Ke-ke Shang*, et al. The key to the weak-ties phenomenon. EPL (Europhysics Letters), 127(2019): 48002.  SCI 、一作兼通讯

Ke-ke Shang*, et al. The role of direct links for link prediction in evolving networks. EPL (Europhysics Letters), 117 (2017) 28002. SCI、一作兼通讯

英国物理学会(IOP):

Ran, Y*., Liu, S. Y., Yu, X., SHANG, K.*, & Jia, T*. (2022). Predicting future links with new nodes in temporal academic networks. Journal of Physics: Complexity.  共同通讯、邀稿

中国科学院(CAS):

Bin Yang*, Ke-ke Shang*, Michael Small*, Naipeng Chao*.(2023) Information overload: How hot topics distract from news---COVID-19 spread in the US,  National Science Open 《国家科学进展》, 20220051.  共同通讯

 

其它期刊论文:

Ke-ke Shang, Wei-sheng Yan, and Michael Small*. Evolving networksUsing past structure to predict the future.Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 455 (2016): 120-135.  SCI Q1 一作

Chen, S., Ran, Y., Huang, H.*, Wang, Z.*, & Shang, K. K.* (2022). Epidemic Dynamics of Two-Pathogen Spreading for Pairwise Models. Mathematics, 10(11), 1906. SCI Q1 共同通讯

Ye, N., Yu, D.*, Zhou, Y., Shang, K. K.*, & Zhang, S. (2023). Graph Convolutional-Based Deep Residual Modeling for Rumor Detection on Social Media. Mathematics, 11(15), 3393. SCI Q1 共同通讯

Zhang, Y., Feng, M., Shang, K. K.*, Ran, Y., & Wang, C. J.* (2022). Peeking strategy for online news diffusion prediction via machine learning. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 598, 127357.  SCI Q2 共同通讯

Zhang, Chuanting, Ke-Ke Shang*, and Jingping Qiao*. Adaptive Similarity Function with Structural Features of Network Embedding for Missing Link Prediction. Complexity2021 (2021). SCI Q2 共同通讯

Ke-ke Shang*, Michael Small, and Wei-sheng Yan. Fitness networks for real world systems via modified preferential attachment. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 474 (2017): 49-60.  SCI Q2 一作兼通讯

Ke-ke Shang*, Michael Small and Wei-sheng Yan. Link direction for link prediction. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 469 (2017) 767776.   SCI Q2  一作兼通讯

Ke-Ke Shang, Wei-Sheng Yan, and Xiao-Ke Xu*. Limitation of degree information for analyzing the interaction evolution in online social networks. International Journal of Modern Physics C 25.10 (2014): 1450056.   SCI Q3 一作

Liu, L., Chen, S., Small, M., Moore, J. M., & Shang, K. (2023). Global stability and optimal control of epidemics in heterogeneously structured populations exhibiting adaptive behaviour. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 107500. SCI Q1

Xu, Xiao-Ke, Ke-Ke Shang, and Jing Xiao. Quantifying the effect of community structures for link prediction by constructing null models. IEEE Access 8 (2020): 89269-89280. SCI Q1

Huang, J., Xu, R., Cheng, D., Zhang, S., & Shang, K. (2019). A novel hybrid clustering algorithm based on minimum spanning tree of natural core points. IEEE Access, 7, 43707-43720. SCI Q1

Cui, W. K., Shang, K. K., Zhang, Y. J., Xiao, J., & Xu, X. K. (2018). Constructing null networks for community detection in complex networks. The European Physical Journal B, 91(7), 1-9. SCI Q3

尚可可许小可基于置乱算法的复杂网络零模型构造及其应用 [J]. 电子科技大学学报, 2014, 43(1): 7-20. EICSCD一作

许小可,崔文阔、崔丽艳、肖婧、尚可可. 无权网络零模型的构造及应用[J]. 电子科技大学学报, 2019, 48(1): 122-141. EICSCD

姚尊强, 尚可可, 许小可. 加权网络的常用统计量 [J]. 上海理工大学学报 34.1 (2012): 18-26. 中文核心、CSCD


主持项目:

2019.01–2021.12 国家自然科学基金青年项目:“基于链路预测和零模型的演化网络结构分析”(61803047)(主持人)

Analysis of evolving network structure based on link prediction and null models National Natural Science Foundation of China 61803047

2019.01-2019.12 腾讯-南京大学-中国新闻史学会计算传播学研究委员会互联网传播学项目:“演化社交网络上的传播路径预测”(主持人)

 

主要参与项目:

1,国家社科基金重大项目(计算社会学)“大数据驱动的网络社会心态发展规律与引导策略研究” 陈云松教授主持

2,国家社科基金重大项目(计算传播学)“大数据时代计算传播学的理论、方法与应用研究” 巢乃鹏教授主持

 

相关学术新闻:

1,关于论文Growing networks with communities: A distributive link model(具有演化社群功能的增长网络模型)的主要报道:

国家自然科学基金会http://www.nsfc.gov.cn/csc/20340/20343/52615/index.html

AIP科学之光https://aip.scitation.org/doi/10.1063/10.0001196

南京大学新闻网https://news.nju.edu.cn/xsdt/20200501/i98897.html

2,关于论文Link prediction for tree-like networks(传播结构网络上的交互关系预测)的主要报道:

美国物理联合会https://publishing.aip.org/publications/latest-content/finding-missing-network-links-could-help-develop-new-drugs-stop-disease-ease-traffic/

美国科学促进会https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-06/aiop-fmn062419.php

南京大学新闻网https://news.nju.edu.cn/xsdt/20190628/i94374.html


硕士生:

杨君涵(2021级) 研究兴趣:社交网络分析 yangjhxx@163.com

潘笑(2022级) 研究兴趣:数字新闻  panxiao0821@163.com

张力文(2023级) 研究兴趣:传播效果研究  1184895319@qq.com

杨妍妍(2023级) 研究兴趣:社交网络分析  yeon_yang@163.com


 


 

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