尚可可 | Ke-ke Shang
副教授、江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师（2023） | Associate Professor
betway88西汉姆联 计算传播学实验中心
Computational Communication Collaboratory, Nanjing University, Nanjing, China
📧 Email: kekeshang@nju.edu.cn | 📱 公众号: 复杂网络与人工智能
📢 招生情况|Recruitment Information
欢迎有智能与计算传播方向就业和学术深造需求的同学报考！诚邀对复杂网络与人工智能交叉研究感兴趣的研究者交流合作。如需了解课题组学术、就业和员工活动详情，欢迎与我的研究生或者我本人联系，也请关注课题组公众号：复杂网络与人工智能
📖 教学经历|Teaching Experience
本科生课程 | Undergraduate Courses
《复杂网络与人工智能》(2024年立项，betway88西汉姆联首批本科生"AI+Y"层次课程，华东五校"AI+X"微专业课程)
《数智化市场分析》(2025年立项，betway88西汉姆联第二批本科生"AI+X"层次课程)
《网络新科学》(全校公选课，2018年至今)
《社交关系预测》(全院公选课，2021年至今)
《数智化市场分析》(专业核心课，广告、大数据双学位，2019年至今，前身课程:《新媒体广告》)
研究生课程 | Graduate Courses
《AI驱动的传播数据挖掘》(2025年立项，betway88西汉姆联首批研究生"AI+X"层次课程)
《网络数据分析》(海外硕士、全日制硕士，2022年至今)
教材建设 | Textbook Development
《数智化市场分析》配套讲义 (2025年8月上线预览版，正在出版中)
https://wordbomb.github.io/smart-market-analysis
📄 代表性论文|Selected Publications
Nature Portfolio出版
Yi, J., Shang, K. K.*, & Small, M. (2026). Bridging mathematical modeling and AI for 3D coordinate recognition of moving objects without external reference and attitude measurement. Communications Engineering. https://doi.org/10.1038/s44172-026-00648-x
(唯一通讯兼共同一作，Communications Engineering是Nature旗下首本面向工程领域的子刊)
美国物理学会APS出版
Shang, K. K.*, & Small, M. (2022). Link prediction for long-circle-like networks. Physical Review E, 105(2), 024311.
(唯一通讯兼唯一一作，Physical Review E是由美国物理学会APS旗下面向非线性动力学（包括社会物理学）在内的专业顶级刊物，该刊物为南大SCI一流刊物)
英国物理学会IOP出版
Yu, D., Zhou, Y., Zhang, S., Li, W., Small, M., & Shang, K. K.* (2024). Information cascade prediction of complex networks based on physics-informed graph convolutional network. New Journal of Physics, 26(1), 013031.
(共同通讯，New Journal of Physics是英国物理学会IOP旗下面向复杂系统（包括复杂社会系统）在内的专业顶级刊物，该刊物为南大SCI卓越刊物，截止到2024年12月)
美国物理联合会AIP出版
Shang, K. K.*, Li, T. C., Small, M., Burton, D., & Wang, Y. (2019). Link prediction for tree-like networks. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 29(6), 061103.
(唯一通讯兼唯一一作，Chaos是美国物理联合会（AIP）旗下面向非线性动力学、混沌及复杂系统（包括复杂社会系统）领域的顶尖专业刊物。2019年首次在国际上探讨了社交媒体上信息传播的异质性原理及其算法，被引近百次)
Springer Nature出版
Yan, Y., Zhang, S., Yu, D., Zhou, Y., Wang, C., & Shang, K. K*. (2026). TRGCN: a hybrid framework for social network rumor detection. Humanities & Social Sciences Communications. https://doi.org/10.1057/s41599-026-06946-1
(共同通讯，Humanities & Social Sciences Communications是Nature旗下首本面向人文社科全领域的刊物，该刊物为南大SSCI一流刊物)
🎓 学术背景|Academic Background
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年于西北工业大学获工学博士学位（兵器科学与技术专业，复杂网络方向），导师为严卫生教授；2015-2017年在西澳大利亚大学公派联合培养博士（CSIRO-UWA复杂系统中心），导师为Michael Small教授。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30余篇，其中以第一作者兼通讯作者在Nature Portfolio、美国物理学会、英国物理学会、美国物理联合会、Springer Nature等出版的刊物上发表SCI、SSCI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。同时开设betway88西汉姆联首批"AI+"本科生课程和研究生课程。
主持国家自然科学基金青年项目1项、江苏省社科一般项目1项、江苏省数字化教改项目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等。为网络科学领域近30本SCI期刊（New Journal of Physics、Chaos、EPL、Physica A等）及人工智能顶级刊物TPAMI等20余本IEEE trans的审稿人（主要审理复杂网络与AI的交叉研究），现担任SCI Q1区刊物Mathematics的客座主编（关于复杂网络和社会动力系统的主题征稿，欢迎赐稿：mdpi.com/si/267426），曾担任SCI刊物Complexity和Symmetry的客座主编，中国新闻史学会智能与计算传播学研究委员会首任副秘书长(2018.10-2020.10)，中国自动化学会计算社会与社会智能专业委员会首批委员。
H指数为15，i10指数为21，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、中国自动化学会通讯等报道，作为中方的12位青年代表之一参加以AI为主题的第9届金砖国家青年科学家论坛（索契）等重要国际会议，连续多年担任国际复杂网络及其应用大会（International Conference on Complex Networks & Their Applications）程序委员会委员。
💼 工作经历|Professional Experience
2021.03 - 至今 betway88西汉姆联 计算传播学实验中心 副教授
Associate Professor, Computational Communication Collaboratory, Nanjing University
2018.04 - 2021.03 betway88西汉姆联 计算传播学实验中心 助理研究员
Assistant Researcher, Computational Communication Collaboratory, Nanjing University
2017.12 - 2018.04 西安邮电大学计算机学院 讲师（副教授津贴）
Lecturer (Associate Professor Level), School of Computer Science, Xi'an University of Posts and Telecommunications
🔬 研究领域与方向|Research Interests
研究领域
社会物理学 | Social Physics
复杂系统 | Complex Systems
研究方向
社交关系预测 | Social Relationship Prediction
计算传播学 | Computational Communication
复杂网络与人工智能交叉研究 | Interdisciplinary Research on Complex Networks and AI
📚 论文列表|Publication List
a. 学术机构主办刊物 | Academic Institution Journals
美国物理学会（APS） | American Physical Society
Shang, K. K.*, & Small, M. (2022). Link prediction for long-circle-like networks. Physical Review E, 105(2), 024311. (南大SCI学科一流、一作兼通讯)
英国物理学会（IOP） | Institute of Physics
Yu, D., Zhou, Y., Zhang, S., Li, W., Small, M., & Shang, K. K.* (2024). Information cascade prediction of complex networks based on physics-informed graph convolutional network. New Journal of Physics, 26(1), 013031. (南大SCI学科卓越、共同通讯)
Ran, Y., Liu, S., Yu, X., Shang, K. K., & Jia, T.* (2022). Predicting future links with new nodes in temporal academic networks. Journal of Physics: Complexity, 3(1), 015006. (共同通讯、邀稿)
美国物理联合会（AIP） | American Institute of Physics
Shang, K. K.*, Yang, B., Moore, J. M., Ji, Q., & Small, M. (2020). Growing networks with communities: A distributive link model. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 30, 041101. (南大SCI学科重要、一作兼通讯)
Shang, K. K.*, Li, T. C., Small, M., Burton, D., & Wang, Y. (2019). Link prediction for tree-like networks. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 29(6), 061103. (南大SCI学科重要、一作兼通讯、2019年首次在国际上探讨了社交媒体上信息传播的异质性原理及其算法，被引近百次)
Ran, Y., Yi, J., Si, W., Small, M., & Shang, K. K.* (2025). Machine learning informed by micro-and mesoscopic statistical physics methods for community detection. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 35(7). (南大SCI学科重要、通讯)
Xu, W., Chen, S., Shang, K. K., Moore, J., & Meng, F. (2025). Asymmetric information and epidemic coupled dynamics regulated by heterogeneous dynamic behaviors in multilayer networks. Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, 35(11). (南大SCI学科重要)
欧洲物理学会（EPS） | European Physical Society
Shang, K. K.*, Small, M., Wang, Y., Yin, D., & Li, S. (2020). A novel metric for community detection. EPL (Europhysics Letters), 129, 68002. (南大SCI学科重要、一作兼通讯)
Shang, K. K.*, Small, M., Yin, D., Li, T. C., & Yan, W. (2019). The key to the weak-ties phenomenon. EPL (Europhysics Letters), 127, 48002. (南大SCI学科重要、一作兼通讯)
Shang, K. K.*, Small, M., Xu, X. K., & Yan, W. S. (2017). The role of direct links for link prediction in evolving networks. EPL (Europhysics Letters), 117, 28002. (南大SCI学科重要、一作兼通讯)
中国科学院（CAS） | Chinese Academy of Sciences
Yang, B., Shang, K. K., Small, M., & Chao, N. (2023). Information overload: How hot topics distract from news---COVID-19 spread in the US. National Science Open, 20220051. (共同通讯)
IEEE传感器理事会（IEEE Sensors Council）
Yi, J., Geng, W., Duan, Z., Ji, C., Shang, K. K.*, & Cheng, L. (2025). Vision-Based UAV 3D Tracking via Relative Pose Estimation. IEEE Sensors Journal, 26(6):8509-8519. (南大SCI学科重要、共同通讯，业余兴趣论文、与博士专业传统方向相关)
b. 国际经典出版社刊物 | International Classic Publishers
Liu, L., Chen, S., Small, M., Moore, J., & Shang, K. K. (2023). Global stability and optimal control of epidemics in heterogeneously structured populations exhibiting adaptive behaviour. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 107500. (南大SCI学科一流)
Jiang, Y., Chen, S., & Shang, K. K. (2024). Dynamics of sexually transmitted diseases with multi-pathway transmission and sex-based contact patterns. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 130273. (南大SCI学科重要)
Shang, K. K., Yan, W., & Small, M.* (2016). Evolving networks—Using past structure to predict the future. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 455, 120-135. (南大SCI学科重要、一作)
Zhang, Y., Feng, M., Shang, K. K.*, Ran, Y., & Wang, C. (2022). Peeking strategy for online news diffusion prediction via machine learning. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 598, 127357. (南大SCI学科重要、共同通讯)
Shang, K. K.*, Small, M., & Yan, W. (2017). Fitness networks for real world systems via modified preferential attachment. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 474, 49-60. (南大SCI学科重要、一作兼通讯)
Shang, K. K.*, Small, M., & Yan, W. (2017). Link direction for link prediction. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 469, 767-776. (南大SCI学科重要、一作兼通讯)
Shang, K. K., Yan, W., & Xu, X.* (2014). Limitation of degree information for analyzing the interaction evolution in online social networks. International Journal of Modern Physics C, 25(10), 1450056. (南大SCI学科重要、一作)
Xu, X., Shang, K. K., & Xiao, J. (2020). Quantifying the effect of community structures for link prediction by constructing null models. IEEE Access, 8, 89269-89280. (南大SCI学科重要)
Huang, J., Xu, R., Cheng, D., Zhang, S., & Shang, K. K. (2019). A novel hybrid clustering algorithm based on minimum spanning tree of natural core points. IEEE Access, 7, 43707-43720. (南大SCI学科重要)
Cui, W., Shang, K. K., Zhang, Y., Xiao, J., & Xu, X. (2018). Constructing null networks for community detection in complex networks. The European Physical Journal B, 91(7), 1-9. (南大SCI学科重要)
c. 其它出版社刊物 | Other Publishers
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)
Wang, Y., Chen, S., Yu, D., Liu, L., & Shang, K. K.* (2024). Propagation Dynamics of an Epidemic Model with Heterogeneous Control Strategies on Complex Networks. Symmetry, 16(2), 166. (南大SCI学科重要、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, C., Shang, K. K., & Qiao, J. (2021). Adaptive Similarity Function with Structural Features of Network Embedding for Missing Link Prediction. Complexity, 2021. (南大SCI学科重要、共同通讯)
Zhang, L., Zhou, Y., & Shang, K. K. (2025). How Facebook Mediated COVID-19 Risk Communication: Evidence from Chinese External Media During the Winter Olympics. Information, 16(4), 306. (ESCI、EI 共同通讯)
尚可可，许小可。(2014). 基于置乱算法的复杂网络零模型构造及其应用。电子科技大学学报, 43(1), 7-20. (EI、CSCD 一作)
许小可，崔文阔，崔丽艳，肖婧，尚可可。(2019). 无权网络零模型的构造及应用。电子科技大学学报, 48(1), 122-141. (EI、CSCD)
姚尊强，尚可可，许小可。(2012). 加权网络的常用统计量。上海理工大学学报, 34(1), 18. (中文核心，被引百余次)
🏆 科研项目|Research Projects
主持项目 | Principal Investigator
2019-2021 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)
2024-2026 江苏省社科基金一般项目："自媒体网络舆论极化演化新趋势及其治理研究" (24XWB004)
2024-2026 江苏省教改2024数字化专项："基于数智技术的计算传播学教学改革与实践研究" (2024CXJG061)
2023-2024 腾讯-betway88西汉姆联-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"
2023-2024 betway88西汉姆联教师数字化教学研究与实践项目："信息技术驱动的广告学课程混合式教学创新——以《数字化市场分析》为例" (优秀结项)
参与重大项目 | Major Collaborative Projects
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)
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)
国家社科基金重大项目（主要参与计算口述史相关的子项目）："数字时代的国家记忆共同体研究" (周海燕教授主持)
🤝 学术服务|Academic Service
期刊编辑 | Journal Editorial Roles
客座主编 | Guest Editor-in-Chief: Mathematics (SCI Q1)
客座主编 | Guest Editor-in-Chief: Complexity (former, SCI Q2), Symmetry (former, SCI Q2)
学术组织 | Professional Organizations
中国新闻史学会智能与计算传播学研究委员会 首任副秘书长 (2018.10-2020.10)
中国自动化学会计算社会与社会智能专业委员会 首批委员
期刊审稿 | Peer Review
网络科学领域近30本SCI期刊审稿人 (New Journal of Physics, Chaos, EPL, Physica A等)
人工智能顶级刊物审稿人 (TPAMI等20余本IEEE trans)
会议服务 | Conference Service
国际复杂网络及其应用大会程序委员会委员 (连续多年)
第9届金砖国家青年科学家论坛中方青年代表 (索契，AI主题)
🏅 部分荣誉奖励|Honors & Awards
2025年 betway88西汉姆联优秀班主任
2025年 郑钢基金-学业导师优秀示范奖
2025年 betway88西汉姆联川糖远贤奖教金（首次针对AI类课程颁发）
2025年 SCI刊物Mathematics最佳审稿人
2024年 betway88西汉姆联本科招生先进个人
2023年 江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师
2021年 中国新闻史学会智能与计算传播学年会论文一等奖
2020年 betway88西汉姆联工会积极分子
2018年 中科院二区SCI刊物Physcia A杰出审稿人
2017年 昆船奖学金
2016年 西北工业大学优秀研究生
2015年 西北工业大学优秀研究生
2014年 国家留学基金委“国家建设高水平大学公派研究生项目”资助（24 个月，2017年回国）
2014年 西北工业大学优秀研究生
2013年 研究生国家奖学金
2010年 国家励志奖学金
👨🎓 员工成果与就业|Student Achievements & Employment
硕士研究生 | Master's Students (Domestic)
2021级
杨君涵 | yangjunhan@smail.nju.edu.cn 腾讯在线视频产品部（北京）
2022级
潘笑 | panxiao@smail.nju.edu.cn 苏州市高新区管委会 |传播学顶会ICA口头报告、智能与计算传播学年会、国家奖学金、优秀研究生标兵、优秀毕业生
2023级
张力文 | zhangliwen@smail.nju.edu.cn 一作发表ESCI、EI双检索论文、传播学顶会IAMCR口头报告、智能与计算传播学年会 | 国家奖学金、优秀研究生标兵
杨妍妍 | yangyanyan@smail.nju.edu.cn 传播学顶会ICA口头报告 | 优秀研究生
何雨霖 | heyulin@smail.nju.edu.cn 人际传播研究
邓祎琳 | dengyilin@smail.nju.edu.cn 计算传播研究
2024级
靳子璇 | jinzixuan@smail.nju.edu.cn 论文入选传播学顶会NCA、智能与计算传播学年会
卢婉婷 | luwanting@smail.nju.edu.cn 品牌传播研究
2025级
李张欣 | lizhangxin@smail.nju.edu.cn 传播学顶会IAMCR口头报告
何逸铭 | heyiming@smail.nju.edu.cn 计算传播、数据新闻
洪天阳 | hongtianyang@smail.nju.edu.cn 计算传播研究
董金红 | dongjinhong@smail.nju.edu.cn 计算传播研究
王璐瑶 | wangluyao@smail.nju.edu.cn 计算传播、社交媒体
2026级
司伟 | siwei@smail.nju.edu.cn 参与发表SCI Q1区论文、智能与计算传播学年会
📰 媒体报道|Media Coverage
关于论文 Information overload: How hot topics distract from news---COVID-19 spread in the US, National Science Open（重大社会事件背景下的双层网络知识与疾病传播模型）主要报道：
美国科学促进会: https://www.eurekalert.org/news-releases/980825
中国自动化学会通讯: https://book.yunzhan365.com/nwwo/lvye/mobile/index.html#p=47
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
关于论文 Link prediction for tree-like networks（传播结构网络上的交互关系预测，2019年首次在国际上探讨了社交媒体上信息传播的异质性原理及其算法）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/
美国物理学家组织网: https://phys.org/news/2019-06-network-links-drugs-disease-ease.html
