2023年8月及9月，人工智能领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（IEEE TKDE）》正式发表了赵宇教授为第一作者、西南财经大学为第一单位的两篇学术论文。

第一篇题为：“Learning Bi-typed multi-relational heterogeneous graph via dual hierarchical attention networks.” IEEE TKDE 35, no. 9 (2022): 9054–9066。该论文主要致力于研究二元多关系异质图（Bi-type Multi-relational Heterogeneous Graph, BMHG）上的节点表示学习问题，提出了一种新的基于二元多关系异质图的双塔分层注意力网络（Dual Hierarchical Attention Networks, DHAN）。

第二篇题为：“Stock movement prediction based on bi-typed hybrid-relational market knowledge graph via dual attention networks.” IEEE TKDE 35, no. 8 (2022): 8559–8571。该论文主要研究证券波动风险，为建模真实金融市场中上市公司之间的复杂关系，充分考虑股价波动中的动量溢出效应，该工作构建了一个全面的市场知识图谱（Market Knowledge Graph, MKG），并提出了一种新的基于双塔注意力网络（Dual Attention Networks, DANs）的股价预测模型。

IEEE TKDE是CCF A类国际期刊，也是《清华大学计算机学科群推荐学术会议和期刊列表》数据库与数据挖掘方向排名第1位A类期刊。

这是通用人工智能与金融创新团队的又一标志性成果。团队依托金融智能与金融工程四川省重点实验室，自成立以来，团队始终聚焦大模型、通用人工智能、金融科技等前沿基础理论研究和面向国家重大战略需求的应用研究，所取得的成果为bat365在线平台“双一流”建设、“新财经”、“新工科”的发展以及财经科技集成创新平台建设提供了有力支撑。

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