※教师简介
欧阳小草，现任1277星际-XJ.1277.com|网站登陆副教授、硕士生导师。2023年毕业于西南交通大学，获得工学博士学位（硕博连读）。欧阳小草博士主要研究方向涉及城市计算、时空数据挖掘、联邦学习、持续学习等。在国际顶级期刊/会议、国内外知名期刊/会议发表关于时空数据挖掘、时空联邦等相关领域研究论文30余篇，包括TKDE、 KDD、AAAI、Information Fusion、KBS、PR、Neural Network等。主持国家自然科学基金青年基金项目、四川省自然科学基金青年基金项目和中央高校青年教师成长项目。合作出版教材1本，授权发明专利多项。在数据挖掘、大数据分析、人工智能、深度学习、城市计算应用等领域积累了丰富的研究经验和相关成果。目前担任多个国际领域会议程序委员和顶级期刊审稿人如KDD、AAAI、ICDM、WSDM、TKDD、PR、KBS、TRC、ADVEI、ESWA和EAAI等。
欢迎勤奋好学，具有良好编程能力和英语能力，对深度学习、数据挖掘、大数据分析、人工智能、城市计算、联邦学习、持续学习等方向感兴趣的同学与我联系，欢迎本科生加入课题组参与科研。请有意向的同学发送个人简历等材料至本人邮箱，我会尽快回复邮件并安排面谈。期待你们的加入！
※研究领域
深度学习、城市计算、时空数据挖掘、时空联邦、持续学习
※教育背景
2019-2023 西南交通大学 计算机科学与技术 博士
2016-2019 西南交通大学 计算机科学与技术 硕士（硕博连读）
※职业经历
2026/01年至今 西南财经大学 副教授（破格）、硕士生导师
2024/01年2026/01 西南财经大学 讲师、硕士生导师
※研究成果
部分代表性学术论文（其中*通讯作者，完整论文情况详见Google Scholar）
[1] Pengcheng Zhang（硕士生）, Xiaocao Ouyang*, et al. TS-MTM: Temporal-Spectral Masked Time-Series Modeling for Forecasting. Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V. 2 (KDD), 2026. (CCF A类会议，数据挖掘顶级会议)
[2] Wei Huang, Zhihong Wang, Yanyong Huang, Jia Liu, Xiaocao Ouyang*. SEA-FGT: Frequency-Guided Transformer with Semantic Expert Augment for Time Series Anomaly Detection. Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V. 2 (KDD), 2026. (CCF A类会议，数据挖掘顶级会议)
[3] Pengcheng Zhang (硕士生), Wei Huang, Jie Wang, Ran Peng, Qiang Zhai, Xiaocao Ouyang*. DWDMixer: Detail-Aware Wavelet Decomposition and Mixing for Time Series Forecasting in IoT Systems[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2026.(SCI一区Top)
[4] Metoh Adler Loua (博士生), Xiaocao Ouyang*, et al. Heterogeneous Multi-Objective Contrastive Learning for Stock Prediction. Expert Systems with Applications, 2026:132492. (SCI一区Top)
[5] Wei Huang, Junling Chen, Zhan Lin, Feng Wang, Jie Wang, Dexian Wang, Xiaocao Ouyang*, Tianrui Li, Junbo Zhang. Federated learning for spatio-temporal data mining: a survey. Information Fusion，2026:104287. (SCI一区 Top, 影响因子:15.5)
[6] Pengcheng Zhang (硕士生), Xiaocao Ouyang*, et al, UWT-Net: Mining Low-Frequency Feature Information for Medical Image Segmentation[C]. International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), 2025: 615-624. (CCF B类会议)
[7] Yaxi Pan (本科生), Jingbo Hou, Wei Huang, Jihong Wan, Jie Wang, Xiaocao Ouyang*, et al. TGCRN: Time-Varying Graph Convolutional Recurrent Network for Traffic Flow Prediction. International Conference on Intelligent Systems and Knowledge Engineering (ISKE), 2026: 206-226. (国际EI会议)
[8] Xiaocao Ouyang, et al. CityTrans: Domain-Adversarial Training with Knowledge Transfer for Spatio-Temporal Prediction across Cities [J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2024, 36(1): 62-76. （CCF A类期刊，SCI一区Top, 数据挖掘顶刊）
[9] Xiaocao Ouyang, et al. Enhancing few-sample spatio-temporal prediction via relational fusion-based hypergraph neural network [J]. Information Fusion 121 (2025): 103149. ( SCI一区 Top, 影响因子:15.5)
[10] Xiaocao Ouyang, et al. Enhancing Cross-City Spatio-Temporal Prediction via Dynamic Multi-Scale Hypergraph Learning with Domain Adversarial Training[J]. Knowledge-Based Systems, 2025: 114352. ( SCI一区Top)
[11] Yanhua Li（博士生）, Xiaocao Ouyang, Chaofan Pan, Jie Zhang, Sen Zhao, Shuyin Xia, Xin Yang, Guoyin Wang, Tianrui Li. Multi-Granularity Open Intent Classification via Adaptive Granular-Ball Decision Boundary[C]. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2025, 39(23): 24512-24520. (CCF A类会议，人工智能顶级会议)
[12] Xiaocao Ouyang, et al. Domain Adversarial Graph Neural Network with Cross-city Graph Structure Learning for Traffic Prediction [J]. Knowledge-Based Systems. 2023: 110885. （SCI一区Top）
[13] Wei Huang, Dexian Wang, Xiaocao Ouyang, Jihong Wan, Jia Liu, Tianrui Li. Multimodal federated learning: Concept, methods, applications and future directions[J]. Information Fusion, 2024, 112: 102576. ( SCI一区 Top, 影响因子:15.5)
[14] Xiaocao Ouyang, et al. Dual-Channel Spatial-Temporal Difference Graph Neural Network for PM2.5 Forecasting [J]. Neural Computing and Applications, 2023, 35(10): 7475-7494.
[15] Xiaocao Ouyang, et al. Spatial-Temporal Dynamic Graph Convolution Neural Network for Air Quality Prediction [C]. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2021.（CCF C类会议）
部分专利
[1] 欧阳小草，后镜博等. 基于联邦学习的动态时空图交通流量预测方法及相关装置. 授权号：CN121904994B. 已授权
[2] 杨燕, 欧阳小草等. 一种基于领域自适应与知识迁移的交通流量预测方法. 授权号：CN115034478B. 已授权
主要科研项目
[1] 国家自然科学基金青年项目：基于深度表征和迁移学习的城市时空预测方法研究， 2025-01至2027-12，主持
[2] 四川省自然科学基金青年项目，2026-01至2027-12，主持
[3] 中央高校青年教师成长项目，2026-01至2026-12，主持
[4] 国家自然科学基金面上项目：基于多粒度认知的联邦持续学习关键技术研究, 2025-01至2028-12, 主研
[5] 国家自然科学基金面上项目：基于多视图融合的序列数据深度学习模型研究, 2020-01至2023-12, 参研
[6] 成都市科技局“生成式人工智能”基础研究项目，基于联邦多模态大模型的普惠金融关键技术研究，2026-1至2027-12，主研
