2025年4月25日上午，华中科技大学计算机科学与技术学院智能与分布计算(IDC)实验室李玉华教授指导的2021级博士生陈汉同学顺利通过博士学位论文答辩。

陈汉同学的博士论文题目为“基于特征增强的图对比学习算法研究”。论文围绕着在图对比学习中进行特征增强这一核心目标，分别从同配图的拓扑特征和多模态特征以及异配图的高频特征共三个层面出发，对图对比学习任务中社区语义信息的利用、多尺度对比损失函数的设计、图对比学习中的多模态信息利用和异配图中的高频信息利用问题进行深入分析和优化，提出了四种创新框架：（1）提出基于社区强度特征增强的图对比学习算法，通过量化社区差异和语义保留增强策略提升社区结构捕捉能力，实验验证其在节点分类等任务中的有效性；（2）设计基于双驱社区强度特征的多尺度图对比学习算法，结合结构和属性双驱机制及节点关键性区分，增强复杂社区关系建模能力，设计节点和社区协同优化多尺度对比学习损失函数，在多个下游任务中表现优异；（3）提出基于模态对齐的多模态特征增强图对比学习算法，融合图结构、文本和图像信息，提升模型在有限标签样本和模态错配下的鲁棒性，实验性能显著提高；（4）开发基于高频特征增强的异配图对比学习算法，设计高通滤波器以及采用规则化和稳定化技术优化异配图表征，实验显示其泛化能力和扩展能力优异。为图对比学习在特征增强领域提供了理论上和实践上的范式与路径。

答辩委员会由华中科技大学人工智能与自动化学院钟胜教授（主席）、武汉大学计算机学院钱铁云教授、华中科技大学人工智能与自动化学院胡汉平教授、武汉理工大学计算机与人工智能学院李春林教授、华中科技大学计算机科学与技术学院朱虹教授组成。委员们分别从研究问题、实验细节、理论分析、论文撰写以及未来发展趋势等不同角度进行提问，陈汉针对所有问题均详细进行了回答。

经答辩委员会讨论，认为陈汉同学的论文达到了博士学位论文水平，一致同意通过陈汉同学的博士学位论文答辩，并建议授予工学博士学位。