经同行专家评审和学会奖励工作委员会终审，上海市计算机学会2021年度优秀博士、硕士学位论文奖于2022年7月10日揭晓评选结果，学院共有4位研究生分别获得优秀博士、硕士学位论文奖及提名奖。其中，梁家卿同学（导师：汪卫）的论文《大规模知识图谱的自动化质量管理》获得优秀博士学位论文奖；周翔同学（导师：彭鑫）的论文《基于轨迹分析的微服务故障定位》获得优秀博士学位论文提名奖；蒋林曦同学（导师：姜育刚）的论文《深度视觉模型的对抗攻击方法研究》和李晨光同学（导师：肖仰华）的论文《中文百科事件抽取及可视化系统》获得优秀硕士学位论文奖。
梁家卿同学的博士论文《大规模知识图谱的自动化质量管理》由汪卫教授和肖仰华教授共同指导完成。该论文针对大规模知识图谱缺失、噪音、过期等质量问题，全面地提出了一系列自动化知识图谱质量改进方法和框架，有效提升了大规模知识图谱的准确率、覆盖率和时效性。相关方法不仅在多个国际竞赛中获得优异名次（如2019年语言与智能技术竞赛中文信息抽取任务的第一名），并且在知识工场平台和大型百科知识图谱CN-DBpedia等得以广泛应用。梁家卿博士现任9001cc金沙首页大数据学院青年副研究员，先后入选9001cc金沙首页超级博士后计划、上海市超级博士后计划，并获得上海市优秀毕业生等奖项以及中国博士后基金站中特别资助和国家自然科学基金青年基金等项目资助。
周翔同学的博士论文《基于轨迹分析的微服务故障定位》对于微服务系统的故障调试和根因定位问题开展了企业调研，在此基础上开发了一套微服务系统开源基准系统TrainTicket并提出了基于可视化分析和机器学习的故障分析方法。周翔同学的研究工作获得软件工程国际旗舰期刊《IEEE Transactions on Software Engineering》2018年度最佳论文奖，博士论文获得2020年“CCF优秀博士学位论文奖”提名。所开发的TrainTicket系统已经成为主流的微服务基准系统之一，被几十家国内外高校和研究机构用于微服务及智能化运维（AIOps）相关研究。
蒋林曦同学的硕士论文《深度视觉模型的对抗攻击方法研究》主要研究在针对深度视觉模型的对抗攻击方法，用以评估部署在现实环境的深度视觉模型的安全性，相关研究工作收录于A类会议ACM Multimedia。蒋林曦同学在研究生阶段曾获国家奖学金，上海市优秀毕业生，现在腾讯从事应用研究工作。
李晨光同学的硕士论文《中文百科事件抽取及可视化系统》提出面向大规模中文百科文本的实体事件抽取任务，设计了一系列创新的模型与算法，包括实体细粒度概念识别、事件时间消歧、事件指代消歧以及引入段落时序信息与实体概念信息来的事件分类算法等，并完成了一个大规模实体事件可视化系统。李晨光硕士现在是字节跳动的自然语言处理工程师。
本次学院获得的研究生优秀学位论文奖展现了学院在研究生培养方面所取得的成绩。今后，学院将与各位研究生导师一起继续深入推进研究生培养质量提升以及优秀研究生培养，力争取得更多的学术研究以及人才培养成果。
