主要研究方向包括图机器学习、知识增强大模型（RAG）与智能视觉分析。围绕图神经网络、图表示学习和图对比学习，研究复杂关系建模、噪声鲁棒学习及样本价值评估等问题；面向大语言模型，重点开展检索增强生成、参数化知识注入、智能体及医学问答研究；同时关注高光谱图像分析、推荐系统和三维场景重建等领域，致力于构建具有较强泛化能力、可解释性和实际应用价值的智能学习方法。