近日，广西多源信息挖掘与安全重点实验室张师超教授团队的研究论文 “Adaptive kNN graph model” 被国际顶级学术期刊《Nature Communications》正式录用并在线发表。该期刊为 Springer Nature 旗下综合性学术期刊，最新影响因子为 15.7，涵盖生命科学、物理学、化学、地球科学、信息科学等多个研究领域。此次论文发表也是广西师范大学计算机科学与工程学院首次以通讯作者单位在 Nature 子刊上发表研究成果。

   该论文通讯作者为张师超教授，第一作者为其指导的博士毕业生李佳烨（现为浙江大学博士后），共同作者包括其指导的博士生许航（中南大学）。研究聚焦人工智能领域中最经典的非参数分类方法——K近邻算法（KNN）。尽管该方法简单、易实现、精准度高，但其懒惰学习机制导致推理延迟和计算复杂度较高，限制了在实时场景中的应用。

   针对上述问题，团队提出了一种自适应 KNN 图模型，将懒惰学习转化为模型推理。通过在六个不同类型数据集上与八种先进方法的对比实验，结果表明，该模型在保持分类精度的前提下，显著加快了推理速度，实现了实时性能要求。

   论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-74296-2