在第六届 ChineseCSCW 2025 协同智能大数据竞赛中，由SCHOLAT团队研究生纪少杰、卢泓钢、凌嘉辉三位同学共同完成的项目《基于大语言模型的学者推荐系统研究报告》荣获竞赛二等奖。

该项目面向学者网图数据的推荐任务，提出并实现了一种融合图神经网络（GNN）与大语言模型（LLM）的混合推荐架构。团队采用 GraphSAGE 模块捕获学者之间的图结构信息，并利用 Qwen3-0.6B 模型提取学者简介的文本语义特征，在结构关系与语义信息的结合上进行了有效创新。实验结果表明，该方法能够有效提升推荐性能，具有良好的应用潜力。

图1 ChineseCSCW 2025颁奖现场合影