近期，民族教育信息化教育部重点实验室甘健侯教授团队指导的教育学部2023级教育技术学博士研究生王明杰，以第一作者身份完成的研究成果“Structure–Semantic Fusion Contrastive Transformer for Robust Knowledge Graph Embedding”被国际权威期刊《Expert Systems with Applications》（中科院一区Top期刊）录用。该成果云南师范大学为第一完成单位，甘健侯教授为通讯作者。

该研究提出了一种面向鲁棒知识图谱嵌入的结构-语义融合对比Transformer模型S²-KGE。该模型通过NodeRank引导的路径生成策略挖掘知识图谱中具有重要结构和语义价值的子图信息，并结合结构-语义融合对比学习与掩码实体-关系建模机制，实现图拓扑结构与语义信息的协同表示。该方法能够有效提升知识图谱中复杂关系、稀疏实体和上下文依赖的建模能力，在多个基准数据集的链接预测任务中取得优于现有代表性方法的性能表现，为知识图谱推理、智能问答、推荐系统和智能教育等领域的知识表示与智能应用提供了新的技术参考。

《Expert Systems With Applications》是计算机科学领域的国际顶级期刊，中科院分区计算机科学大类一区TOP期刊，2025年最新影响因子为7.5。该成果的发表体现了民族教育信息化教育部重点实验室在知识图谱与智能教育交叉领域的技术创新突破，为智能教育多场景知识驱动应用提供了有效解决方案。