香港中文大學系統工程及工程管理學系程鴻教授、孫相國博士榮獲2023年ACM SIGKDD會議最佳論文獎（研究型）。SIGKDD創立於1989年，是學術界、工業界和政府的數據挖掘研究人員和從業者分享想法、研究成果和經驗的頂級國際會議。這篇關於圖提示學習的論文，因創新的思想和方法而獲獎。這是SIGKDD歷史上首次有香港及內地學者獲此殊榮。

獲獎論文《All in One: Multi-task Prompting for Graph Neural Networks》提出新穎的多任務背景下圖神經網絡的提示學習方法，令預訓練模型更有效地運用在各種圖學習任務上，為大型圖模型的研究和發展奠定了基礎。論文提出的大規模預訓練圖模型的提示框架能夠有效利用先驗圖知識來解決特定應用中標注缺乏的問題，支持創建各種圖學習模型。

程鴻教授2008 年獲得伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校計算機科學博士學位。她的研究興趣包括數據挖掘和數據管理，大規模圖學習和管理，數據挖掘算法及其應用。 她曾榮獲2009年SIGKDD博士論文獎最終入圍獎，及2010年香港中文大學校長模範教學獎。