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连德富
单位:计算机科学与技术学院
地址:西区科技楼东715室
邮编:230027
电话:无
个人主页: http://staff.ustc.edu.cn/~liandefu/
实验室介绍:
 
个人简历 Personal resume
连德富,男,博士,特任教授,国家优青获得者。2014年获得中国科学技术大学计算机应用技术专业博士学位,中科大-微软联合培养。主要研究方向是数据挖掘与机器学习。在KDD、WWW、NeurIPS、TKDE、TOIS等重要国际学术会议和期刊发表论文70余篇,曾获得2018年度教育部自然科学一等奖、四川省教学成果二等奖、APWeb 2016最佳学生论文奖、中科院院长奖等奖励。目前主持自然科学基金优秀青年基金、面上项目以及和微软、京东、阿里等企业的联合研究项目。担任KDD、WWW、ICML、ICLR等40余个国际学术会议的程序委员会委员以及国际期刊IEEE TKDE、ACM TOIS等审稿人。详情请见个人主页:http://staff.ustc.edu.cn/~liandefu
 
研究方向 Research direction
1、深度学习
2、数据挖掘
3、推荐系统
 
招生信息 Enrollment information
计算机、应用数学、统计学等相关专业
具有较强的编程能力,熟练掌握Python、C++/C
熟练掌握机器学习的基本算法
熟悉Tensorflow、Pytorch等深度学习编程框架
 
论文专著 The monograph
1) Sampling-Decomposable Generative Adversarial Recommender - NeurIPS 2020 - 2020 -
2) Geography-Aware Sequential Location Recommendation - KDD 2020 - 2020 -
3) Product Quantized Collaborative Filtering - IEEE TKDE - 2020 -
4) Personalized Ranking with Importance Sampling - WWW 2020 - 2020 -
5) LightRec: a Memory and Search-Efficient Recommender System. - WWW 2020 - 2020 -
6) Discrete Matrix Factorization and Extension for Fast Item Recommendation - IEEE TKDE - 2019 -
7) GeoMF++: Scalable location recommendation via joint geographical modeling and matrix factorization - ACM TOIS - 2018 -
8) High-order Proximity Preserving Information Network Hashing - KDD 2018 - 2018 -
9) Scalable content-aware collaborative filtering for location recommendation - IEEE TKDE - 2018 -
10) Discrete content-aware matrix factorization - KDD 2017 - 2017 -
11) Sparse Bayesian Content-Aware Collaborative Filtering for Implicit Feedback - IJCAI 2016 - 2016 -
12) GeoMF: joint geographical modeling and matrix factorization for point-of-interest recommendation - KDD 2014 - 2014 -
 
报考意向 Ambition
 
 
 

如果有意向报考此老师的硕士或博士,请留下你的信息。

 
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个人简历:

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