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何向南

  • 王百宗
  • 2024-01-03
  • 31438

个人简历/Personal resume 

何向南,中国科学技术大学教授、博导、大数据学院副院长,合肥综合性国家科学中心数据空间研究院副院长,安徽省人工智能学会副理事长。常年致力于信息检索与推荐、数据挖掘、机器学习等大数据与人工智能领域前沿研究,在CCF A类会议和期刊发表论文100余篇,如会议SIGIRWWWKDD等和期刊IEEE TKDEACM TOIS等,谷歌学术引用36000余次,Elsevier中国高被引学者,研究成果在多个商业公司的线上系统获得应用,取得积极效果。担任多个期刊的副主编,如IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)IEEE Transactions on Big Data (TBD), ACM Transactions on Information Systems (TOIS)ACM Transactions on Recommender Systems (TORS)等。主持多项国家级项目,如基金委重点项目,科技部重点研发计划课题等,入选2018年青年国家创新人才项目。


所获荣誉

1. 2016年,SIGIR最佳论文提名奖

2. 2018年,WWW最佳论文提名奖

3. 2020年,阿里巴巴达摩院青橙奖(获奖理由:聚焦个性化推荐,为信息过载精准施策)

4. 2021年,SIGIR最佳论文提名奖

5. 2022年,教育部技术发明一等奖

6. 2022年,AI 2000人工智能最具影响力学者“信息检索与推荐”领域排名第一

7. 2023年,SIGIR最佳论文提名奖

8. 2023年,国际基础科学大会前沿科学奖

9. 2023年,安徽青年五四奖章


研究方向/Research direction 
1
、信息检索与推荐
2
、数据挖掘与大数据
3
、大模型与通用人工智能


招生信息/Enrollment information 

需学生具备:
1.
对做研究有热情有决心
2.
较强的编程能力
3.
机器学习基础知识和实践经验
4.
较好的数学基础(微积分、线性代数、概率论与统计等)
5.
较好的英语水平(六级500分以上或其他对等成绩)
6.
较好的沟通能力
 

论文专著/The monograph 

论文专著代表作:

[1] Xiangnan He, Hanwang Zhang, Min-Yen Kan, and Tat-Seng Chua. Fast Matrix Factorization for Online Recommendation with Implicit Feedback. In SIGIR 2016.

[2] Xiangnan He, Lizi Liao, Hanwang Zhang, Liqiang Nie, Xia Hu, and Tat-Seng Chua. Neural Collaborative Filtering. In WWW 2017.

[3] Xiangnan He and Tat-Seng Chua. Neural Factorization Machines for Sparse Predictive Analytics. In SIGIR 2017.

[4] Xiang Wang, Xiangnan He*, Yixin Cao, Meng Liu & Tat-Seng Chua. KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation. In KDD 2019. Frontier of Science Award

[5] Xiangnan He, Kuan Deng, Xiang Wang, Yan Li, Yongdong Zhang and Meng Wang. LightGCN: Simplifying and Powering Graph Convolution Network for Recommendation. In SIGIR 2020.

[6] Yang Zhang, Fuli Feng, Xiangnan He*, Tianxin Wei, Chonggang Song, Guohui Ling and Yongdong Zhang. Causal Intervention for Leveraging Popularity Bias in Recommendation. In SIGIR 2021. Best Paper Honorable Mention

[7] Chongming Gao, Kexin Huang, Jiawei Chen, Yuan Zhang, Biao Li, Peng Jiang, Shiqi Wang, Zhong Zhang & Xiangnan He*. Alleviating Matthew Effect of Offline Reinforcement Learning in Interactive Recommendation. In SIGIR 2023. Best Paper Honorable Mention

[8] Keqin Bao, Jizhi Zhang, Yang Zhang, Wenjie Wang, Fuli Feng & Xiangnan He*. TALLRec: An Effective and Efficient Tuning Framework to Align Large Language Model with Recommendation. In Recsys 2023.


单位:信息科学技术学院 / 大数据学院

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邮编:230022

电话:86-551-63607236

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实验室介绍: http://data-science.ustc.edu.cn/