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 -