陈恩红教授介绍
姓名
陈恩红


工作单位
中国科学技术大学

学位/职称
教授

办公室电话


Email
cheneh@ustc.edu.cn

教育背景
1996.01，中国科学技术大学，计算机科学与技术，博士

研究方向
数据挖掘，个性化推荐系统，社交网络与社交媒体分析

任职经历
现任中国科大智慧城市研究院（芜湖）院长，中国科学技术大学大数据学院执行院长，计算机科学与技术学院副院长，语音及语言信息处理国家工程实验室副主任，大数据分析及应用安徽省重点实验室主任，第二届上海市决策咨询委员会委员，安徽省政府参事室特约研究员，中国计算机学会会士,中国人工智能学会会士，安徽省计算机学会理事长。担任教育部计算机类专业教学指导委员会委员，中国计算机学会大数据专家委员会副主任、人工智能与模式识别专委会委员、数据库专委会委员、大数据专家委员会委员，中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员、机器学习专委会常务委员。曾任中国计算机学会YOCSEF合肥分论坛首任主席（2011年）、安徽省计算机类专业合作委员会主任。担任IEEE Transaction on Knowledge and Data Engineering、ACM Transaction on Intelligent Systems and Technology、Knowledge and Information System、WWW Journal、IEEE Transactions on System、Man and Cybernetics：System，计算机研究与发展、模式识别与人工智能、计算机应用、智能系统学报等多个国内外学术期刊编委，多次担任KDD、IJCAI、AAAI、ICDM、PAKDD、SDM等重要国际学术会议的程序委员会委员，全国性学术会议NDBC’2012、CCDM’2014、CNCC’2015等的程序委员会主席以及BDTC 2019大会主席等。

主持、参与项目
1.国家重大科研仪器研制项目，**，基于大数据的微反应情感分析仪器，2018/1-2022/12，在研，主持；
2.国家自然科学基金重点项目，U**，网络大数据协同建模与序列分析的理论和方法研究，2017/1-2020/12，在研，主持；
3.国家****科学基金，**，情境数据挖掘及应用、2014/12-2017/12，已结题，主持
4.国家自然科学基金，**，面向移动用户个性化服务的情境数据挖掘方法及应用研究，2011/1-2013/12，已结题，主持

个人获奖
2019年 第十七届中国机器学习会议（CCML2019）最佳学生论文奖
2019年 KDD CUP 2019特别奖
2018年 高等学校科学研究优秀成果奖自然科学奖一等奖（排名第一）
2018年 KDD最佳学生论文奖
2018年 KSEM最佳论文奖
2017年 入选“****”科技创新领军人才
2017年 创新人才推进计划重点领域创新团队
2017年 中国人工智能学会优秀博士论文导师奖
2016年 中国科学院优秀导师奖
2016年 中国科学院“朱李月华优秀教师奖”
2016年 安徽省“特支计划”创新领军人才
2016年 著作入选“Notable Computing Books and Articles - 2016”
2015年 SDM最佳论文提名
2015年 安徽省政府特殊津贴
2015年 中国科学院“朱李月华优秀教师奖”
2014年 中国科学院优秀导师奖
2013年 国家****基金获得者
2013年 中国科学院“朱李月华优秀教师奖”
2012年 “情境数据挖掘方法及应用研究”获教育部自然科学二等奖（排名第1）
2012年 中国科学院优秀导师奖
2011年 ICDM最佳研究论文奖
2010年 中国计算机学会(CCF)优秀博士论文导师奖
2008年 KDD最佳应用论文奖
2006年 获王宽诚育才奖一等奖
2005年 入选教育部新世纪优秀人才支持计划
1995年 获中国科学院院长优秀奖

代表性论著
1.Yijun Wang, Yingce Xia, Li Zhao, Jiang Bian, Tao Qin, Enhong Chen, Tie-Yan Liu, Semi-Supervised Neural Machine Translation via Marginal Distribution Estimation, IEEE/ACM Trans. Audio, Speech & Language Processing (IEEE-ACM T AUDIO SPE) 27(10): 1564-1576 (2019).
2.Tong Xu*, Hengshu Zhu, Hao Zhong, Guannan Liu, Hui Xiong, Enhong Chen*, Exploiting the Dynamic Mutual Influence for Predicting Social Event Participation, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE), 31(6): 1122-1135 (2019).
3.Qi Liu*, Zhenya Huang*, Yu Yin, Enhong Chen*, Hui Xiong, Yu Su, Guoping Hu, EKT: Exercise-aware Knowledge Tracing for Student Performance Prediction, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE).
4.Tong Xu, Hengshu Zhu, Hui Xiong, Hao Zhong, Enhong Chen, Exploring the Social Learning of Taxi Drivers in Latent Vehicle-to-Vehicle Network, IEEE Transactions on Mobile Computing (IEEE TMC), 2019, accepted.
5.Defu Lian, Xing Xie, Enhong Chen. Discrete Matrix Factorization and Extension for Fast Item Recommendation, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE), accepted.
6.Hongke Zhao, Binbin Jin, Qi Liu, Yong Ge, Enhong Chen, Tong Xu, Xi Zhang, Voice of Charity: Prospecting the Donation Recurrence & Donor Retention in Crowdfunding, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE).
7.Qi Liu, Shiwei Tong, Chuanren Liu, Hongke Zhao, Enhong Chen*, Haiping Ma, Shijin Wang, Exploiting Cognitive Structure for Adaptive Learning, In Proceedings of the 25th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'19), Anchorage, AK, USA, 2019, accepted.
8. Le Zhang, Chen Zhu, Hengshu Zhu, Tong Xu, Enhong Chen, Chuan Qin, Hui Xiong, Large-Scale Talent Flow Forecast with Dynamic Latent Factor Model, In Proceedings of the Web Conference 2019 (WWW'19), San Francisco, CA, USA, 2019.
9.Zaiyi Chen, Zhuoning Yuan, Jinfeng Yi, Bowen Zhou, Enhong Chen*, Tianbao Yang, Universal Stagewise Learning for Non-Convex Problems with Convergence on Averaged Solutions, International Conference on Learning Representations (ICLR'2019), New Orleans, Louisiana, United States, May 6-9 2019.
10.Hongyuan Zhu, Qi Liu*, Nicholas Jing Yuan, Chuan Qin, Jiawei Li, Kun Zhang, Guang Zhou, Furu Wei, Yuanchun Xu, Enhong Chen, XiaoIce Band: A Melody and Arrangement Generation Framework for PopMusic, The 24th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD'2018): 2837-2846, London, UK, August 19-23 2018.(Best Student Paper Award of Research Track).
11.Zaiyi Chen*, Yi Xu*, Enhong Chen, Tianbao Yang, SADAGRAD: Strongly Adaptive Stochastic Gradient Methods, The 35th International Conference on Machine Learning (ICML'2018): 912-920, Long Beach, California, June 10-15 2018.
http://staff.ustc.edu.cn/~cheneh/