徐君
徐君分别于2001年和2006年获得南开大学学士学位和博士学位。毕业后先后就职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室和中科院计算所，于2018年9月加入中国人民大学，任教授、博导。

徐君的研究兴趣包括信息检索、机器学习和大数据分析，在SIGIR、WWW、ACL、CIKM、WSDM、AAAI等国际学术会议和JMLR、TKDE、TOIS、TIST等期刊发表论文五十余篇，获专利授权10项；所提出的排序学习算法收录于多本国际知名信息检索教科书和计算机手册，在多所国际知名大学的课程中被讲授，应用于开源系统Lemur以及微软、华为的搜索产品；获ACM SIGIR 2019 Test of Time Award Honorable Mention、CIKM 2017 Best Full Paper Runner-up、AIRS 2010和ICMLC 2005最佳论文奖。担任SIGIR、AAAI、TheWebConf和ACML等国际会议的高级程序委员会委员(Senior PC)，担任期刊ACM TIST副主编和JASIST编委。
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个人主页：https://scholar.google.com/citations?user=su14mcEAAAAJ
电子邮箱：junxu [AT] ruc.edu.cn

详细资料

教育经历
1997-2001 南开大学 本科
2001-2006 南开大学 博士

工作经历
2006年-2012年 微软亚洲研究院 副研究员
2012年-2014年 华为诺亚方舟实验室 资深研究员
2014年-2018年 中国科学院计算技术研究所 研究员、博导
2018年至今 中国人民大学教授、博导

研究方向
信息检索，互联网搜索，机器学习，大数据分析

讲授课程
数据科学导论（本科）
智能信息检索（研究生）

对学生的培养要求
徐君具有丰富指导学生的经验：在微软亚洲研究院和华为诺亚方舟实验室工作的8年多时间里指导过20余名实习生；在中科院计算所工作期间共指导博士生7名、硕士生7名，学生毕业后就职于谷歌、微软、腾讯、阿里巴巴、搜狗等国内外知名企业。
学生能力培养目标：
科学素养培养：理解基本科学观点和科学探究过程，认识科学技术对人类生活工作所产生的影响；
专业能力培养：培养学生的科学研究能力（论文阅读、工作调研、问题分析、方法设计、实验分析、论文写作等）、系统研发能力（编程、系统设计、项目管理），结合学生的特长和兴趣为学生制定不同的培养计划；
欢迎各位有意向攻读硕士或博士学位的同学报考！

科研项目
1. 国家自然科学基金面上项目：基于强化学习的信息检索排序模型研究；主持
2. 北京智源人工智能研究院智能信息检索与挖掘方向项目：交互式信息检索；主持
3. 中国人民大学新教师启动项目：面向网络搜索的强化排序学习模型研究；主持
4. 企业委托项目：面向移动搜索的查询-文档语义匹配模型研究；主持
5.开源系统：大数据分析系统EasyML https://github.com/ICT-BDA/EasyML，创始人

科研成果
专著：
Hang Li and Jun Xu (2014), Semantic Matching in Search, Foundations and Trends in Information Retrieval: Vol. 7: No. 5, pp 343-469.
部分期刊论文：
[1] Jun Xu, Wei Zeng, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng (2019). Modeling the Parameter Interactions in Ranking SVM with Low-Rank Approximation. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), Vol. 31: No. 6, pp 1181-1193.

[2] Jun Xu, Long Xia, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng (2017). Directly Optimize Diversity Evaluation Measures: a New Approach to Search Result Diversification. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), Vol. 8: No. 3, Article 41, pp 41:1-41:26.

[3] Quan Wang, Jun Xu, Hang Li, and Nick Craswell (2013). Regularized Latent Semantic Indexing: A New Approach to Large Scale Topic Modeling. ACM Transactions on Information System (TOIS), Vol. 31: No. 1, Article 5, pp 5:1-5:44.

[4] Wei Wu, Jun Xu, Hang Li, and Satoshi Oyama (2011). Learning Robust Relevance Model for Search using Kernel Method. Journal of Machine Learning Research (JMLR), Vol. 12: pp 1429-1458.

部分会议论文:
[1] Yue Feng, Jun Xu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, Wei Zeng, and Xueqi Cheng. From Greedy Selection to Exploratory Decision-Making: Diverse Ranking with Policy-Value Networks. In Proceedings of the 41st annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2018), Ann Arbor, MI, USA, pp. 125-134, 2018.

[2] Long Xia, Jun Xu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, Wei Zeng, and Xueqi Cheng. Adapting Markov Decision Process for Search Result Diversification. In Proceedings of the 40th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2017), Shinjuku, Tokyo, Japan, pp. 535-544, 2017.

[3] Long Xia, Jun Xu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng. Modeling Document Novelty with Neural Tensor Network for Search Result Diversification. In Proceedings of the 39th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2016), Pisa, Italy, pp. 395-404, 2016.

[4] Long Xia, Jun Xu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng. Learning Maximal Marginal Relevance Model via Directly Optimizing Diversity Evaluation Measures. In Proceedings of the 38th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2015), Santiago, Chile, pp. 113-122, 2015.

[5] Quan Wang, Zheng Cao, Jun Xu, and Hang Li. Group Matrix Factorization for Scalable Topic Modeling. In Proceedings of the 35th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2012), Portland, Oregon, USA, pp. 375-384, 2012.

[6] Quan Wang, Jun Xu, Hang Li, and Nick Craswell. Regularized Latent Semantic Indexing. In Proceedings of the 34th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2011), Beijing China, pp. 685-694, 2011.

[7] Jun Xu, Wei Wu, Hang Li, and Gu Xu. A Kernel Approach to Addressing Term Mismatch. In Proceedings of the 20th international conference companion on World Wide Web (WWW 2011), Hyderabad India, pp. 153-154, 2011. (poster)

[8] Jun Xu, Tie-Yan Liu, Min Lu, Hang Li, and Wei-Ying Ma. Directly Optimizing Evaluation Measures in Learning to Rank. In Proceedings of the 31st annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2008), Singapore, pp. 107-114, 2008.

[9] Jun Xu and Hang Li. AdaRank: A Boosting Algorithm for Information Retrieval. In Proceedings of the 30th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2007), Amsterdam, The Netherlands, pp. 391-398, 2007.
(SIGIR Test of Time Award Honorable Mention)

[10] Yunbo Cao, Jun Xu, Tie-Yan Liu, Hang Li, Yalou Huang, and Hsiao-Wuen Hon. Adapting ranking SVM to document retrieval. In Proceedings of the 29th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR 2006), Seattle, pp. 186-193, 2006.

[11] Jun Xu, Yunbo Cao, Hang Li, and Min Zhao. Ranking Definitions with Supervised Learning Methods. In Proceedings of the 14th International World Wide Web Conference (WWW 2005), Chiba, Japan, pp. 811-819, 2005.

社会兼职
1. 期刊：ACM TIST（副主编）、JASIST（编委）
2.Senior PC：SIGIR,?TheWebConf (WWW),?AAAI, ACML
3.领域主席：NLPCC 2019、CCL 2018
4. CCF高级会员、CCIR常务委员、CIPS青工委委员

荣誉获奖
1.SIGIR 2019 Test of Time Award Honorable Mention
2.CCF杰出演讲者（2017年）
3.CIKM 2017 Best Full Paper Runner-up
4.AIRS 2010 best paper award, 2010
5.ICMLC 2005 best paper award, 2005
6.微软（2005年）