Yanxi Hou

侯燕曦

副教授,博士生导师。2017年在美国佐治亚理工学院数学学院获得博士学位。主要研究成果发表在AoS,JASA,JBES以及IME等国际期刊上
主要研究方向:极值理论,copula和tail copula,非参数统计方法,统计推断在金融计量和风险管理中的应用。

Zhongyu Wei

江如俊

副教授,博士生导师,2016年获得香港中文大学博士学位并留校继续从事博士后研究。其研究成果发表在Mathematical Programming, SIAM Journal on Optimization和INFORMS Journal on Computing等国际顶级期刊上。
主要研究方向:二次规划,混合整数规划,大规模算法,投资组合优化。

Qinwen Wang

王勤文

副教授,2015年获得浙江大学概率论与数理统计专业博士学位,之后在美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院(2015-2016)从事博士后研究工作。其研究成果已发表在Ann. Stat.和 Ann. Inst. Henri Poincare-Probab. Stat.等多个国际概率统计SCI期刊上。
主要研究方向:随机矩阵理论及其应用,高维统计推断。


Zhongyu Wei

魏忠钰

副教授,博士生导师,复旦大学数据智能与社会计算实验室(Fudan DISC)负责人,香港中文大学博士,美国德州大学达拉斯分校博士后。现任中文信息学会情感计算专委会副秘书长,社交媒体处理专委会常务委员兼秘书,青年工作委员会执行委员。在自然语言处理、人工智能领域的国际会议、期刊如CL,ACL,SIGIR,EMNLP,ICML, ICLR, AAAI,IJCAI等发表学术论文80余篇。担任多个重要国际会议及期刊评审,是EMNLP 2020 多模态领域主席,EMNLP 2021 论辩挖掘领域主席。获得上海市启明星计划、青年扬帆计划,中国中文信息学会社会媒体处理新锐奖,华为技术优秀成果奖等。
主要研究方向:自然语言处理,机器学习和社会媒体处理,专注于结合语言和视觉的多模态信息理解和生成、论辩挖掘和交叉学科应用研究。

yangdeqing

阳德青

现任复旦大学大数据学院与高等学术研究院副院长、副教授,复旦大学知识工场实验室的创始人之一。于2013年获得复旦大学计算机软件与理论专业博士学位,主要研究领域包括推荐系统、知识图谱的构建与应用、社交网络挖掘等。相关学术成果先后发表在IJCAI、ACL、SIGIR、ICDM、CIKM、TKDE、WWWJ等人工智能与数据科学领域的国际顶尖学术会议和期刊上。面向在校本科生、研究生以及社会人士讲授多门课程,包括《社交网络挖掘》、《大数据传播与新媒体分析》、《新媒体用户行为分析》、《基于知识图谱的搜索与推荐》等。先后主持、参与了多项国家自科基金委、科技部、上海市经信委和教委的大数据专项课题,并与北京大学、上海海关、联合汽车电子等企事业单位合作共建了生物信息知识图谱、进出口企业知识图谱、汽车故障知识图谱等多个领域知识图谱,还拥有多项发明专利。
主要研究方向:知识图谱、自然语言处理、社交网络数据挖掘、深度学习

Xuening Zhu

朱雪宁

副教授,2017年获得北京大学光华管理学院商务统计与经济计量系博士学位,之后在美国宾夕法尼亚州立大学从事博士后研究工作。研究成果发表于Journal of Econometrics, Annals of Statistics, Journal of the American Statistical Association等国际顶级期刊。
主要研究方向:社交网络分析、高维数据建模等。

Fengnan Gao

高凤楠

青年副研究员,2017年获得荷兰莱顿大学博士学位。其主要研究成果已经发表于Stoch. Proc. Appl.和Electron. J. Stat.等顶级期刊。
主要研究方向:非参数贝叶斯统计、网络科学中的高维统计推论、复杂网络中的概率方法、社交网络建模及分析,

Xiaolei Lin

林晓蕾

青年副研究员,2018年获得美国芝加哥大学生物统计学博士学位。研究成果发表于Statistics in Medicine, Health Services and Outcomes Research Methodology以及Journal of Clinical Investigation等国际期刊上。
主要研究方向:纵向数据统计分析,聚集型数据统计学习,以及机器学习方法在生物医学领域中的应用。

Xiaojun Mao

毛晓军

青年副研究员,2018年获得美国爱荷华州立大学统计学博士学位。其主要研究成果已经发表于JASA, JMLR, ICML, Statistica Sinica等顶级期刊及会议上。
主要研究方向:推荐系统和矩阵填补,正则化方法(l1, l2 和核范数惩罚),分布式统计推断和机器学习。

Nan Zhang

张楠

青年副研究员,2015年获得美国德州A&M大学统计学博士学位并留校从事博士后研究。入选2017年度上海市青年科技英才扬帆计划。其研究成果已发表在Biometrika、Statistica Sinica等顶级期刊上。
主要研究方向:非参数统计方法、函数型数据分析、基于抽样方法的大数据分析,以及在地球物理、生物信息、工程管理等领域的统计应用。

(按姓氏首字母排序)