研究方向为不完备多模态数据下的个性化推荐，分别围绕提升用户兴趣建模方法的有效性、增加模型关于物品推荐的泛化能力和提高模型在数据稀疏场景下对物品推荐的准确性等方向开展了深入的研究，已在IEEE/ACM Trans.等国际顶级期刊和重要的国际会议上发表学术论文数十篇，并与腾讯、抖音、顺丰科技等头部企业合作成果落地。获得深圳市高层次人才、2024年深圳人工智能自然科学奖（第一完成人）、2024年腾讯“犀牛鸟”-深圳大学青年教师科研基金项目奖、2020年“粤港澳大湾区高性能计算”全国博士后学术论坛论文一等奖奖励，并于2021、2024年受邀“澳门智慧城市技术研讨会”做会议特邀报告。长期担任AAAI，ACL，ACMMM，RecSys等国际顶级人工智能会议程序委员会委员，并担任多个人工智能和数据挖掘领域TNNLS，TCSS，TNSE等国际期刊审稿人。主持国家自然科学基金项目1项、省部级项目3项、市级课题2项。担任IEEE Trans. on Computational Social Systems（中科院二区）的客座编辑，并担任CCF多媒体技术、协同计算、信息系统专委会执行委员。

欢迎有良好python编程基础的硕士生、博士生加入课题组;

欢迎有意申请深大博士后的同学加入本人课题组，研究方向可以讨论，请联系: junyangchen@szu.edu.cn;

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