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，并与企业合作成果落地。长期担任AAAI、ACL、RecSys等顶级人工智能会议程序委员会委员，并担任社会计算领域国际期刊TCSS（中科院二区）客座编辑、人工智能领域TNNLS和TNSE期刊审稿人。

欢迎有良好python编程基础的硕士生加入课题组，或有意向申请深大博士后的同学请联系: junyangchen@szu.edu.cn

欢迎已经获得深大录取的研究生加入本人课题组，内容如下

[招生条件]

l获得计算机与软件学院录取

l每年预估名额：2-3名直硕生，学硕优先

l欢迎自我驱动力强的学生，读研期间需要参与导师的纵向与横向研究课题

l具有深度学习背景，以及熟悉使用pytorch等深度学习框架者优先

l欢迎广大有志于在大模型与推荐系统方向、多模态推荐系统等领域进行科研的准研究生积极申请【还不确定是否获得学院录取的勿扰】

[常年招实习生]欢迎深大本科生实习

[毕业要求]需参与导师研究课题，参与或独立发表1-2作的CCF A/B类期刊或者CCF A类会议论文。

备注：联系时请附上以下内容，如有意接收会在一天内回复：

1）个人简历

2）详细的中文研究计划（在AAAI、IJCAI、KDD、ACMMM、ICDE等往年录取论文寻找研究内容，会议论文都可免费下载，写作可以参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/427313123）

个人主页：https://scholar.google.com.hk/citations?user=Q0u3dRQAAAAJ&hl=en