（1）我们做什么?

我们小组专注于以下两个研究方向

方向1 ：机器学习与深度学习

研究内容：结合时序用户行为分析及多样化推荐等的应用场景，研究和设计机器学习/深度学习模型及算法。

近年重点关注——

（a）时序深度学习。

（b）深度强化学习。

方向2：用户行为理解与分析

研究内容：关注AI时代，基于海量“用户-平台-环境”交互数据基础上的行为模式理解、挖掘及预测。

近年重点关注——

（a）基于用户点击、购买等行为进行推荐的信息茧房和公平性问题，研究解决该类问题的多样化推荐方法和干预方法。

（b）不同干预措施下的线上用户行为的数据漂移问题，研究能够适配于不同干预场景下的时序推荐方法。

（2）如何判断是否适合我们小组？

有三种方式可能可以帮助你进一步判断是否适合我的研究方向

方式1：“科学研究->论文成果”中附上了我的研究小组发表的主要论文列表，中国期刊网（cnki）上也能检索到最近今年我们小组发表的中文论文，您可以通过阅读我们近年的论文，了解我所作的研究工作，并结合自身的背景及兴趣加以判断。

方式2：对AI技术有极大的兴趣，希望了解和学习机器学习的底层逻辑和深度学习的算法和技术；或者对用户行为理解、推荐系统感兴趣，希望了解此类应用场景中的AI技术；或者对AI技术、推荐算法的公平性、可解释性有很大兴趣。

方式3：我推荐以下入门书目

--《数学之美》（吴军）

--《统计学习方法》或《机器学习方法》（李航）

--《统计因果推理入门》 (Judea Pearl, 杨矫云译） （适合有应用数学或统计背景的同学）

上述三份书目至少有一本能够给予您共鸣（或觉得非常有趣）。

在以上三种方式中，如果其中任何一种方式下你的回答是“是”的话，欢迎联系我！

（3）如何联系我？

推荐同时用以下两种方式联系我。

（1）通过邮箱联系我：wwen@gdut.edu.cn

（2）通过我们实验室微信公众号 DmirLab发布的招新信息入口，填写报名表。