一、教师：

侯庆虎,  教授，国家优秀青年基金获得者，教育部新世纪优秀人才支持计划入选者，博士生导师， 作为项目/课题负责人承担了国家重点研发计划、国家自然科学基金重点目、面上等多项科研项目。先后获孙冶方经济学奖 (2005)；天津市优秀博士学位论文(2003)。研究方向为组合数学，特别是组合分析、符号计算、q级数，近期关注机器学习一些理论问题研究。

吴偶，教授，博士生导师， 作为负责人承担了国家自然科学基金、天津市自然基金重点等多项科研项目，以及多项横向研发课题。学术成果发表在模式分析、机器学习、数据挖掘、多媒体及网络挖掘方向的权威国际期刊与顶级国际会议上。博士学位论文获中国人工智能学会优秀博士论文提名奖，以第二完成人获北京市科学技术奖一等奖一项，以第三发明人分别获中国专利奖以及北京市发明专利一等奖各一项。

邓英俊，博士、讲师，2015年在法国特鲁瓦技术大学获博士学位.，2015-2016年于加拿大滑铁卢大学从事博士后研究工作.，2018-2019年在欧盟地平线2020项目资助下赴荷兰爱因霍芬理工大学访问研究。主持国家自然科学基金与教育部产学合作项目各一项，先后参与其他国家自然科学基金项目多项，核工业理化工程研究院、百度、华为等产学研合作项目多项。其在可靠性相关权威期刊和会议IEEE Trans. Rel., RESS, ESREL, RAMS等发表多篇研究论文，为中国仿真学会不确定性系统分析与仿真专委会委员。

二、学生

特别说明：本导师团招收的研究生，需要具备非常强的数学基础 或者 较好编程基础。近期的一个研究重点，就是希望从数学角度来解决机器学习中的一些基础性问题!

在学学生：

朱玉，2018级博士，研究方向为面向噪声数据的机器学习。

周晓玲，2020级硕士生，研究方向为机器学习的赋权机制。

苏风光，2020级硕士生，研究方向为深度学习可解释性、元优化方法。

李蒙阳，2021级博士生，研究方向为机器学习扰动机制。

祝蔚瑶，法国国立应用科学学院硕士，目前在本团队实习，研究方向为鲁棒机器学习的数学基础。

梁子阳，2020级硕士生，研究方向为样本隐式语义增强。

本团队主要承接国家自然科学基金、天津市自然科学基金重点、天津市人工智能专项等数据科学、人工智能等方面的纵向科研项目。除此之外，还承接与课题研究方向密切相关的企业横向委托项目。

1. 国家自然科学基金：排序学习中的等序关系研究

2. 天津市自然科学基金重点项目：互联网用户文本内容的分析与识别

3. 之江实验室课题：深度元学习的关键问题研究

1） Inter-subdiscipline Analysis based on Mathematical Statements Rui Wang, Xiaoling Zhou, Jian Wu, Ou Wu (Corresponding author). Joint Conference on Digital Libraries (JCDL), 数字图书馆知名会议: 2020

2） Method and Dataset Mining in Scientific Papers（科学论文中的方法和数据集挖掘）Rujing Yao, Linlin Hou, Yingchun Ye, Ou Wu (Corresponding author), Ji Zhang, Jian Wu. IEEE International Conference on Big Data (Big Data): 2019

3） Aspect-Based Sentiment Analysis with New Target Representation and Dependency AttentionTao Yang, Qing Yin, Lei Yang, Ou Wu (Corresponding author). IEEE Transactions on Affective Computing (TAFFIC), 情感分析领域最知名期刊: 2019

4） Classifier Ensemble by Exploring Supplementary Ordering Information （融入补充序信息的分类器集成学习）Ou Wu. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE): 2018，数据挖掘领域两个最为知名期刊之一, Accepted: 2018 

5） Iteratively Divide-and-Conquer Learning for Nonlinear Classification and Ranking（面向分类与排序的迭代分而治之机器学习）Ou Wu, Xue Mao, and Weiming Hu. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST):2018，人工智能国际权威期刊，SCI一区 

6） Unsupervised Automatic Text Style Transfer using LSTM （基于LSTM的无监督文本风格迁移）Mengqiao Han, Ou Wu, Zhendong Niu. The 6th Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing (NLPCC): 2017 ,8 

7） Learning with Less-noisy labels（面向少量噪声样本的学习方法）Yunyan Duan and Ou Wu (Co-first author). IEEE Transactions on neural network and learning systems (TNNLS): 2017，机器学习国际权威期刊，SCI一区 ,28(7) ,1716-1721 

8） Deep learning-based learning to rank with ties for image re-ranking（面向图像再排序的考虑等序关系的深度排序学习）Piplong Zhao, Ou Wu*, Liyuan Guo, Weiming Hu, Jinfeng Yang. IEEE DSP Conference: 2016 ,452-456

9） Metadata-Based Clustered Multi-task Learning for Thread Mining in Web Communities（基于元数据的聚类多任务学习及其在社区主题帖挖掘中的应用）Qiang You, Ou Wu, Guan Luo, Weiming Hu. International Conference on MLDM: 2016 ,421-434

10） Listwise learning to rank by exploring structure of objects（基于待排序对象结构分析的列表级排序学习算法）Ou Wu, Qiang You, Xue Mao, Fen Xia, Fei Yuan. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE): 2016，数据挖掘方面两个最为知名期刊之一。 

11） Multi-modal Web Aesthetics Assessment based on Structural SVM and Multi-task Fusion Learning（基于结构化SVM和多任务融合学习的网页美学度量方法）Ou Wu, Haiqiang Zuo, Weiming Hu, Bing Li. IEEE Transactions on Multimedia (TMM), Accepted: 2016，多媒体领域国际权威期刊。 

12） Listwise Learning to Rank from Crowds（众包列表排序学习算法）Ou Wu, Qiang You, Fen Xia, Lei Ma, and Weiming Hu. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), Accepted.: 2016，数据挖掘方面两个最为知名期刊之一，每年刊登20篇左右论文。 

13） Nonlinear Classification via Linear SVMs and Multi-Task Learning (基于线性SVM与多任务学习的非线性分类)Xue Mao, Ou Wu, Weiming Hu, Peter O＼'Donovan. ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM): 2014，数据挖掘、信息检索领域高水平会议。 ,1

14） Quality-based Learning for Web data Classification (基于质量的网络数据分类模型学习)Ou Wu et al.. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI): 2014，泛人工智能领域top级会议 ,1 ,7 

15） Measuring the Visual Complexities of Web Pages(网页视觉复杂性度量)Ou Wu et al.. ACM Transactions on the Web (TWEB): 2013，网页分析领域国际权威期刊，每年仅刊登20篇左右论文 ,1 

16） Learning from Multi-User Multi-Attribute Annotations（面向多用户多属性标注的机器学习方法）Ou Wu et al.. SIAM International Conference on Data Mining (SIAM SDM): 2014，数据挖掘领域高水平会议,9 

17） Efficient clustering aggregation based on data fragments（基于数据碎片的快速聚类集成）Ou Wu, Weiming Hu, Steve Maybank. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics: part B (TSMCB): 2012，国际权威期刊 ,1 ,14 

18） Learning to Predict the Perceived Visual Quality of Photos （照片视觉质量预测的机器学习方法）Ou Wu, Weiming Hu, Jun Gao. International Conference on Computer Vision (ICCV): 2011，计算机视觉top级会议 ,7 

19） Learning to Rank under Multiple Annotators （面向多用户的排序学习方法）Ou Wu, Weiming Hu, Jun Gao. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI): 2011，泛人工智能领域top级会议 ,6 

20） Identifying Multi-instance Outliers （多实例异常检测）Ou Wu, Jun Gao, Weiming Hu, Bing Li and Mingliang Zhu. SIAM International Conference on Data Mining (SIAM SDM): 2010，数据挖掘领域高水平会议 ,12 

21） Evaluating the visual quality of web pages using a computational aesthetic approach （一种基于计算美学的网页视觉质量评估方法Ou Wu, Yunfei Chen, Bing Li, Weiming Hu. ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM): 2011，网络信息检索top级会议 ,10 

22） Learning to evaluate the visual quality of web pages （网页视觉质量评价的学习算法）Ou Wu et al.. WWW: 2010，泛互联网领域top级会议 ,2

23） Fragment-based clustering ensembles （基于碎片的聚类集成）Ou Wu, Mingliang Zhu, Weiming Hu. ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM): 2009，数据挖掘、信息检索领域高水平会议 ,4

24） Group ranking with application to image retrieval （集合排序及其在图像检索中的应用）Ou Wu, Weiming Hu, Bing Li. ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM): 2010，数据挖掘、信息检索领域高水平会议 ,4

25） Label Ranking by Directly Optimizing Performance Measures （直接进行准则优化的标签排序方法）Qishen Wang, Ou Wu*, Ying Chen, Weiming Hu. AAAI: 2013，泛人工智能领域top级会议 ,2

26） Recognition of Pornographic Web Pages by Classifying Texts and Images （基于文本与图像分类的不良网页识别方法）Weiming Hu, Ou Wu, Zhouyao Chen, Zhouyu Fu, Stephen J. Maybank. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. (TPAMI): 2007，人工智能（偏计算机视觉领域）国际权威期刊，SCI一区 ,6 ,15

27） Recognition of adult images, videos, and web page bags （不良图像、视频以及网页包的识别方法）Weiming Hu, Haiqiang Zuo, Ou Wu. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications (TOMCCAP): 2011，多媒体领域权威期刊，每年刊登论文不多。