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相关教师 |
崔爽，1997年生，山东人，苏州大学优秀青年学者，副教授。2024年于中国科学技术大学计算机科学与技术学院获博士学位（推免硕博连读），同年8月被苏州大学计算机科学与技术学院以优秀青年学者身份引进，聘任为副教授。主要致力于人工智能、机器学习与数据挖掘等领域的研究，并在KDD、ICML、WWW、SIGMETRICS、AAAI、NeurIPS、SIGMOD等国际顶级会议和期刊上发表了多篇高水平论文，其中以第一作者身份发表在KDD 2024上的论文被SAC/AC提名为Best Student Paper候选；多次受邀担任机器学习领域三大顶会（ICML、NeurIPS、ICLR）、数据挖掘领域顶会（KDD、CIKM）的程序执行委员会委员以及SCI期刊Journal of Combinatorial Optimization的审稿人；主持国家自然科学基金青年项目、江苏省基础研究计划青年基金项目。
代表作（不多于5篇）
1. Shuang Cui, Kai Han, Shaojie Tang, Feng Li, Jun Luo. Fairness in Streaming Submodular Maximization Subject to a Knapsack Constraint[C]//ACM Knowledge Discovery and Data Mining (KDD). 2024. (CCF-A类会议，数据挖掘领域TOP1会议，提名Best Student Paper候选) |
2. Shuang Cui, Kai Han, He Huang. Deletion-Robust Submodular Maximization with Knapsack Constraints[C]//AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2024. (CCF-A类会议，人工智能领域顶级会议) |
3. Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, He Huang. Constrained Subset Selection from Data Streams for Profit Maximization[C]//International World Wide Web Conferences (WWW). 2023. (CCF-A类会议，综合与交叉领域顶级会议，数据库与信息系统方向H5指数TOP1会议) |
4. Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, He Huang, Xueying Li, Zhiyu Li. Streaming Algorithms for Constrained Submodular Maximization[C]//International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems (SIGMETRICS). 2022. (清华大学/中国科大推荐A类国际会议，计算机性能建模、分析与优化领域顶级会议) |
5. Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, Tianshuai Zhu, He Huang. Randomized Algorithms for Submodular Function Maximization with a k-System Constraint[C]//International Conference on Machine Learning (ICML). 2021. (CCF-A类会议，机器学习领域TOP2会议) |
科研项目
1. 国家自然科学基金青年项目
2. 江苏省基础研究计划青年基金项目
崔爽，1997年生，山东人，苏州大学优秀青年学者，副教授。2024年于中国科学技术大学计算机科学与技术学院获博士学位（推免硕博连读），同年8月被苏州大学计算机科学与技术学院以优秀青年学者身份引进，聘任为副教授。主要致力于人工智能、机器学习与数据挖掘等领域的研究，并在KDD、ICML、WWW、SIGMETRICS、AAAI、NeurIPS、SIGMOD等国际顶级会议和期刊上发表了多篇高水平论文，其中以第一作者身份发表在KDD 2024上的论文被SAC/AC提名为Best Student Paper候选；多次受邀担任机器学习领域三大顶会（ICML、NeurIPS、ICLR）、数据挖掘领域顶会（KDD、CIKM）的程序执行委员会委员以及SCI期刊Journal of Combinatorial Optimization的审稿人；主持国家自然科学基金青年项目、江苏省基础研究计划青年基金项目。
代表作（不多于5篇）
1. Shuang Cui, Kai Han, Shaojie Tang, Feng Li, Jun Luo. Fairness in Streaming Submodular Maximization Subject to a Knapsack Constraint[C]//ACM Knowledge Discovery and Data Mining (KDD). 2024. (CCF-A类会议，数据挖掘领域TOP1会议，提名Best Student Paper候选) |
2. Shuang Cui, Kai Han, He Huang. Deletion-Robust Submodular Maximization with Knapsack Constraints[C]//AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2024. (CCF-A类会议，人工智能领域顶级会议) |
3. Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, He Huang. Constrained Subset Selection from Data Streams for Profit Maximization[C]//International World Wide Web Conferences (WWW). 2023. (CCF-A类会议，综合与交叉领域顶级会议，数据库与信息系统方向H5指数TOP1会议) |
4. Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, He Huang, Xueying Li, Zhiyu Li. Streaming Algorithms for Constrained Submodular Maximization[C]//International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems (SIGMETRICS). 2022. (清华大学/中国科大推荐A类国际会议，计算机性能建模、分析与优化领域顶级会议) |
5. Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, Tianshuai Zhu, He Huang. Randomized Algorithms for Submodular Function Maximization with a k-System Constraint[C]//International Conference on Machine Learning (ICML). 2021. (CCF-A类会议，机器学习领域TOP2会议) |
科研项目
1. 国家自然科学基金青年项目
2. 江苏省基础研究计划青年基金项目
人工智能、机器学习与数据挖掘、最优化
1. 大模型与次模优化。
2. 近似算法的设计与分析，旨在解决数据科学应用（例如社交媒体营销、推荐系统、数据摘要）中广泛存在的组合优化问题。
你所关心的这里都有：
充足的科研经费：国家自然科学基金青年项目、江苏省基础研究计划青年基金项目、学校配套科研经费...
融洽的团队氛围
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我还想送给你们的：
一对一指导：导师将以合作者的身份，毫无保留地指导你的科研工作。
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继续深造：可推荐读研期间表现优异的同学申报海内外名校攻读博士学位。
如果你享受科研的乐趣，或者希望通过科研谋求更美好的个人生活，欢迎加入！
联系方式：邮箱 scui@suda.edu.cn；QQ 1016422950
招生信息（旧版）：