ACDC Lab

Advanced Cross-media Data Computing Group

跨媒体数据计算 · 探索智能,连接世界

聚焦社交媒体与数据挖掘、人工智能应用、多模态学习与大模型等前沿方向, 致力于数据驱动的智能计算与应用创新。

陈晋鹏

团队简介

GROUP INTRODUCTION

ACDC团队负责人 陈晋鹏,北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)副教授,博士生导师,数智化部副部长。 主要研究方向:数据挖掘与智能计算、人工智能及应用、多模态学习等。主持/参与国家级、省部级和企事业合作项目40余项, 已发表SIGIR、WWW、NeurIPS、ICML、AAAI、ACM MM、ACL、EMNLP、TKDE、TMC等国际重要会议和期刊论文100余篇,申请/授权专利14项。

曾获ICONIP 2022最佳论文奖、周炯槃优秀青年教师励志奖、“北京移动”教学创新奖等。 CAAI智能服务专委会委员,CIPS社会媒体处理专委会委员、语言与知识计算专委会委员等, 担任《Big Data Mining and Analytics》青年编委、《计算机科学》执行委员、《智能系统学报》助理编委等。

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欢迎加入ACDC大家庭

目前团队研究方向聚焦推荐系统 / 模型轻量化 / 自动驾驶, 欢迎相关研究方向同行者加入,感兴趣的同学可发送简历到 jpchen [at] bupt [dot] edu [dot] cn

计算资源:团队拥有独立计算资源,并且从AutoDL购买足量计算资源提供模型训练支持。

研究方向

MAIN RESEARCH

01

推荐系统

面向大规模数据的个性化推荐方法研究,包括召回、排序、多样性与可解释性等关键问题。

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推荐系统
02

多模态学习

探索文本、图像、视频、音频等多模态数据的表示学习与融合建模,助力跨模态理解与生成。

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多模态学习
03

多智能体学习

研究多智能体协作与博弈、强化学习与决策优化,面向复杂场景的智能体系统建模与应用。

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多智能体学习

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