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导师介绍
姓名 徐君  性别 男 
联系方式 junxu@ict.ac.cn  职称 研究员 
研究方向

排序学习;语义匹配;互联网大数据分析

 
个人介绍
简历:

    徐君于2001年和2006年分别获得南开大学信息学院学士学位和博士学位。博士毕业后,徐君先后就职于微软亚洲研究院和香港华为诺亚方舟实验室,任副研究员、高级研究员,于2014年加入中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室,任研究员。
    徐君的研究兴趣主要集中在排序学习、语义匹配和大数据分析系统,在包括SIGIR, WWW, ACL等顶级国际会议和TOIS, TIST等顶级国际期刊发表了四十余篇高质量论文,撰写英文专著1部,获美国专利授权8项,开源大数据分析系统一套。获得国际会议的最佳论文奖、SIGIR 2017 Test of Time Award提名。担任过SIGIR 2014 workshop SMIR的会议共同主席、SIGIR 2017会议的资深程序委员会委员(Senior PC/Area Chair),多次担任ACML会议的资深程序委员会委员。
    最新更新参见实验室个人主页:http://www.bigdatalab.ac.cn/~junxu

2014年6月 — 今 :中国科学院计算技术研究所,研究员
2012年9月 — 2014年5月 :香港华为诺亚方舟实验室,资深研究员
2006年7月 — 2012年9月:微软亚洲研究院,副研究员
2001年9月— 2006年7月:南开大学,信息学院,博士生
1997年9月— 2001年7月:南开大学,信息学院,本科生

研究方向:

排序学习;语义匹配;互联网大数据分析

社会任职:
获奖及荣誉:
代表论著:

专著:
Hang Li, Jun Xu. Semantic Matching in Search. Now Publishers, 2014.

期刊文章:
[1] Jun Xu, Long Xia, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng. Directly Optimize Diversity Evaluation Measures: a New Approach to Search Result Diversification. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST), Volume 8, Issue 3, Article 41, pp. 41:1-41:26, Jan. 2017.
[2] Quan Wang, Jun Xu, Hang Li, and Nick Craswell. Regularized Latent Semantic Indexing: A New Approach to Large Scale Topic Modeling. ACM Transactions on Information System (TOIS), Volume 31, Issue 1, 2013.
[3] Wei Wu, Jun Xu, Hang Li, and Satoshi Oyama. Learning Robust Relevance Model for Search using Kernel Method. Journal of Machine Learning Research (JMLR), 12(May):1429-1458, 2011.
[4] Tao Qin, Tie-Yan Liu, Jun Xu, and Hang Li. LETOR: A Benchmark Collection for Research on Learning to Rank for Information Retrieval. Information Retrieval Journal, 2010.

会议文章:
[1] Long Xia, Jun Xu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, Wei Zeng, and Xueqi Cheng. Adapting Markov Decision Process for Search Result Diversification. Proceedings of the 40th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR '17), to appear.
[2] Wei Zeng, Jun Xu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng. Reinforcement Learning to Rank with Markov Decision Process. Proceedings of the 40th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR '17), to appear.
[3] Long Xia, Jun Xu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng. Modeling Document Novelty with Neural Tensor Network for Search Result Diversification. Proceedings of the 39th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR '16), Pisa, Italy, pp. 395-404, 2016.
[4] Long Xia, Jun Xu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng. Learning Maximal Marginal Relevance Model via Directly Optimizing Diversity Evaluation Measures. Proceedings of the 38th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR '15), Santiago, Chile, pp. 113-122, 2015.
[5] Jun Xu, Hang Li, and Chaoliang Zhong. Relevance Ranking using Kernels. Proceedings of the 6th Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS '10), Taipei, Taiwan, pp. 1-12, 2010. (最佳论文奖)
[6] Jun Xu, Tie-Yan Liu, Min Lu, Hang Li, and Wei-Ying Ma. Directly Optimizing Evaluation Measures in Learning to Rank. Proceedings of the 31st annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR '08), Singapore, pp. 107-114, 2008.
[7] Jun Xu and Hang Li. AdaRank: A Boosting Algorithm for Information Retrieval. Proceedings of the 30th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval (SIGIR '07), Amsterdam, The Netherlands, pp. 391-398, 2007. (SIGIR 2017 Test of Time Award提名)
[8] Tie-Yan Liu, Jun Xu, Tao Qin, Wenying Xiong, and Hang Li. LETOR: Benchmarking Learning to Rank for Information Retrieval. Proceedings of SIGIR 2007 Workshop on Learning to Rank for Information Retrieval (LR4IR '07), Amsterdam, The Netherlands, pp. 3-10, 2007.
[9] Jun Xu and Ya-lou Huang. A Machine Learning Approach to Recognizing Acronyms and Their Expansions. Proceedings of the 4th International Conference on Machine Learning and Cybernetics (ICMLC '05), Guangzhou, China, Vol. 4, pp. 2313-2319, 2005. (最佳论文奖)

专利:
[1] Jun Xu and Hang Li. Query Expansion for Web Search. United States Patent. Patent No. US 8,898,156 B2. Date of Patent: Nov. 25, 2014.
[2] Jun Xu, Hang Li, Nicholas Craswell. Regularized Latent Semantic Indexing for Topic Modeling. United States Patent. Patent No. US 8,533,195 B2. Date of Patent: Sep. 10, 2013.
[3] Jun Xu, Tie-Yan Liu, Hang Li. Directly Optimizing Evaluation Measures in Learning to Rank. United States Patent. Patent No. US 8,478,748 B2. Date of Patent: Jul. 2, 2013.
[4] Vladimir Tankovich, Hang Li, Dmitriy Meyerzon, and Jun Xu. Search Results Ranking using Editing Distrance and Document Information. International Patent Application. International Publication Number WO 2009/126394 A1. Oct. 15, 2009.

承担科研项目情况:

[1] 国家重点研发计划前沿科技创新专项:大数据分析与可视化(课题5),课题负责人;
[2] 中国科学院计算技术研究所创新课题,网络大数据中多通道跨媒体映射学习研究,项目负责人
[3] 国家安全部中国科学院战略合作专项:文本数据分类与推荐技术研究,项目负责人;

学科类别:
计算机软件
所属部门:
网络数据科学与技术重点实验室
专家类别:
正高
杰青入选时间:
百人入选时间:
其他备注:
其他备注2:
其他备注3:
 
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