研究领域为数据挖掘与机器学习，主要研究方向包括自动机器学习、机器学习算法优化与加速等。近年来，在AAAI、TKDE、PR、TKDD等高水平学术会议与期刊中发表论文多篇，主持中国博士后面上项目、国家资助博士后研究人员计划项目、河南省科技攻关及河南省高等学校重点科研等项目。担任TKDE、NeurIPS、AISTATS等期刊与会议审稿人。

电子邮箱：ywchen@henu.edu.cn

教育及工作经历：

2016.09 - 2023.12 华南理工大学, 软件工程专业, 工学博士（硕博连读）

2023.10 - 2024.02  香港科技大学（广州），数据科学与分析学域，访问研究

2024.04 - 至今  河南大学, 人工智能学院

研究领域：

数据挖掘，自动机器学习，算法优化与加速

主要荣誉:

[1] 2025年指导本科生获全国大学生物联网竞赛国家级一等奖。

[2] 2022年度广东省计算机学会优秀论文一等奖。

主讲课程:

《自然语言处理》

论文：

[1] Yawen Chen, Zeyi Wen, Jian Chen, Jin Huang. Leveraging Pre-trained Models for Kernel Machines. Pattern Recognition (PR), 2026, 170, 111961. (第一作者，JCR一区)

[2] Jian Chen, Yile Chen, Zhenya Zheng, Zeyi Wen, Yawen Chen*, Jin Huang. EaSFE: Scalable and Efficient Feature Engineering for Boosting Machine Learning Performance. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 2026. (accepted) (通讯作者，JCR一区)

[3] Jian Chen, Yile Chen, Zeyi Wen, Yawen Chen*, Jin Huang. Towards Recommenda- tion on Good Quality Data Science Solutions. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 2025, 19(7):1-19.(通讯作者，JCR一区)

[4] Yawen Chen, Zeyi Wen, Bingsheng He, Jian Chen. Efficient Decomposition Selection for Multi-class Classification[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2023, 35(4):3751-3764. (第一作者，JCR一区)

[5] Yawen Chen，Yile Chen，Jian Chen，Zeyi Wen，Jin Huang. Efficient Second-Order Optimization for Neural Networks with Kernel Machines[C]. Proceedings of the ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM). 2022: 242-251.  (第一作者，CCF-B类)

[6] Yawen Chen, Zeyi Wen, Jian Chen. Selecting Proper Multi-class SVM Training Methods[C]. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2018: 8061-8062. (第一作者，CCF-A类)

[7] Zeyi Wen; Jiashuai Shi, Bingsheng He, Jian Chen, Yawen Chen. Efficient Multi-Class Probabilistic SVMs on GPUs[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering（TKDE）, 2019, 31(9):1693-1706. (JCR一区TOP，CCF-A类)

[8] Zeyi Wen, Bin Li, Kotagiri Ramamohanarao, Jian Chen, Yawen Chen, Rui Zhang[C]. Improving Efficiency of SVM k-Fold Cross-Validation by Alpha Seeding. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2017:2768-2774.  (CCF-A类)

科研项目：

[1] 国家资助博士后研究人员计划C档，GZC20251042，2026-01-01至2027-12-31，24万，主持。

[2] 中国博士后科学基金，面上项目，2024M760785，2025-01-01至2026-12-31，8万，主持。

[3] 河南省高等学校重点科研项目计划，2026-01-01至2027-12-01，3万，主持。

[4] 河南省科技攻关项目，2025-01-01至2026-12-31，主持。

[5] 连锁SaaS智能运营系统（一期），横向项目，2025-10至2026-02，12万，主持。

[6] 国家自然科学基金，面上项目，62376099，2024-01-01至2027-12-31，50万，参与。

[7] 国家自然科学基金, 面上项目，62072186，2021-01-01至2024-12-31，56万，参与。

[8] 广东省大数据分析与处理重点实验室开放基金，202002，2020.01至2022.12，5万，参与。