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陈雅文  博士/讲师

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、核方法、机器学习算法优化与加速等。近年来，以第一作者身份在国际顶级期刊与会议中发表学术论文三篇，其余论文两篇。

 电子邮箱：ywchenscut@163.com

教育及工作经历：

2012.09 - 2016.06      广州中医药大学, 医学信息工程专业, 工学学士

2016.09 - 2023.12  华南理工大学, 软件工程专业, 工学博士

2023.11 - 2024.02   香港科技大学（广州），数据科学与分析学域，访问研究

2024.03 -           河南大学, 人工智能学院，教师

研究领域：

数据挖掘，机器学习，自动机器学习，核方法，机器学习算法优化与加速

主要荣誉:

2022年度广东省计算机学会优秀论文一等奖

论文：

[1]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. (SCI一区，影响因子8.9，CCF-A类)

[2]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. (CCF-B类)

[3]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. (CCF-A类)

[4] 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. (SCI一区，影响因子8.9，CCF-A类)

[5] 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] 国家自然科学基金, 面上项目, 基于非中心化学习机制的推荐模型关键问题研究（62072186）, 2021-01-01至2024-12-31, 参与.

[2]广东省基础与应用基础研究基金区域联合基金-粤港澳研究团队项目, 城市大数据与智能处理关键理论与技术（2019B1515130001）, 2020.01至2023.12, 参与.

[3]广东省大数据分析与处理重点实验室开放基金，基于最优分解策略的高效多分类算法研究（202002），2020.01-2022.12，参与.