Dr. Suhang Wang 在数据挖掘方向有着广泛的研究兴趣,包括但不限于:图神经网络 (Graph Neural Network),Fairness in Machine Learning,可解释机器学习 (Explainable AI),生成模型 (Generative Model),图神经网络鲁棒性 (Robust GNN),自监督学习 (Self-supervised learning) 等方向。他在 KDD, WWW, AAAI, IJCAI, CIKM, SDM, WSDM, ICDM, CVPR, IEEE TKDE, ACM TIST 等顶级会议和期刊发表 100+ 文章,目前 Google Scholar h-index 37,citation 7100+,Dr. Suhang Wang 与多家企业有着良好的合作关系,其指导的在校生及毕业生也都拿到在 Amazon, IBM, NEC 等企业的实习或工作邀请。

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