樊继聪
职务/职称
深圳市大数据研究院大数据基础理论与算法研究所研究科学家
香港中文大学（深圳）助理教授
研究方向
机器学习，计算机视觉，最优化，统计过程控制，神经科学信号处理
电子邮箱
fanjicong@cuhk.edu.cn
教育背景
香港城市大学电子工程系博士
北京化工大学自动化系硕士
北京化工大学自动化系学士
个人介绍
樊继聪博士现在担任香港中文大学(深圳)数据科学学院和深圳市大数据研究院助理教授。2010年和2013年于北京化工大学自动化系取得学士学位和硕士学位，2018年10月于香港城市大学电子工程系取得博士学位。2013年至2015年在香港大学任研究助理。2018年1月至6月在美国威斯康星麦迪逊分校电子与计算机工程系做访问学者。2018年10月至2020年6月在美国康奈尔大学运筹学与信息工程学院任博士后。2020年7月加入香港中文大学(深圳)。研究方向包括机器学习、统计过程控制、神经科学信号处理与数据分析。主要研究成果发表于IEEE T-NNLS、IEEE T-SP、CVPR、AAAI、NeurIPS、ICLR、KDD等国际知名学术期刊和会议。主持国家自然科学基金青年项目《快速非凸非光滑张量恢复的模型、算法、理论和应用》。
代表性论文
[1] Jicong Fan, Lijun Ding, Chengrun Yang, Zhao Zhang, Madeleine Udell. Euclidean-Norm-Induced Schatten-p Quasi-Norm Regularization for Low-Rank Tensor Completion and Tensor Robust Principal Component Analysis. Transactions on Machine Learning Research. 2023.01.
[2] Jicong Fan, Yiheng Tu, Zhao Zhang, Mingbo Zhao, Haijun Zhang. A Simple Approach to Automated Spectral Clustering. NeurIPS 2022. (acceptance rate=25.6%)
[3] Jinyu Cai, Jicong Fan*. Perturbation Learning Based Anomaly Detection. NeurIPS 2022.
[4] Jicong Fan. Multi-Mode Deep Matrix and Tensor Factorization. ICLR 2022. (acceptance rate=32.3%)
[5] Jicong Fan. Large-Scale Subspace Clustering via k-Factorization. KDD 2021. (acceptance rate=15.4%)
[6] Jicong Fan, Chengrun Yang, Madeleine Udell. Robust Non-Linear Matrix Factorization for Dictionary Learning, Denoising, and Clustering. IEEE Transactions on Signal Processing, 2021(69): 1755-1770.
[7] Jicong Fan, Lijun Ding, Yudong Chen, Madeleine Udell. Factor group sparse regularization for efficient low-rank matrix recovery. NeurIPS 2019. (acceptance rate=21.1%)
[8] Jicong Fan, Madeleine Udell. Online high-rank matrix completion. CVPR 2019. Oral Presentation. (acceptance rate=5.6%)
