深圳大学大数据技术与应用研究所于 2013 年创建。它是深圳大学在大数据领域开展学科建设、研究生培养、学术研究、技术研发以及产业应用的综合性学术机构。该研究所以国家大数据战略需求为指引，秉持高起点、高水平、国际化的建设理念，致力于成为华南地区大数据领域在科技创新、人才培养、产业服务以及国际交流合作方面的基地。

研究所拥有 4 位教授，4 位副教授，5 位助理教授和讲师，6 位专职研究员，1 位博士后，13 位博士研究生（其中包含境外来华留学博士研究生），还有百余名硕士研究生及其他研究人员。科研团队里有多人属于 IEEE ，有广东省领军人才，有深圳市孔雀计划高端人才，有 2 人获得省部级科技一等奖。

研究所自成立后，承担了 20 多项国家、广东省和深圳市的科研项目，还有多项企业合作项目，累计科研经费达 3000 多万元。团队成员发表的论文有 100 多篇，申请的专利也有多项。

研究所拥有的场地超过 1000 平方米，科研工作的环境很不错，并且建有单独的数据中心以及先进的大数据科研平台。

研究所注重从大数据产业应用需求里提炼科学问题，致力于进行基础理论和共性关键技术的原始创新。其基础研究的重点包含以下方面：一是面向大数据的新的抽样方法；二是面向大数据的新的计算框架；三是机器学习方法和算法；四是统计学习方法；五是相似性计算；六是近似计算等。共性关键技术创新的重点包含以下这些：有分布式并行算法；还有高效的 ETL 处理；以及高效的索引与查询；包括新型的数据挖掘算法；有可视分析与展现；也涵盖数据安全与隐私保护等技术。

研究所是支撑“广东省大数据协同创新中心”的机构，该中心由深圳大学承建。协同创新的成员单位包括深圳大学、中山大学、华南理工大学、暨南大学以及中国科学院深圳先进技术研究院。此外，研究所还承担着“国家信息中心深圳大数据研究院”的建设工作。

研究所所长：

他担任广东省大数据协同创新中心的常务副主任。数据挖掘领域中，在属性数据和混合数据快速聚类算法研究方面有较高知名度的学者，发表了一系列很著名的算法，像 k-modes 聚类算法、k-聚类算法、w-k-means 聚类算法等，这些算法在很多领域都得到了广泛的应用，并且被纳入到国内外的教科书和专著中，还进入了软件产品。他于 1993 年获得了瑞典皇家工学院的博士学位。荣获了亚太地区知识发现和数据挖掘国际会议的首个最有影响论文奖。是首批广东省领军人才，也是深圳孔雀计划高层次人才。

研究所副所长：

王熙照是博士，也是教授和博士生导师，还是 IEEE 杂志的主编。他的主要研究兴趣包含不确定性建模以及面向大数据的机器学习。在 1996 年攻读博士期间，他首次提出了“模糊示例学习”这一概念，并将其扩展到基于不确定性理论的机器学习框架中。出版了 4 部学术专著，还有 2 部教材。在机器学习与不确定性领域的著名杂志和会议上发表了 150 多篇学术论文。曾荣获河北省自然科学一等奖，获得全国模范教师的称号，被评为深圳市地方领军人才，是统计的学术论文高被引中国学者，也是深圳市海外高层次（孔雀 B 类）人才。

崔来中为男性，出生于 1984 年 10 月，是吉林白山人，担任讲师和硕士生导师。他在 2007 年 6 月从吉林大学获得工学学士学位，同年因免试推荐直接攻读博士研究生。2012 年 6 月于清华大学获得计算机科学与技术博士学位。2012 年 7 月开始在深圳大学计算机与软件学院工作，担任讲师一职。2013 年被聘为深圳大学计算机应用专业硕士研究生导师。主持着 1 项国家自然基金面上项目，还有 1 项深圳市基础研究计划项目。已经主持完成了 1 项广东省自然科学基金项目，1 项广东省育苗项目，以及 2 项深圳市基础研究计划项目。同时参与完成了多项国家 973 项目、国家 863 项目和国家自然科学基金等项目。在国内外重要期刊上发表了 30 余篇论文，在国际会议上也发表了不少。编写了 1 本教材，自己是第一作者。主持了 1 项省级教研项目。主要致力于互联网体系结构方面的研究，同时也在大数据分析算法、内容分发、智能计算等领域开展相关研究。

陈小军为男性。他是深圳大学的沃顿研究员，同时也是硕士生导师。在 2011 年，他获得了哈尔滨工业大学计算机应用技术工学的博士学位。之后，他先后在香港大学以及中科院深圳先进技术研究院工作。2013 年，他加入了深圳大学并一直工作到现在。主要的研究内容涵盖了特征选择、聚类、文本处理以及分布式算法等方面。提出了一系列针对多视图数据的子空间聚类算法、谱聚类算法以及稀疏特征选择算法等。在相关的国际学术期刊和会议上发表了 50 余篇 SCI/EI 检索论文，其中包括 20 余篇 CCF A 类及中科院 1 区论文。先后承担了国家自然基金青年基金和面上项目。成为了深圳市海外高层次人才。

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