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主要研究方向
.数据库、人工智能、数据挖掘

研究领域
.Spatial Data Mining and Recommender System
.Databases and Query Optimization
.Knowledge Engineering and Knowledge Graph

获奖
.多个CCF推荐会议的最佳论文奖
.苏州市人工智能学会自然科学一等奖

代表作
.LHMM: A Learning Enhanced HMM Model for Cellular Trajectory Map-matching. ICDE 2023 (CCF-A类会议，通讯作者)
.MetaPTP: An Adaptive Meta-optimized Model for Personalized Spatial Trajectory Prediction. SIGKDD 2022 (CCF-A类会议，通讯作者)
.Efficient Maximal Biclique Enumeration for Large Sparse Bipartite Graphs. PVLDB 2022 (CCF-A类会议，通讯作者)
.MetaER-TTE: An Adaptive Meta-learning Model for En Route Travel Time Estimation. IJCAI 2022 (CCF-A类会议，通讯作者)
.MFNP: A Meta-optimized Model for Few-shot Next POI Recommendation. IJCAI 2021 (CCF-A类会议，通讯作者)

个人简介

许佳捷，男，博士，教授，博士生导师。长期从事数据库、数据挖掘、人工智能领域研究，是中国计算机学会数据库专委会执行委员，苏州市计算机学会副秘书长、苏州市人工智能学会理事、CCF苏州YOCEF候任副主席。近年来，主持国家自然科学基金面上项目2项、江苏省高校自然科学重大项目1项、横向项目4项，获江苏省“333”高层次人才培养工程、江苏省“双创”科技副总、唐仲英基金会“优秀青年学者”等人才计划资助；在TKDE、PVLDB、ICDE、SIGKDD、IJCAI、AAAI等CCF-A类国际会议与期刊论文30余篇，获得CIKM、WISE、APWebWaim等CCF推荐会议的最佳论文奖、最佳论文提名奖、最佳学生论文奖；获2021年苏州市人工智能学会自然科学一等奖（第一完成人），谷歌学术引用超过2800次、H-index 28；担任ICDE、SIGKDD、IJCAI、AAAI、CIKM、ICDM等CCF-A/B类国际会议的SPC/PC，长期担任TODS、TOIS、TNNLS、TKDE、VLDB Journal等CCF-A类期刊和《计算机学报》、《软件学报》等一级学报的特邀审稿人，曾任JCST（CCF-B类）等高水平国际期刊的客座编辑。近5年指导硕士研究生22人（毕业），其中18人一作发表CCF-A/B类国际会议与期刊论文（长文），14人获得研究生“国家奖学金”，并在CCF、KESCI、KDD CUP、ACM SIGSPATIAL CUP等高水平竞赛获奖，毕业后就职于腾讯、阿里巴巴、百度、京东、拼多多、微软等企业、政府部门或赴HKUST、USC等名校深造。