蘭豔豔

2005-09--2011-06 中國科學院數學與系統科學研究院 碩博連讀博士學位

2001-09--2005-06 山東大學數學院 本科學士學位

2019-09~現在, 中國科學院計算技術研究所, 研究員

2018.4.1-2019.3.31，美國加州伯克利大學，訪問學者2013-09~2019-09,中國科學院計算技術研究所, 副研究員

2011-07~2013-09,中國科學院計算技術研究所, 助理研究員

現為清華大學智能產業研究院教授。 ^{[1]  [3]} 

作為項目負責人，主持國家自然科學青年基金項目1項；作為骨幹成員參與國家863計劃項目，973子課題和多項國家自然科學基金項目。在人工智能和機器學習領域重要國際期刊和會議上發表論文80餘篇。獲得SIGIR最佳學生論文獎和CIKM最佳論文Runner-Up獎。 ^[3] 

長期擔任相關領域國際重要會議和期刊的（Senior）PC member和審稿人。擔任SIGIR2020暑期學校主席，CIKM2020短文程序委員會主席，EMNLP審稿指導委員會主席，YSSNLP2020大會主席，人工智能領域頂級國際期刊AI Journal編委。她還擔任是中國計算機學會高級會員，中文信息學會信息檢索專委會秘書長，應用數學學會通信與數學專委會副主任。 ^[3] 

入選國家高層次青年人才計劃，中國科學院青年創新促進會優秀會員，北京智源人工智能研究院青年科學家，獲得中文信息學會錢偉長中文信息處理科學技術獎一等獎，青年創新獎。 ^[3] 

研究方向為機器學習、自然語言處理和AI for Science。 ^[3] 

（1） Label Distribution Augmented Maximum Likelihood Estimation for Reading Comprehension, The 13th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2020), 2019-11, 第 4 作者

（2） Outline Generation: Understanding the Inherent Content Structure of Documents, SIGIR2019, 2019-07, 第 4 作者

（3） Controlling Risk of Web Question Answering, SIGIR2019, 2019-07, 第 4 作者

（4） An Adaptive Framework for Conversational Question Answering, AAAI2019, 2019-02, 第 4 作者

（5） ReCoSa: Detecting the Relevant Contexts with Self-Attention for Multi-Turn Dialogue Generation, ACL, 2019, 第 2 作者

（6） HAS-QA: Hierarchical Answr Spans Model for Open-Domain Question Answering, AAAI, 2019, 第 2 作者

（7） Adapting Markov Decision Process for Search Result Diversification, SIGIR, 2017, 第 3 作者

（8） Reinforcement Learning to Rank with Markov Decision Process, SIGIR, 2017, 第 3 作者

（9） Directly Optimize Diversity Evaluation Measures: a New Approach to Search Result Diversification, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2017, 第 3 作者

（10） Learning Visual Features from Snapshots for Web Search, CIKM, 2017, 第 3 作者

（11） DeepRank: a New Deep Architecture for Relevance Ranking in Information Retrieval, CIKM, 2017, 第 2 作者

（12） Modeling Users' Search Sessions for High Utility Query Recommendation, Information Retrieval Journal, 2017, 第 3 作者

（13） Locally Smoothed Neural Networks, ACML, 2017, 第 2 作者

（14） 深度文本匹配綜述, 計算機學報, 2017, 第 2 作者

（15） 用於文本分類的局部化雙向長短時記憶, 中文信息學報, 2017, 第 2 作者

（16） 基於上下文的深度語義句子檢索模型, 中文信息學報, 2017, 第 3 作者

（17） 基於弱監督預訓練深度模型的微博情感分析, 中文信息學報, 2017, 第 2 作者

（18） Modeling the Recursive Matching Structure with Spatial RNN, IJCAI, 2016, 第 2 作者

（19） Sparse Word Embeddings Using L1 Regularized Online Learning, IJCAI, 2016, 第 3 作者

（20） Modeling Document Novelty with Neural Tensor Network for Search Result Diversification, SIGIR, 2016, 第 3 作者

（21） Text Matching as Image Recognition, AAAI, 2016, 第 2 作者

（22） A Deep Arhitecture for Semantic Matching with Multiple Positional Sentence Representations, AAAI, 2016, 第 2 作者

（23） Inside Out: Two Jointly Predictive Models for Word Representations and Phrase Representations, AAAI, 2016, 第 3 作者

（24） Your Carts Tell You: Inferring Demographic Attributes from Purchase Data, WSDM, 2016, 第 3 作者

（25） 分佈式單詞表示綜述, 計算機學報, 2016, 第 3 作者

（26） Modeling Parameter Interaction in Ranking SVM, CIKM, 2015, 第 3 作者

（27） Learning Maximal Marginal Relevance Model via Directly Optimizing Diversity Evaluation Measures, SIGIR, 2015, 第 3 作者

（28） Learning Hierarchical Representation Model for Next Basket Recommendation, SIGIR, 2015, 第 3 作者

（29） Learning Word Representation by Jointly Modeling Syntagmatic and Paradigmatic Relations, ACL, 2015, 第 3 作者

（30） Listwise Approach for Rank Aggregation in Crowdsouring, WSDM, 2015, 第 2 作者

（31） A Proababilistic Model for Bursty Topic Discovery in Microblogs, AAAI, 2015, 第 3 作者

（32） BTM: Topic Modeling over Short Texts, TKDE, 2014, 第 3 作者

（33） Position-Aware ListMLE: A Sequential Learning Proess for Ranking, UAI, 2014, 第 1 作者

（34） Learning for Search Result Diversification, SIGIR, 2014, 第 2 作者

（35） Is Top-k Sufficient for Ranking, CIKM, 2013, 第 1 作者

（36） A Novel Relational Learning-to-Rank Approach for Topic-Focused Multi-Document Summarization, ICDM, 2013, 第 2 作者

（37） Stochastic Rank Aggregation, UAI, 2013, 第 2 作者

（38） A Biterm Topic Model for Short Texts, WWW, 2013, 第 3 作者

（39） Group Sparse Topical Coding: From Code to Topic, WSDM, 2013, 第 3 作者

（40） Statistical Consistency of Ranking Methods in A Rank-Differentiable Probability Space, NIPS, 2012, 第 1 作者

（41） Top-k learning to rank labeling, ranking and evaluation, SIGIR, 2012, 第 3 作者

科研項目

（ 1 ） 網絡大數據計算的基礎理論及其應用研究, 參與, 國家級, 2014-01--2018-12

（ 2 ） 基於用户評價準則的排序學習算法與理論研究, 主持, 國家級, 2013-01--2015-12

（ 3 ） 面向文本生成的生成式對抗網絡算法與理論研究, 主持, 國家級, 2018-01--2021-12 ^[1] 

[1] Yadong Zhu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, Pan Du, Xueqi Cheng, A Novel Learning to Rank Framework for Topic-Focused Text Summarization. Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining 2013 (ICDM’13), Dallas, Texas, USA, 2013.

[2] Yanyan Lan, Shuzi Niu, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng, Is Top-k Sufficient for Ranking? Proceedings of the 22th ACM Conference on Information and Knowledge Management (CIKM’13), San Francisco, USA, 2013.

[3] Shuzi Niu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng, Stochastic Rank Aggregation. Proceedings of the 29th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI’13), Washington, USA, 2013.

[4] Shengxian Wan, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, Chaosheng Fan, and Xueqi Cheng, Informational Friend Recommendation in Social Media. Proceedings of the 36th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR’13), Dublin, Ireland, 2013.

[5] Chaosheng Fan, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, Zuoquan Lin, and Xueqi Cheng, Collaborative Factorization for Recommender Systems. Proceedings of the 36th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR’13), Dublin, Ireland, 2013.

[6] Shuzi Niu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng, 自適應層次Top-k 排序學習模型, Proceedings of the 19th China Conference on Information Retrieval (CCIR’13), Shanxi, China, 2013.

[7] Yadong Zhu, Jiafeng Guo, Yanyan Lan, Xueqi Cheng, Xiaoming Yu, 基於時空局部性的層次化查詢結果緩存機制。Proceedings of the 19th China Conference on Information Retrieval (CCIR’13), Shanxi, China, 2013.

[8] Xiaohui Yan, Jiafeng Guo, Yanyan Lan, and Xueqi Cheng, A Biterm Topic Model for Short Texts. Proceedings of the 22nd International World Wide Web ConferenceRio Ode Karo, Brazil, 2013.

[9] Lu Bai, Jiafeng Guo, Yanyan Lan, and Xueqi Cheng, Group Sparse Topical Coding: From Code to Topic, Proceedings of the 6th International conference on Web Search and Data Mining

[10] Xiaofei Zhu, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng, and Yanyan Lan, and Volfgang Nejdl, Recommending High Utility Query via Session-Flow Graph, Proceedings of the 34th European Conference on Information Retrieval

[11] Xiaofei Zhu, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng and Yanyan Lan. A Two-Step Absorbing Random Work Based High Utility Query Recommendation, Journal of Computer Research and Development, 2013.

[12] Yanyan Lan, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng, and Tie-Yan Liu. Statistical Consistency of Ranking Methods in A Rank-Differentiable Probability Space, Proceedings of Neural Information Processing Systems

[13] Shuzi Niu, Yanyan Lan, Jiafeng Guo, and Xueqi Cheng, A New Probabilistic Model for Top-k Ranking Problem, Proceedings of The 21th ACM Conference on Information and Knowledge Management

[14] Xiaofei Zhu, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng, and Yanyan Lan, More Than Relevance: High Utility Query Recommendation By Mining Users' Search Behaviors, Proceedings of The 21th ACM Conference on Information and Knowledge Management

[15] Shuzi Niu, Jiafeng Guo, Yanyan Lan, and Xueqi Cheng, Top-k Learning to Rank: Labeling, Ranking and Evaluation. Proceedings of the 35th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR’12)Portland, Oregon, USA, 2012. (Best Student Paper Award)

[16] Yadong Zhu, Yuanhai Xue, Jiafeng Guo, Yanyan Lan, and Xueqi Cheng, Xiaoming Yu. Exploring and Exploiting Proximity Statistic for Information Retrieval Model. Proceedings of the 8th Asia Information Retrieval Societies Conference (AIRS’12), pp: 1-13, Tianjin, China, 2012.

[17] Shengxian Wan, Jiafeng Guo, Yanyan Lan, and Xueqi cheng, 基於傳播模擬的消息流行度預測。Proceedings of the 18th China Conference on Information Retrieval (CCIR’12), Jiangxi, China, 2012.

[18] Wei Chen, Tie-Yan Liu, Yanyan Lan, Zhiming Ma, and Hang Li, Ranking Measures and Loss Functions in Learning to Rank. Proceedings of the 24th Annual Conference on Neural Information Processing Systems Foundation (NIPS’09)

[19] Yanyan Lan, Tie-Yan Liu, Zhiming Ma, and Hang Li, Generalization Analysis of Listwise Learning-to-Rank Algorithms. Proceedings of the 26th International Conference on Machine Learning (ICML’09),

[20] Yanyan Lan, Tie-Yan Liu, Zhiming Ma, and Hang Li, Query-Level Stability and Generalization in Learning to Rank. Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning (ICML’08)

[1] 國家自然科學青年基金項目“基於用户評價準則的排序學習算法與理論研究”

[2] 國家863項目子課題“海量Web數據內容管理、分析挖掘技術與大型示範應用”

[3] 國家973項目子課題“社交網絡演化的理論和方法研究”

[4] 國家自然科學重點基金項目“WEB搜索與挖掘的新理論與方法--支持輿情監控的Web搜索與挖掘的理論與方法研究”