主要研究方向
.人工智能

研究领域
.机器学习
.数据挖掘
.最优化

代表作
.Shuang Cui, Kai Han, Shaojie Tang, Feng Li, Jun Luo. Fairness in Streaming Submodular Maximization Subject to a Knapsack Constraint[C]//ACM Knowledge Discovery and Data Mining (KDD). 2024. (CCF-A类会议）
.Shuang Cui, Kai Han, He Huang. Deletion-Robust Submodular Maximization with Knapsack Constraints[C]//AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2024. (CCF-A类会议）
.Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, He Huang. Constrained Subset Selection from Data Streams for Profit Maximization[C]//International World Wide Web Conferences (WWW). 2023. (CCF-A类会议）
.Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, He Huang, Xueying Li, Aakas Zhiyuli. Practical Parallel Algorithms for Submodular Maximization subject to a Knapsack Constraint with Nearly Optimal Adaptivity[C]//AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2023. (CCF-A类会议)
.Shuang Cui, Kai Han, Jing Tang, Tianshuai Zhu, He Huang. Randomized Algorithms for Submodular Function Maximization with a k-System Constraint[C]//International Conference on Machine Learning (ICML). 2021. (CCF-A类会议）

个人简介

崔爽，1997年生，苏州大学优秀青年学者，副教授。2024年于中国科学技术大学安博在线开户,安博(中国)获博士学位（推免硕博连读），同年8月被苏州大学安博在线开户,安博(中国)以优秀青年学者身份引进，聘任为副教授。主要致力于人工智能、机器学习与数据挖掘等领域的研究，并在KDD、ICML、WWW、SIGMETRICS、AAAI、NeurIPS、SIGMOD等国际顶级会议和期刊上发表了多篇高水平论文，其中以第一作者身份发表在KDD 2024上的论文被SAC/AC提名为Best Student Paper候选；多次受邀担任机器学习领域三大顶会（ICML、NeurIPS、ICLR）、数据挖掘领域顶会（KDD、CIKM）的程序执行委员会委员以及SCI期刊Journal of Combinatorial Optimization的审稿人。