陈长建
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教师介绍

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陈长建,博士,助理教授。2017年本科毕业于中国科学技术大学,2022年博士毕业于清华大学。主要研究方向为机器学习、可视分析等,已在国际顶级学术期刊与重要学术会议发表论文10余篇,担任VIS(CCF-A)档案主席,VIS(CCF-A)、PacificVis、ChinaVis的程序委员会委员,以及TVCG、CHI、IUI等期刊和会议的审稿人。

个人主页:https://changjianchen.github.io/
中文名: 陈长建 英文名:
学历: 博士 职称: 助理教授
联系电话: 电子邮件: changjianchen@hnu.edu.cn
研究方向: 机器学习、可视分析
联系地址: 超算中心1号楼310
所属机构:  计算机科学系  学院教师
科研状况

News

  • ● 2025.4 关于大规模网格数据探索的工作被CCF-A类期刊IEEE TVCG接收

  • ● 2025.2 获得CADCG优秀审稿人

  • ● 2025.1 关于可控图像生成的工作被CCF-A类期刊IEEE TVCG接收

  • ● 2024.12 关于可解释人工智能的工作被CCF-A类期刊IEEE TVCG接收

  • ● 2024.9 一篇论文被CCF-B类会议ECAI接收

  • ● 2024.9 受邀担任 VIS (CCF-A)会议档案主席

  •  2024.7 获中国图学学会优秀博士论文激励计划

学生培养

【团队目前有较多大模型课题,并且有算力支撑,欢迎保研/考研同学联系】

团队目前有若干博士生和硕士生名额,有意向者可提前联系。同时也欢迎本科生加入参与科研。

研究方向

本人研究方向涵盖机器学习和可视分析领域,旨在充分发挥机器和人各自的优势,并将它们有机结合,以更有效地解决实际问题,比如应用于气象预测和水稻育种等领域。一方面,借助机器学习理论,设计出高效的算法,以提升模型性能,将机器的计算能力最大化。另一方面,结合可视化技术和人机交互理论,构建直观且高效的可视分析系统,使人与机器之间能够协同工作,将人的认知和决策能力最大化。

 

希望你:

1.对做研究有兴趣和热情,并且有自我驱动力兴趣是最好的老师

2.编程能力强,数学知识扎实,能够正常阅读英文文献

3.对机器学习和深度学习有一定基础【自学课程:实用机器学习动手学深度学习


感兴趣的同学可以将简历和成绩单发至我邮箱。

 


代表性论文


  • Yuxing Zhou, Changjian Chen, Zhiyang Shen, Jiangning Zhu, Jiashu Chen, Weikai Yang, Shixia Liu. Hierarchical Fuzzy-Cluster-Aware Grid Layout for Large-Scale Data. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A). 2025.

  • Changjian Chen, Fei Lv, Yalong Guan, Pengcheng Wang, Shengjie Yu, Yifan Zhang, Zhuo Tang. Human-Guided Image Generation for Expanding Small-Scale Training Image Datasets. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A). 2025.

  • Qifeng Zhang, Changjian Chen, Zhizhong Liu, Zhuo Tang. I-Adapt: Using IoU Adapter to Improve Pseudo Labels in Cross-Domain Object Detection. European Conference on Artificial Intelligence (CCF B), 2024, 57-64.

  • - Changjian Chen, Jiashu Chen, Weikai Yang, Haoze Wang, Johannes Knittel, Xibin Zhao, Steffen Koch, Thomas Ertl, Shixia Liu. Enhancing Single-Frame Supervision for Better Temporal Action Localization. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A). 2024.

  • Changjian Chen, Yukai Guo, Fengyuan Tian, Shilong Liu, Weikai Yang, Zhaowei Wang, Jing Wu, Hang Su, Hanspeter Pfister, Shixia Liu. A Unified Interactive Model Evaluation for Classification, Object Detection, and Instance Segmentation in Computer Vision. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF AIEEE VIS), 2024 Vol. 30(1): 76-86.

  • Changjian Chen, Jing Wu, Xiaohan Wang, Shouxing Xiang, Song-Hai Zhang, Qifeng Tang, Shixia Liu. Towards Better Caption Supervision for Object Detection. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A), 2022 Vol. 28(4): 1941-1954.

  • Changjian Chen, Zhaowei Wang, Jing Wu, Xiting Wang, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li, Shixia Liu. Interactive Graph Construction for Graph-Based Semi-Supervised Learning. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A), 2021 Vol. 27(9): 3701-3716.

  • Changjian Chen, Jun Yuan, Yafeng Lu, Yang Liu, Hang Su, Songtao Yuan, and Shixia Liu. OoDAnalyzer: Interactive Analysis of Out-of-Distribution Samples. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (CCF A), 2021 Vol. 27(7): 3335-3349.