陈长建
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教师介绍

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陈长建,博士,副教授,博士生导师,湖南省芙蓉计划青年人才。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。主要研究方向为交互式机器学习、可视分析、以数据为中心的人工智能等,已在国际顶级学术期刊与重要学术会议发表论文20余篇,获中国图学学会优秀博士论文激励计划。担任VIS(CCF-A)档案主席,VIS(CCF-A)、PacificVis、ChinaVis的程序委员会委员,《计算机辅助设计与图形学学报》编委、《Visual_Informatics》青年编委。

个人主页:https://changjianchen.github.io/
中文名: 陈长建 英文名:
学历: 博士 职称: 副教授
联系电话: 电子邮件: changjianchen@hnu.edu.cn
研究方向: 交互式机器学习、可视分析、以数据为中心的人工智能
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

  • ● 2026.4 关于法律法规约束下的异常检测工作被CCF-A类会议ACL接收

  • ● 2025.10 关于评估大模型对信息图表理解能力的数据集被CCF-A类会议NeurIPS接收

  • ● 2025.7 关于数据生成的工作被CCF-A类会议ACM MM接收,以及关于智能育种的工作被CCF-A类会议IEEE VIS接收

  • ● 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


学生培养

2026年6月2日更新:27级硕士和直博名额还充足,欢迎校内同学联系

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

课题组目前研究方向为面向时序数据的智能感知与辅助决策,聚焦复杂动态场景中的多元时序信息理解、状态感知、行为规划与辅助决策,构建从数据建模到智能决策的完整方法体系,涵盖大模型、演绎推理、机器学习、可视分析等领域,已经在气象、育种、审计等领域落地应用。

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
  • - Haoliang Huang, Zihuang Cai, Zhuo Tang, Yifan Liu, Chen Tian, Kenli Li, Changjian Chen. Integrating Data Validation with Large Language Models for Regulation-Guided Tabular Anomaly Detection. ACL (CCF A). 2026.

  • Tianchi Xie, Minzhi Lin, Mengchen Liu, Yilin Ye, Changjian Chen, Shixia Liu.  InfoChartQA: A Benchmark for Multimodal Question Answering on Infographic Charts. NeurIPS (CCF A). 2025.

  • Ting Xiang, Changjian Chen, Zhuo Tang, Qifeng Zhang, Fei Lv, Li Yang, Jiapeng Zhang, Kenli Li. Enhancing Small-Scale Dataset Expansion with Triplet-Connection-based Sample Re-Weighting. ACM MultiMedia (CCF A). 2025.

  • Changjian Chen, Pengcheng Wang, Fei Lv, Zhuo Tang, Li Yang, Long Wang, Yong Cai, Feng Yu, Kenli Li. Interactive Hybrid Rice Breeding with Parametric Dual Projection. IEEE VIS (CCF A). 2025.

  • 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.

  • - 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.