1. 大数据管理与分析（Big Data Management and Analytics）
2. 社交网络与图分析（Social Network and Graph Analysis）
3. 机器学习（Machine Learning）
4. 区块链（Blockchains）
课题1：面向社交网络和图分析的高效近似算法
近年来随着微信、微博、抖音等社交网络的迅猛发展，社交营销正逐渐侵蚀传统电商的市场份额，针对社交广告的研究有着巨大的社会影响与经济价值。例如针对经典的影响力最大化问题，我们的在线处理算法OPIM具有友好的交互体验，在保证最优理论近似比的同时实现上千倍的速度提升。该课题旨在开发可广泛用于社交网络和图分析的高效近似算法，如图搜索算法、采样算法、自适应算法、并行与分布式算法等。
课题2：区块链核心技术研究及其数据分析
比特币采用基于工作量证明（PoW）的共识机制，一直被诟病浪费能源，以太坊2.0改用基于权益证明（PoS）的共识机制来解决该问题，但被质疑其激励机制将产生马太效应，导致贫富差距的加剧。我们的团队首创性地定义了激励机制的公平性原则并系统性地分析了主流的激励机制，解答了领域内长期的疑惑。该课题旨在研究区块链的共识机制、激励机制、经济模型、隐私保护等核心技术，并结合对现有应用的数据分析，进一步夯实区块链基础设施，最终实现区块链技术在Web3.0等场景落地。
课题3：基于次模优化和多臂老虎机的机器学习算法与理论
次模优化算法广泛用于机器学习、计算机视觉以及自然语言处理，如特征选取、概率推理、图像分割、文档摘要、病毒营销以及传感器部署等。该课题深入剖析了多种类型的次模优化算法与理论，例如针对背包约束下的单调次模最大化问题，发现修改的贪心算法在理论上可达到0.405的近似比，纠正了该领域一个长期存在的误解。
1. 计算机、数据科学、人工智能、以及数学等相关专业的同学均可申请；
2. 对大数据管理与分析、社交网络与图分析、机器学习、以及区块链等相关方向的基础研究或系统开发有热情；
3. 良好的沟通、表达与协作能力；
4. 申请者需具备良好的英语沟通、阅读和写作能力；
5. 学校招生规定的最低要求为：
托福TOEFL iBT：80；
雅思IELTS：总分6.5，各项小分5.5；
多邻国Duolingo：105；
托福100分以上及同等水平者优先。
6. 加分项：计算机算法与编程能力优异、数学基础扎实、有相关经验者（如发表过论文或开发过系统）。
1. 发表顶级学术论文的机会：你将有机会在大数据管理与分析、社交网络与图分析、机器学习、以及区块链研究的顶级期刊和会议如SIGMOD、VLDB、ICDE、ICML、NeurIPS、KDD、TODS、VLDBJ、TKDE等上以第一作者身份发表学术论文并参与国际会议；
2. 纯粹的科研环境和系统的科研训练：组内拥有融洽的合作氛围：低年级学生会获得唐靖博士至少每周一次的组会指导，以及高年级或毕业学长学姐的一对一辅导；而高年级学生可以自由选取研究方向并可在知名机构交流；博士后研究员则拥有指导学生的机会以及唐靖博士在基金和教职申请方面的帮助；
3. 国际化的视野和广泛的交流机会：包括但不限于在香港科技大学清水湾校园长期访问，以及丰富的世界级大学交换学习和业界研究院实习访问机会，如NTU、NUS等等，并获得额外的交换学习补贴；
4. 优美的校园环境：由国际知名的建筑设计事务所Kohn Pedersen Fox Associates (KPF) 牵头的港科大(广州)国际首席设计顾问团队以“智慧绿色校园”为灵感，延续清水湾校园的整体风格，并与四周的自然环境和谐相融。学校配套设施丰富，体育场所多样，学生宿舍均为独立卧室。
