王晨晨，博士，讲师。2025年6月毕业于南开大学计算机学院，获工学博士学位。2019年6月毕业于安徽大学数学科学学院，获理学学士学位。

研究方向：

主要从事机器学习基础理论与方法研究，具体包括：

1）降维：特征选择与特征抽取，探索高维数据的有效表示、信息压缩和可解释性；

2）谱图理论和方法：谱聚类、谱嵌入、谱图神经网络，利用图结构揭示数据的内在关联；

3）表格数据处理：结构化表格数据的表征学习。

联系方式：

E-mail：wangc@mail.nankai.edu.cn

通讯地址：呼和浩特市赛罕区大学西路235号内蒙古大学计算机学院，邮编010021

学术论文：

[1]Chenchen Wang, Jun Wang, Zhichen Gu, Jin-Mao Wei, Jian Liu. Unsupervised feature selection by learning exponential weights[J]. Pattern Recognition, 2024, 148: 110183.（中科院一区）

[2]Chenchen Wang, Zhichen Gu, Jin-Mao Wei. Spectral clustering and embedding with inter-class topology-preserving[J]. Knowledge-Based Systems, 2024, 284: 111278.（中科院一区）

[3] Zhenyu Wang#,Chenchen Wang#, Jin-Mao Wei, and Jian Liu. Multi-class feature selection by exploring reliable class correlation[J]. Knowledge-Based Systems, 2021, 230: 107377. (中科院一区，共同第一作者）

[4]Chenchen Wang, Jun Wang, Yanfei Li, Chengkai Piao, and Jin-Mao Wei. Dual Regularized Feature Selection for Class-Specific and Global Feature Associations [J]. Entropy 2025, 27, 190.（中科院三区）

[5]Chenchen Wang, Jun Wang, Yanfei Li, and Jin-Mao Wei. Discrete Feature Selection via Bi-Level Optimization for Hyperparameter Tuning [C]. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2025.（CCF-C）