本硕博均毕业于南京航空航天大学，博士师从陈松灿教授。现阶段个人的研究方向为多标记学习，多视图（多模态）学习，聚焦于弱监督设定场景。目前已发表CCF A类论文多篇，其中包括人工智能领域顶级期刊TPAMI一篇。连续担任ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI等顶级机器学习会议审稿人。江苏省人工智能学会模式识别专委会委员。

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个人谷歌学术链接：https://scholar.google.com/citations?user=_eln54gFGzUC&hl=zh-CN

主要论文：

【1】Li X, Chen S. A Concise Yet Effective Model for Non-Aligned Incomplete Multi-View and Missing Multi-Label Learning[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2022, 44(10): 5918-5932. （CCF A类期刊论文，人工智能领域顶级期刊，目前引用124次）

【2】Li X, Chen S. No Regularization Is Needed: Efficient and Effective Incomplete Label Distribution Learning[C]. Proceedings of the Thirty-Third International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI-24), 2024. (CAAI A类会议论文)

【3】Li X, Wang X, Chen S. Pushing One Pair of Labels Apart Each Time in Multi-Label Learning: From Single Positive to Full Labels[J]. SCIENCE CHINA Information Sciences. 68.6 (2025)：1-18.（CCF A类期刊论文，中科院一区TOP）

【4】李想，操思源，陈松灿*. “基于不平衡多标记学习的心电图分类及其可解释性”，软件学报 （2025）: 1-16.（中文CCF A类 期刊论文）

【5】Wang, X., Wan, W., Li, X., Geng, C., Li, S. Y., & Chen, S. (2026). Filter, Obstruct, and Dilute: Defending Against Backdoor Attacks on Semi-Supervised Learning. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2026，21, 3662-3676. （CCF A类期刊论文，中科院一区TOP）