当今我们已经处于大数据时代，数据驱动智能决策正在各个行业得到广泛的应用，大到政府决策、企业资源规划，小到移动终端用户体验优化，数据的智能分析正在产生无法估量的巨大价值。大数据分析中面临的一个重要机遇和挑战是，相对于以往任何一个时期，我们可以更容易获取多模态、多来源、具有复杂多视图的大数据，深入分析多种模态、多个视图之间深层关联、并融合多模态、多视图数据进行准确的分类和预测，具有重要意义。深度学习对于复杂数据特征的提取能力的提升、服务器计算性能的日益升级和分布式并行计算框架的逐渐成熟，都将极大促进大规模环境下的多模态、多来源、多视图融合的数据挖掘应用。
本小组的主要研究方向是，多模态、多来源、多视图融合的数据挖掘及机器学习方法研究。