研究工作围绕机器学习基础理论、算法和应用展开，注重理论与实际问题结合。针对互联网数据挖掘、社交网络分析、多模态数据融合、网络推荐等多个典型应用场景，将基础理论与实际问题结合，提出有效的计算模型和算法。 上述成果已连续多年在机器学习顶级国际会议和杂志ICML、NIPS、UAI、IJCAI、AAAI、 JMLR、PAMI等发表论文50余篇。受邀担任人工智能与模式识别顶级期刊PAMI的编委，担任机器学习顶级会议ICML 2014、ICML 2015、IJCAI 2015、UAI 2014、NIPS 2013等的领域主席，担任ICML 2014的地区联合主席。研究工作得到国家973计划（课题负责人）、自然科学基金优青基金和重点基金等项目的支持，入选“清华大学221基础研究人才支持计划”。