机器学习和数据挖掘领域大牛
周志华--半监督学习，multi-label学习和集成学习，机器学习和数据挖掘方面领军人物。南京大学杰青，ACML创始人http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/
杨强--迁移学习国际领军人物。港科大教授，KDD2012会议主席，杨教授曾有一个关于机器学习和数据挖掘有意思的比喻：比如你训练一只狗，若干年后，如果它忽然有一天能帮你擦鞋洗衣服，那么这就是数据挖掘；要是忽然有一天，你发现狗发装成一个老太婆消失了，那么这就是机器学习。http://www.cse.ust.hk/~qyang/。
李航--信息检索、自然语言处理和统计学习，近年来，主要与人合作使用机器学习方法对信息检索中排序，相关性等问题的研究。 http://research.microsoft.com/en-us/people/hangli/。
李建中--分布式数据库领军人物。哈工大和黑大共有教授，团队在不确定性数据，sensor network发表了一系列文章。http://db.hit.edu.cn/jianzhongli/。
唐杰--图挖掘专家，主持设计和实现的Arnetminer是国内领先的图挖掘系统。清华副教授，http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/。
张钹--人工智能、神经网络、遗传算法、智能机器人、模式识别以及智能控制等领域的研究工作。清华大学教授，中科院院士，http://www.csai.tsinghua.edu.cn/personal_homepage/zhang_bo/index.html。
刘铁岩--learning to rank的国际知名学者，近年转向管理，研究兴趣则开始关注计算广告学方面。http://research.microsoft.com/en-us/people/tyliu/MSRA。
王海峰--信息检索，自然语言处理，机器翻译方面的专家。ACL的副主席，百度高级科学家，在百度主持研发了百度翻译产品 http://ir.hit.edu.cn/~wanghaifeng/。
何晓飞--多媒体处理，图像检索以及流型学习的国际领先学者。浙大教授，http://people.cs.uchicago.edu/~xiaofei/。
朱军--主要研究领域是latent variable models, large-margin learning, Bayesian nonparametrics, and sparse learning in high dimensions。清华大学副教授，http://www.ml-thu.net/~jun/。
吴军--http://www.cs.jhu.edu/~junwu/ 腾讯副总裁，前google研究员。著名《数学之美》和《浪潮之巅》系列的作者。
张栋--机器学习工业界的代表人物之一，前百度科学家和google研究员，http://weibo.com/machinelearning。
戴文渊--前ACM大赛冠军，硕士期间一系列transfer learning方面的高水平论文让人瞠目结舌。现百度凤巢ctr预估组leader。http://apex.sjtu.edu.cn/apex_wiki/Wenyuan_Dai。
韩家炜-- Jiawei Han （http://www.cs.uiuc.edu/homes/hanj/）著名数据挖掘书籍，《数据挖掘概念和技术》作者，在DM界久负盛名。
Jian Pei--http://www.cs.sfu.ca/~jpei/
Mohammed J. Zaki--http://www.cs.rpi.edu/~zaki/index.php
Qiang Yang--http://www.cse.ust.hk/~qyang/
Wei Wang--http://www.cs.unc.edu/~weiwang/ 个人主页里面有papers，还有教授的数据挖掘课程，生物信息学课程课件。课件非常好，很适合学习，喜欢看她的课件。
周志华--http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/南京大学数据挖掘牛人，个人主页里面有数据挖掘相关很多资源，收集了国外很多大学的数据挖掘课程。
Yehuda Korean--Netflix Prize的冠军队成员，推荐系统领域的大神级人物
【Paper】Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems
Hao Ma--提出很多基于社会化推荐的有效算法
【Paper】SoRec:Social Recommendation Using Probabilistic Matrix Factorization
【Home page】https://www.haoma.io/
Julian McAuley--社交网络、数据挖掘、推荐系统
【Paper】Leveraging social connections to improve personalized ranking for collaborative filtering
【Home page】http://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/
郭贵冰--国内推荐大牛，创办推荐系统开源项目LibRec
【Paper】TrustSVD:Collaborative Filtering with Both the Explicit and Implicit Influence of User Trust and of Item Ratings
Hao Wang--运用深度学习技术提高推荐系统性能
【Paper】Collaborative deep learning for recommender systems
何向南--运用深度学习技术提高推荐系统性能
【Paper】Neural Collaborative Filtering
Robin Burke--混合推荐方向
【Paper】Hybrid recommender systems:Survey and experiments
【Home page】http://josquin.cti.depaul.edu/~rburke/old-index.html
项亮--国内推荐系统领域中理论与实践并重的专家，Netflix Prize第二名
【Book】推荐系统实践
