从事人工智能/机器学习和互联网、医疗、生物数据分析等相关领域基础理论、关键技术与应用研究，及高性能平台的测试服务工作。针对复杂数据（如多模态与关系数据）的隐含结构挖掘及预测问题，系统而深入地研究了隐层空间模型的模型表示、判别式学习、模型复杂度问题。在生物信息学数据处理方面，针对大规模基因序列数据的聚类层次树开销大、聚类效率低的问题，提出基于局部敏感哈希（LSH）和非参数化贝叶斯方法（DP-means）的高效聚类方法，是当时生物信息领域处理大规模聚类问题最高效和高准确性的方法之一。提出基于分层贝叶斯隐层空间模型的微生物关联网络预测方法，显著提高在微生物关联和微生物与环境因素关联的预测任务中的准确性和实用性。在统计学习与数据挖掘、生物信息学等领域国际顶级期刊如IEEE TPAMI、IEEE TNN、Bioinformatics、Cell Systems以及顶级会议如IJCAI、NIPS、RECOMB等发表多篇学术论文。另获发明专利授权4项。过去几年中，受邀担任人工智能顶级国际会议NIPS、ICML、IJCAI、AAAI的程序委员会委员或审稿人。近年来作为项目负责人，受到国家自然科学基金面上项目、青年项目、中国博士后基金等多个国家级项目资助；并作为核心成员参与国家自然科学基金地区合作重点、国际合作重点项目等多个国家级项目中。