1. 机器学习
1.1 机器学习基础模型的研究（深度学习模型的解释性方法；多智能体协作的强化学习模型；少样本数据学习模型等）
1.2 图嵌入与推理（同构图、异构图、知识图谱、超图、动态图等嵌入技术；知识图谱推理技术等）
1.3 推荐系统 （交互式推荐；面向Serendipity的推荐；面向Fairness的推荐；新闻/POI/Web APIs/mobile APP等不同领域的推荐模型）
2. 服务计算
2.1 边缘智能 （面向mobile的边云协同模型研究；智能模型的分割、裁剪与轻量化）
2.2 基于服务推荐的软件构建技术 （基于Web API推荐的Mashup构建技术；基于Web service推荐的组合服务构建技术；基于开源平台代码库推荐的软件构建技术等）