标题：刘铁岩
刘铁岩博士
  
刘铁岩博士毕业于清华大学电子工程系。现任微软亚洲研究院主任研究员，互联网经济与计算广告学研究组负责人。他是美国计算机学会(ACM)、国际电子电气工程师学会(IEEE)、和中国计算机学会（CCF）的高级会员。中国科技大学和南开大学的客座教授。
刘铁岩博士是机器学习和信息检索领域的知名专家，尤其在排序学习方面取得了国际领先的研究成果。他著有《排序学习及其在信息检索中的应用》等学术专著。他在国际顶级期刊和会议上发表相关论文70余篇。他持有40余项美国和国际专利。他的论文曾获得国际信息检索大会(SIGIR)最佳学生论文奖，和国际期刊《视觉通信和图像表示》的最高引用论文奖。
他是国际计算机辅助搜索会议(RIAO) 2010年度的程序委员会主席，国际信息检索大会(SIGIR)2008-2011年度的领域主席(Area Chair)，亚洲信息检索会议(AIRS) 2009-2011年度的领域主席，国际数据挖掘大会（KDD）2012年度的展览和演示主席，国际互联网大会（WWW）2011年度的领域主席。他担任美国计算机学会会刊《信息系统（TOIS）》的副主编，国际期刊《信息检索》和《人工智能》的编委，和数十个国际期刊的审稿专家。他是包括WWW, SIGIR, ICML, ACL, ICIP等在内的三十几个国际会议的程序委员会成员(Program Committee Member)，是国际排序学习研讨会(LR4IR)2007-2009年度的联合主席(Co-chair)，和2010年排序学习竞赛的联合组织者。他曾经在WWW、SIGIR、KDD等国际会议上做关于排序学习的主题讲座(tutorial)，并受邀作为KDD 2011年度的大会主题辩论嘉宾(panelist)。他受邀为亚太多媒体大会（PCM 2010）和中国信息检索大会（CCIR 2011）做大会特邀报告（keynote）。他还受邀为包括卡耐基梅隆大学（CMU）在内的十余所国内外高校讲授《排序学习》和《机器学习》的课程。
刘铁岩博士的代表作如下:
Internet Economics● Joint Optimization of Bid and Budget Allocation in Sponsored Search, KDD 2012
● Relational Click Prediction for Sponsored Search, WSDM 2012. 
● An Advertiser-Centric Approach to Understand User Click Behavior in Sponsored Search, CIKM 2011.
Learning to Rank● Learning to Rank for Information Retrieval,Foundation and Trends on Information Retrieval, Now Publishers, 2009. 
● A Noise-Tolerant Graphical Model for Ranking, Information Processing and Management, 2011.
● Future research directions on learning to rank, Proceeding track, Journal of Machine Learning Research, 2011.
● Selecting Optimal Training Data for Learning to Rank, Information Processing and Management, 2011.
● A New Probabilistic Model for Rank Aggregation, NIPS 2010.
● Two-Layer Generalization Analysis for Ranking Using Rademacher Average, NIPS 2010.
● Statistical Consistency of Top-k Ranking, NIPS 2009.
● Ranking Measures and Loss Functions in Learning to Rank,NIPS 2009.
● Global Ranking Using Continuous Conditional Random Fields, NIPS 2008.
● Generalization Analysis of Listwise Learning to Rank Algorithms, ICML 2009.
● Listwise Approach to Learning to Rank: Theorem and Algorithm, ICML 2008.
● Query-level Stability and Generalization in Learning to Rank, ICML 2008.
　● Learning to Rank: From Pairwise Approach to Listwise Approach. ICML 2007.
　● Query-dependent Ranking using K-Nearest Neighbor, SIGIR 2008. 
　● Directly Optimizing IR Evaluation Measures in Learning to Rank,SIGIR 2008. 
　● Making LETOR More Useful and Reliable,LR4IR 2008, in conjunction with SIGIR 2008.
　● Feature Selection for Ranking, SIGIR 2007. 
● FRank: A Ranking Method with Fidelity Loss, SIGIR 2007. 
　● Ranking with Multiple Hyperplanes, SIGIR 2007. 
　● LETOR: Benchmark dataset for research on learning to rank for information retrieval, LR4IR 2007, in conjunction with SIGIR 2007. 
　● Adapting Ranking SVM to Document Retrieval, SIGIR 2006. 
　● Learning to Rank Relational Objects and Its Application to Web Search, WWW 2008. 
● Supervised Rank Aggregation, WWW 2007. 
● Ranking with query-dependent loss for web search. WSDM 2010
● Tendency Correlation Analysis for Direct Optimization of Evaluation Measures in Information Retrieval, Information Retrieval Journal, 2010.
● Introduction to special issue on learning to rank for information retrieval, Information Retrieval Journal, 2010.
● A General Approximation Framework for Direct Optimization of Information Retrieval Measures, Information Retrieval Journal, 2009. 
Web Search● Semi-supervised graph ranking with rich meta data, KDD 2011.
● Page Importance Computation based on Markov Processes, Information Retrieval, 2011
● Let Web Spammers Expose Themselves, WSDM 2011.
　● Actively Predicting Diverse Search Intent from User Browsing Behaviors, WWW 2010.
　● A Framework to Compute Page Importance based on User Behaviors, Information Retrieval Journal, 2009. 
● BrowseRank: Letting Web Users Vote for Page Importance, SIGIR 2008. [SIGIR Best Student Paper Award]

铁道专家-刘铁岩
刘铁岩先生（1921年一1972年）
湖南省衡东县蓬源云集人 
被周总理誉为“当代詹天佑” 
新中国第一条自行设计的铁路 —— 兰新铁路的总设计师
著名的铁路建筑工程师、党的八大代表、兰新铁路设计师