陈川、博士、副教授、博士生导师。2012 于中山大学数学与应用数学专业获学士学位，2016 于香港浸会大学数学统计专业获博士学位。近年来主要研究方向：可信机器学习理论与应用（联邦学习，机器学习鲁棒性等），及图机器学习理论与应用 （图神经网络、社交网络分析等）。近年发表SCI索引国际期刊（包括IEEE TNNLS, TIP, TPDS, ACM TOIS, TKDD, NSR等）及国际会议论文（包括KDD, AAAI, IJCAI, ICML, WWW, INFOCOM, CIKM, ICDM等）...