在難解問題的研究中,提出了具有精確相變的RB模型,解決了經典CSP模型的平凡無解性問題,運用多學科的知識對RB模型的難解性及其應用開展了持續系統的研究,系列論文發表于《Journal of Artificial Intelligence Research》、《Artificial Intelligence》和《Journal of Statistical Mechanics》等國際權威期刊。RB模型被40多個國家的學者應用于300多篇論文的算法研究,是目前國際上應用問題最廣泛的難解實例產生模型。圖靈獎得主Knuth在其將出版的名著《The Art of Computer Programming》(Vol.4B)中以總共一頁多的篇幅介紹和分析了RB模型的一種特殊情形,對該情形下的精確相變現象給了一個新的證明。此外,RB模型被廣泛應用于SAT等多個國際算法競賽,并被14個國家的23所大學分別用于算法和人工智能等課程的教學工作。
在網絡與數據挖掘的研究中,主持設計和開發了一個全球IPv6骨干網絡拓撲探測系統,探測結果被來自全球145個國家和地區的研究者訪問,并被Slashdot等多家知名IT網站轉載或鏈接;研究了在線社交網絡信息傳播的機制與控制問題,提出了新的信息傳播模型;基于快速情緒分類模型的成果,主持設計和開發了國際上第一個針對中文微博的在線情感分析系統Mood Lens;提出了基于文本情感分析的搜索概念(稱為心情搜索),并研究了在線社交網絡的情緒相關性問題,發現憤怒是相關性最強的情緒。研究成果發表于《Physical Review E》和《Knowledge and Information Systems》等國際權威期刊。情緒相關性的成果在因特網上公布后被90多個國家的數百家媒體報道或轉載,其中包括麻省理工技術評論、BBC、CNN、路透社、華盛頓郵報、紐約時報、今日美國報、NBC、FOX、Discovery、哈佛商業評論等國際主流媒體,以及新華網、光明網、新浪網、騰訊網、南方周末等國內主流媒體。
近五年代表性學術論文:The scaling of human mobility by taxis is exponential,Information Propagation in Online Social Networks: A Tie Strength Perspective.