陈卫，男，微软亚洲研究院高级研究员，清华大学客座教授，中国科学院计算所客座研究员，多个国际顶级数据挖掘和数据管理会议（KDD、 WSDM、 SIGMOD、 ICDE、 WWW等）的程序委员会成员，中国计算机学会大数据专家委员会首批成员，《大数据》期刊编委。近期主要研究方向包括社交与信息网络算法和数据挖掘、网络博弈论和经济学、在线学习等。近几年在社会影响力最大化方面的一系列开创性研究成果，在KDD、 ICDM、SDM、 WSDM、 ICWSM、 AAAI、 VLDB等顶级数据挖掘、人工智能和数据库学术会议上发表后得到良好反响，并引发这一方向众多的后续工作。最早发表的KDD’ 论文被引用次数排同会议所有论文第二位，而第二篇KDD’ 论文被引用次数排同会议所有论文第一位。 与另外两位合作者合写了一部关于影响力传播和最大化的专著（Information and Influence Propagation in Social Networks, Morgan& Claypool, ），系统总结了这方面的研究成果和最新发展。另外，在与社会和信息网络相关的方向，如社区检测、网络中心化度量排序、网络博弈、网络定价、网络激励机制等方面也都做出开创性的工作，其中将博弈论引入网络社区检测的论文获得了欧洲机器学习及数据挖掘会议最佳学生论文奖。
