严素蓉，女，1979年生，博士，副教授，加州大学尔湾分校访问学者（2015.2-2016.2），电子商务系主任。主讲课程：《数据库原理及应用》、《Java程序设计》、《Python程序设计》、《商务智能与数据分析》等。主要从事智能系统、数据挖掘、机器学习、AIoT等方面的研究。

2019年严素蓉老师成功申报国家自然科学基金面上项目《基于边缘计算和群智感知的智能服务自适应推荐与优化研究》（61972337），该项目主要研究了边缘计算环境下，如何基于群智感知数据实现智能服务的自适应推荐与优化，对网络边缘端的智能化提供理论和方法支持。

2015年严素蓉老师成功申报国家自然科学青年基金《融合网络环境下情景感知的个性化推荐机制》（61502414），该项目主要研究融合网络环境下，如何实现情景感知的个性化推荐，对移动社交等多网融合环境下的个性化服务提供了理论和方法支持。

2014年严素蓉老师成功申报浙江省自然科学青年基金《社会计算环境下多策略融合的个性化推荐机制》（LQ14F010006）该项目主要研究了社会计算环境下，如何进行多策略融合的个性化推荐，为促进互联网应用向知识型方向转化提供了理论和方法支持。

2020年严素蓉老师在外文期刊《IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering》上发表一级A论文《Using Latent Knowledge to Improve Real-Time Activity Recognition for Smart IoT》，该论文主要研究了AIoT环境下的用户的行为活动准确识别问题，对智能家居等智能物联网应用提供了理论和方法支持。该期刊按照2020年最新的中科院SCI期刊分区为二区，在学科Computational Theory and Mathematics分类中排名6/113。

2018年严素蓉老师在外文期刊《Future generation computer systems》上发表一级A论文《Building edge intelligence for online activity recognition in service-oriented iot systems》，该论文主要研究了面向AIoT环境的智能边缘系统框架，对智能物联网应用的落地提供了方法和技术支持。该期刊按照中科院SCI期刊分区为二区。

2017年严素蓉老师在外文期刊《IEEE Transactions on Knowledge & Data Engineering》上发表一级A论文《An Approach for Building Efficient and Accurate Social Recommender Systems Using Individual Relationship Networks》，该论文主要研究了如何提升基于关系网络的推荐系统的准确性和可扩展性，对提升大数据环境下推荐系统领的性能有重要价值和意义。该期刊按照2020年最新的中科院SCI期刊分区为二区，在学科Computational Theory and Mathematics分类中排名6/113。

严素蓉老师作为信息学院的科研骨干教师，近几年取得一系列科研成果，彰显我院信息学院重视科研、重视人才的风范，同时表明我院人才培养建设取得重要成效。