金加顺，东南大学首席教授，统计与数据科学学院院长，博士生导师。2003年毕业于斯坦福大学，获得统计学博士学位。专注于大数据统计推断研究，尤其擅长处理信号稀疏且微弱（Rare and Weak）的极端挑战性场景。

金教授早期研究聚焦于大规模多重检验问题，致力于发展（Tukey提出的）高阶批评法（Higher Criticism,HC）及实用的错误发现率（FDR）控制方法。他将HC方法拓展为一套系统性工具，精确刻画稀疏弱信号相变规律(Phase transition)，并成功应用于遗传学、基因组学、宇宙学及天文学领域的关键问题，包括癌症分类、癌症聚类分析，以及宇宙微波背景辐射（CMB）中的非高斯信号检测。

近期，他转向复杂图结构、社交网络、稀疏主成分分析（PCA）及随机矩阵理论研究，相继提出多项开创性方法：面向高维变量选择的图元筛选法（Graphlet Screening/GS）、用于降维与高维聚类的隐因子PCA（IF-PCA），以及网络社群检测的谱聚类评分法（SCORE）。

金教授还带领团队系统收集整理了统计学者的合作网络与引文网络数据集——MADStat数据集，该数据集涵盖了1975-2015年间发表在36个统计杂志上的83331篇论文文本和引用数据，是第一个关于统计学论文的大型多属性高质量现代数据集，为统计和机器学习等领域提供了有价值的数据资源。基于MADStat数据集，团队设计了现在广为人知的统计三角形，完美的印证了非负矩阵谱空间的单纯形结构。