網絡與分布式系統研究所緊緊圍繞學校辦學定位和發展目標，結合學院學科專業建設實際，堅持“立足合肥，服務安徽，輻射長三角”。經過多年建設與培育，學科取得較好的發展，目前已形成三個穩定的研究方向：深度學習與服務計算、數據挖掘技術研究與智能信息處理硬件系統。

深度學習與服務計算：主要研究領域包括：一是將深度學習應用到服務推薦領域中，使推薦系統取得了最先進的性能，并獲得了高質量的推薦效果。深度學習模型可以深層次地理解用戶的需求和項目的特征，同時深層次地挖掘用戶對項目的歷史行為交互信息；二是研究隨機信源的熵理論，將該理論應用到服務組合與優化，并且應用到云制造環境下；三是研究邊緣網絡環境下的服務計算問題，考慮結合區塊鏈技術、聯盟學習研究邊緣計算環境下的資源優化與服務協同與組合問題。

數據挖掘技術研究：隨著網絡的高速發展，各行業的信息呈爆炸式增長。在這些海量雜亂的信息中，隱藏著大量有利于行業發展相關的數據信息。要在這海量數據中及時、準確挖掘這些有用信息是相當困難的。一是數據庫與數據挖掘。主要從事包括關系數據理論、分類、神經網絡、機器學習等數據庫、數據挖掘基礎理論與基本方法的研究和應用。二是行業知識發現。主要是以大數據最新技術，圍繞行業領域中的大數據，開展因果關系發現、時序數據挖掘、高維數據分析、數據隱私保護等方面的研究，進而支持新一代信息技術、高端裝備制造、新材料等十大新興產業發展重大需求

智能信息處理硬件系統研究：為了提高計算機處理器的處理性能，增強對信息的并行處理能力。我們將專注于三值光學處理器硬件工況控制軟件系統，研究目標是配合三值光學處理器的控制電路和硬件，實現科學地控制三值光學處理器各部件協同工作。使其能夠與上層的任務管理軟件流暢通信、能夠根據任務管理軟件的需要實現SD16處理器硬件處理器位的彈性分配、能夠為滿足任務管理軟件的功能需求對SD16處理器硬件處理器位進行重構與檢測，為三值光學計算機底層軟件體系的構建奠定基礎。