Cheng ha sido una de las figuras centrales de la IR china durante más de dos décadas, con el tipo de arco de publicación de varias décadas que cruza análisis de redes sociales, datos web y recuperación, y que últimamente ha convergido en la línea de recuperación generativa que publica su grupo en ICT-CAS. El trabajo difiere en énfasis de la literatura occidental equivalente: más peso a la estructura de grafos y redes como señal de recuperación, más atención al escalado bajo las condiciones específicas de datos y comportamiento de usuario de la web en chino. Para ai100 —que audita motores de IA que operan en entornos lingüísticos moldeados por ecosistemas web muy distintos—, leer la línea de Cheng es uno de los correctivos más útiles contra tratar la «investigación en IR» como investigación sobre la web en inglés con una capa de traducción encima.

Vale la pena seguirlo cuando
se quiere saber cómo se ve la investigación en recuperación fuera del canon anglófono, especialmente la parte que se centra en estructura de grafos y redes y en escala de web no inglesa.
Temas
recuperación generativa desde la escuela ICT-CAS; estructura de grafos y redes como señal de recuperación; el largo arco de la IR china como tradición investigadora.
Obras clave
cuerpo de trabajo sobre IR basada en grafos y consciente de redes (década de 1990 en adelante, ICT-CAS Beijing); publicaciones en curso sobre recuperación generativa de su grupo; artículos premiados como mejores trabajos en SIGIR y CIKM a lo largo de dos décadas.