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dafa经典版:中山大学dafa经典版王昌栋副教授、天津大学智算学部金弟英才副教授学术报告

来源: 点击: 时间:2022年04月19日 10:05

 

报告时间:422号下午14:30-17:00

腾讯会议号:959-119-155

报告一报告题目: 基于无监督学习的可解释性推荐系统

 

报告摘要: 个性化推荐系统是近年来数据智能研究领域的一个热门研究话题,不同的学者从不同的角度研究建立了各种推荐系统,包括传统机器学习推荐系统和深度学习推荐系统。但是在推荐系统应用中,终端用户除了追求高精度的推荐性能,他们对推荐系统的可解释性也给予了极大的关注。在本次报告中,我们将从传统机器学习出发介绍经典推荐系统方法,接着介绍深度学习推荐算法,引出可解释性推荐系统,并进一步探索基于无监督学习的可解释性推荐系统。

 

 

个人介绍:

 

王昌栋,中山大学dafa经典版副教授,博士生导师。2013年获得中山大学工学博士学位。2011年曾获首届广州市菁英计划公派留学项目资助,作为联合培养博士生,于2011年12月至2012年11月在美国伊利诺大学-芝加哥校区留学。他的研究方向包括数据聚类、社交网络、推荐系统、医学数据处理。他一共发表了100余篇学术论文,包括IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IEEE TCYB、IEEE TNNLS等国际顶级刊物和KDD、AAAI、IJCAI、CVPR等国际顶级会议,其中中科院SCI二区及以上期刊论文70余篇、CCF A、B类会议论文30余篇。主持了包括广东省自然科学基金-杰出青年基金、国家重点研发计划项目-子课题、国家自然科学基金-面上项目、国家自然科学基金-青年基金、CCF-腾讯犀牛鸟科研基金等13个项目。他的ICDM2010论文荣获最佳论文提名奖;他曾获2012年微软亚洲研究院学者奖提名,2015年中国人工智能学会优秀博士学位论文奖,2017年广东特支计划“科技创新青年拔尖人才”,2018年度广东省自然科学奖一等奖、2020年度广东省自然科学奖二等奖。他是人工智能权威期刊Journal of Artificial Intelligence Research(JAIR)的副编辑(AE)。他是第16届数据挖掘与应用国际学术会议(16th International Conference on Advanced Data Mining and Applications,ADMA 2020)的程序委员会共同主席(PC Co-chair)。他是中国人工智能学会-模式识别专业委员会委员,中国计算机学会-数据库专业委员会委员,中国计算机学会-计算机视觉专业委员会委员,CCF广州分部副主席(2019.3-2021.3),CCF-YOCSEF广州主席(2020-2021),CCF广州分部学生分会指导主任(2021.4-2023.4),CCF学生分会工作组组长(2021.4-2022.4)。

 

 

 

 

 

 

 

 

报告题目:复杂图神经网络建模与推理

 

报告摘要:图神经网络(GNN)自提出以来迅速得到了学术和工业界的青睐,成为AI研究热点。已有图神经网络模型主要关注于网络表示学习及其应用,并取得了很多重要进展。最近也有一些研究者开始关注于图神经网络的推理,希望从由感知到认知的角度进一步提升图神经网络的智能水平。本报告首先介绍了GNN的基本方法,然后介绍了GNN针对复杂图的建模与求解方法,之后介绍GNN推理的工作,最后对目前GNN的发展趋势进行讨论。

 

个人介绍:

 

金弟,天津大学智算学部英才副教授(特聘研究员),博士生导师。2012获得吉林大学博士学位。一直从事图数据挖掘研究,发表CCF A类论文50余篇,主持国家自然基金2项、国家重点研发计划子课题2项。担任CCF B类、JCR一区期刊Information Sciences的Associate Editor,CCF A类会议IJCAI的PC Board Member。获CCF A类会议WWW 2021最佳论文奖亚军(2/1736),数据挖掘顶会CCF B类会议ICDM 2021最佳学生论文奖亚军(4/990),《自动化学报》2012年度优秀论文奖,ACM中国天津分会新兴奖, 中国商业联合会科技进步一等奖。


 


 

 

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