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"學萃講壇”第1005期—面向復雜社交多媒體平臺的個性化推薦算法

“學萃講壇”秉承學名家風范、萃科技精華的理念,以學術為魂,以育人為本,追求技術創新,提升學術品位,營造濃郁學術氛圍,共品科技饕餮盛宴!
報告題目:面向復雜社交多媒體平臺的個性化推薦算法
報  告 人:吳樂
報告時間:2019年9月16日(星期一)下午3:00—3:50
報告地點:21號樓426會議室
主辦單位:科學技術研究院
承辦單位:計算機科學與技術學院
報告人簡介:吳樂博士于2015年從中國科學技術大學畢業,現任合肥工業大學計算機與信息學院副教授,碩士生導師。主要研究領域包括數據挖掘與商務智能,個性化推薦。近五年在知名國際期刊(如 IEEE/ACM Trans.)及國際會議(如AAAI、IJCAI、SIGIR、KDD、SDM、ICDM、CIKM等)發表論文四十余篇。獲得了2017年微軟亞洲研究院鑄星計劃訪問學者、2017年中國人工智能學會優秀博士論文獎,SDM 2015最佳論文提名獎,2013年CCML優秀學生論文獎。吳樂博士擔任了多個國際期刊(如IEEE TKDE、 IEEE TSMC、IEEE TNNLS、ACM TIST、 KAIS、 WWW J.),國際會議(如KDD、WWW、IJCAI、AAAI、MM、CIKM) 及國內期刊(如軟件學報、計算機應用)審稿人。
報告內容:隨著在線社交網絡及智能移動設備的普及,社交多媒體時代悄然來臨。用戶社交化與信息媒體化正悄然改變著人類分享交流及購買產品的方式。社交多媒體平臺豐富信息為理解用戶意圖鴻溝,提升個性化推薦的精確度與解釋性帶來了機遇。但同時,社交多媒體平臺數據的復雜異構性與用戶興趣的復雜隱藏性也對研究提出了挑戰。本報告將簡要介紹我們在此方向的一些研究進展,包括:社交網絡中基于傳播擴散的社交推薦模型,多媒體平臺中的基于顯示媒體語義信息指導的可解釋個性化推薦模型,及社交多媒體平臺中融合多源異構信息構建的通用個性化推薦算法。

 

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