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学术报告392:跨领域推荐 研究与应用

发布日期: 2018/5/14  投稿: 周时强    部门:    浏览次数: 735   返回


 

报 告 人:曹健 教授

上海交通大学,计算机科学与工程系                

报告时间:05月17日(周四)9:30~11:00

报告地点:宝山校区计算机大楼1001室

邀 请 人:童维勤 教授

 

报告摘要:

推荐技术与系统已经广泛存在于我们的日常生活中。在实际业务中,我们经常面临跨领域推荐场景,同时,跨领域也能为我们解决推荐系统中面临的数据稀缺的问题。但是,不同领域的异构性和数据不平衡性使得跨领域推荐面临技术挑战。我们将分析目前跨领域推荐的方法的原理和特点,并介绍我们提出的基于多元数据集成的跨领域推荐模型,并介绍实际案例。

 

报告人简介:

上海交通大学长聘教授。目前担任上海交通大学计算机科学与工程系副系主任,上海交大摩根士丹利金融服务计算创新中心主任。主要研究方向为:智能数据分析,网络与服务计算,协同信息系统。近五年来主持项目近30项,其中包括多项国家重点研发计划课题、国家863课题,国家自然科学基金课题,上海市科委重点项目,并和摩根士丹利、三星、携程、上港集团、瑞金医院、中国金融期货交易所等国内外单位进行合作研究。获得省部级科技进步奖励6项,入选教育部新世纪优秀人才资助计划。在国内外发表论文160多篇,包括计算机领域一流会议和期刊如VLDB, KDD, IJCAI, WWW, AAAI,ICDM, INFOCOM和TMC,TOIS,TPDS,VLDBJ,TKDD等。目前为中国计算机学会高级会员,中国计算机学会服务计算专委会、协同计算专委会成员,上海市计算机学会协同计算与信息服务专委会副主任。