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合肥工业大学吴乐副教授——面向复杂社交多媒体平台的个性化推荐算法: 准确度与解释性

作者:jsjx 时间:2019-10-14 点击数:

应十大信誉网赌网站邀请,合肥工业大学硕士生导师吴乐副教授将在我校作学术讲座,欢迎广大师生届时前往。

时间:2019年10月16日(星期三)上午10:00

地点:工科楼招聘大厅

主讲人简介:吴乐博士于2015年从中国科学技术大学毕业,现任合肥工业大学计算机与信息学院副教授,硕士生导师。主要研究领域包括数据挖掘与商务智能,个性化推荐。近五年在知名国际期刊(如IEEE/ACM Trans.)及国际会议(如AAAI、IJCAI、SIGIR、KDD、SDM、ICDM、CIKM等)发表论文四十余篇。入选了2017年微软亚洲研究院铸星学者访问计划、获得了2017年中国人工智能学会优秀博士论文奖,SDM 2015最佳论文提名奖,2013年CCML优秀学生论文奖。吴乐博士担任了多个国际期刊(如IEEE TKDE、IEEE TSMC、IEEE TNNLS、ACM TIST、KAIS、WWW J.),国际会议(如KDD、WWW、IJCAI、AAAI、MM、CIKM)及国内期刊(如软件学报、计算机应用)审稿人。

摘要:随着在线社交网络及智能移动设备的普及,社交多媒体时代悄然来临。用户社交化与信息媒体化正悄然改变着人类分享交流及购买产品的方式。社交多媒体平台丰富信息为理解用户意图鸿沟,提升个性化推荐的精确度与解释性带来了机遇。但同时,社交多媒体平台数据的复杂异构性与用户兴趣的复杂隐藏性也对研究提出了挑战。本报告将简要介绍我们在此方向的一些进展,包括:社交网络中基于传播扩散的社交推荐模型,多媒体平台中的基于显示媒体语义信息的可解释个性化推荐模型,及社交多媒体平台中融合多源异构信息构建的通用个性化推荐算法。

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