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学术报告 《社交影响力与行为预测》

2017-10-09(点击:)

报告时间:2017年10月10日(周二)14:30

报告地点:东校区信息馆401学术报告厅

报告题目:《社交影响力与行为预测》

报告人:唐杰

报告人简介:唐杰,清华计算机系副教授、博导、CCF杰出会员、清华-工程院知识智能联合实验室主任。于2006年6月在清华大学计算机系获得博士学位,曾在康纳尔大学、香港科技大学、南安普顿大学、鲁汶大学进行学术访问。主要研究兴趣包括:社会网络分析、数据挖掘、机器学习和知识图谱,提出基于话题的社会网络影响力度量模型,利用网络影响力度量结果有效提高了用户行为预测和信息推荐精度,在多个亿级用户的社交系统得到实际验证。发表论文200余篇,包括计算机学会(CCF) A类论文70余篇,论文引用9000多次。主持研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner,从亿级文献数据挖掘科技知识,吸引了220个国家/地区800多万独立IP访问;核心技术应用于国家科技部、自然科学基金委、中国工程院、ACM、美国艾伦人工智能研究所、搜狗、阿里巴巴、腾讯等单位。获中国人工智能学会科技进步一等奖、牛顿高级学者基金、国家自然基金委优秀青年基金、计算机学会青年科学家奖;担任国际期刊ACM TKDD的执行主编和IEEE TKDE、ACM TIST、IEEE TBD编委,担任KDD’18大会副主席、CIKM’16、WSDM’15等国际会议PC主席。

内容简介:社会网络已经成为沟通真实物理世界和虚拟互联空间的桥梁。我们在互联网络中的行为直接反映了我们在真实世界的活动和情感。我将介绍在大规模真实网络中(如:微信、微博、Twitter、AMiner等网络)如何分析用户之间的交互影响力和基于网络拓扑的结构影响力,并基于影响力预测用户行为。模型同时考虑了网络结构、用户属性和网络用户的偏好。并设计了针对大规模网络的并行学习算法。在实际真实在线社交系统中得到了验证。

信息科学与工程学院

2017年10月9日

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