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【學術預告】机器学习前沿技术报告会

发布日期:2019-12-24    作者:     来源:     点击:

會議名稱:機器學習前沿技術報告會

時間:2019年12月26日9:45-11:15

地點:軟件學院辦公樓310會議室


報告一:孿生支持向量機研究進展

报告摘要:孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine, TWSVM)是在支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的基础上发展出来的新的机器学习方法。作为一种新兴的机器学习方法,孪生SVM自提出以来,引起了国内外学者的广泛关注,已经成为机器学习领域的研究热点。本报告对孪生支持向量机的最新研究进展进行综述,其主要内容可概括为1-2-3:1-介绍支持向量机SVM模型,2-阐述孪生SVM基本概念与基本模型,并对近几年来新型的孪生SVM的研究进展进行讨论,3-进一步扩展孪生SVM为多生支持向量机(Multiple Birth Support Vector Machine, MBSVM),最后对将来的研究工作进行了展望。

报告人:丁世飞,男,工学博士,中国矿业大学教授、博士生导师,中国科学院计算技术研究所客座研究员,计算机科学与技术博士点学科带头人,中国矿业大学-中国科学院智能信息处理联合实验室负责人。兼任中国计算机学会理事、中国人工智能学会理事。担任国际期刊《International Journal of Collaborative Intelligence》主编、多个国际期刊的编辑等。担任多个国际会议IEEE/ACIS,ICML,ICIC,SNPD等的程序委员会主席或委员。主要研究领域为人工智能、机器学习、模式识别、大数据智能分析等理论与应用研究。在国际重要学术期刊和会议INS, KBS, AIR, JIS, ICML,计算机学报,软件学报等上发表研究论文200余篇,其中SCI收录130余篇、ESI高被引论文2篇,入围2017年度全球排名前十万科学家榜单。

作爲主要參加人參加並完成國家“863”高技術研究發展計劃項目1項、國家自然科學基金重點項目1項、面上2項。主持並完成國家“973”課題1項、國家自然科學基金面上項目2項、江蘇省基礎研究發展計劃1項。現正主持國家自然科學基金項目2項、中央高校基本業務費重點專項1項。

曾獲全國優秀博士學位論文提名獎、吳文俊人工智能科學技術三等獎、江蘇省科學技術三等獎1項、江蘇省教育科學與研究二等獎、三等獎各1項。


報告二:智能推薦中的高維數據表示

報告摘要:推薦系統已經成爲電子商務平台和社交網絡平台必不可少的重要功能組件。對海量級用戶物品進行有效表示是智能推薦面臨的首要任務。本次報告試圖從推薦模型設計和理論探索角度,展示推薦系統中高維數據表示的思路和最新進展。主要包括:如何對推薦系統中高維稀疏數據進行有效表示,如何有效融合多源信息對高維推薦數據進行精細建模,以確保深入挖掘用戶偏好多樣性,最終提升個性化推薦性能。

報告人:景麗萍,女,博士,教授,博士生導師,北京交通大學計算機科學系系主任/北京交通大學卓越百人。中國計算機學會人工智能與模式識別專委會委員,中國人工智能學會機器學習專委會委員。分別于2000年、2003年從北京交通大學計算機科學系獲學士、碩士學位,2007年從香港大學應用數學系獲博士學位。2014年破格晉升教授,2018年獲得國家自然科學基金優秀青年基金。

主要研究方向为机器学习、高维数据表示及其在人工智能领域中的应用等。近年来在国内外重要学术期刊和会议上发表100余篇论文(包括顶级国际学术会议AAAI、IJCAI、CVPR、ACM MM以及IJCV、ACM/IEEE Trans.系列顶级期刊)。先后承担国家自然基金优青/面上项目、北京市自然基金重点研究专题等。先后组织国际学术会议RSKT、ACML,以及国内重要会议MLA等。


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