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基于图扩散的时序Top-N推荐研究进展及展望

作者:时间:2022-10-17点击数:

报告人 汪洋 博士 单位 安庆师范大学
时间 2022年10月21日上午10:00 地点 L318

摘要:

推荐系统是解决信息过载问题和挖掘长尾效应极具前景的解决方案。随着大数据、人工智能等领域的兴起和Web 2.0应用的持续大规模增长,各种网络图广泛流行,并自然地呈现出异构、复杂、动态等特征形态。如何利用网络图中丰富的结构信息、动态的时序信息和多样的语义信息进行准确、多样和新颖的推荐至关重要且极具挑战性。报告将围绕基于网络图的时序Top-N推荐中的三个关键问题:(1)用户兴趣漂移识别;(2)物品流行度预测;(3)用户偏好个性化捕获开展讨论,总结并分享团队近年来在该领域取得的研究成果,并对团队在该领域未来的工作进行展望。


报告人简介:

汪洋,博士,副教授,硕士生导师。主要研究方向为智能信息处理、机器学习、推荐系统。主持省厅科研项目3项,在包括Information Processing and Management、Pattern Recognition、Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications、Neural Computing and Applications等国内外学术期刊上发表科研论文20余篇,授权发明专利4项。目前担任中国计算机学会数据库专委会委员、软件工程专委会委员、人工智能与模式识别专委会委员以及IPM等国际期刊的同行审稿人。


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