学术讲座:基于LBSN的兴趣点推荐方法

信息来源:数学与计算机学院   时间:2017.10.07 点击率:

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讲座时间:10月12日上午10:00讲座地点:行政楼2楼国际学术报告厅主办单位:数学与计算机学院主讲人简介:李琳博士,女,1977年10月,湖南衡阳人,教授/博导,中国计算机学会CCF会员,中国计算机学会青年计算机论坛(CCF
YOCSEF)武汉分论坛AC委员。1999年本科毕业于武汉理工大学电信学院,并留校任教,2002年获武汉理工大学控制理论与控制工程硕士学位,2009年3月获日本东京大学信息理工博士学位。2014年至2015年澳大利亚悉尼科技大学访问学者。主要研究领域为人工智能和大规模数据分析技术及应用,特别是Web数据挖掘、自然语言处理、推荐系统及信息检索技术。近年以来主持国家基金2项(自然科学基金和社会科学基金)、省部级项目5项及若干企业委托项目。以第一作者或通讯作者在CCF推荐的国际学术会议和学术刊物发表论文十余篇,含人工智能A类国际学术会议
4篇,合作发表其它EI检索国际会议论文二十余篇,出版英文专著2本,中文专著1本,获得湖北省科技进步三等奖和技术发明三等奖。MOOC课程《互联网大规模数据分析技术》于2016年11月在学堂在线平台上上线,目前学生人数超过8000。奥门金沙手机娱乐网址,报告题目和摘要:题目:基于LBSN的兴趣点推荐方法摘要:随着带有GPS定位功能的智能手机越来越普遍,人们喜欢分享他们的地理位置或者通过评论某个地方的商品从而留下用户的足迹,这引发了以共同的兴趣点为中心,基于地理位置信息的社交网络研究(location
based social network,
LBSN).社交网络中的一类典型应用是推荐系统,而推荐系统中最常见的问题是冷启动,即在用户很少点评商家或分享评论时如何为他推荐感兴趣的商家.为解决冷启动问题,我们研究了一系列推荐方法,通过在用户社交网络中挖掘评论文本、地理信息和基于兴趣圈的社会关系等信息,从而提高推荐质量.
以社交关系为例,我们提出的方法在传统矩阵分解模型的基础上考虑不同的兴趣圈上的社会关系,使用的社会关系包括朋友关系和相关专家,并用它们作为规则化项来优化矩阵分解模型.实验数据集来自第5届Yelp挑战赛和自己爬取的Foursquare数据集,提出的方法与已有模型进行了充分的实验对比分析,结果表明,我们的模型特别是在解决冷启动问题方面优于多种现有的方法。

学术讲座:大数据:一个统计学家的观点

信息来源:数计学院   时间:2016.06.12 点击率:

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主 讲
人:黄养新讲座时间:6月16日下午2点讲座地点:阳光校区4号教学楼508主办单位:数计学院主讲人介绍:
黄养新,统计学博士。2000年英国利物浦约翰摩尔大学获统计博士学位。现为美国南佛罗里达大学终身教授、博士生导师,合作研究中心副主任,生物统计学博士学位课程主任。现在受聘为武汉纺织大学数学与计算机学院楚天学者讲座教授。美国统计协会,英国皇家统计学会,美国数学与统计学院,泛华统计协会,美国公共健康协会的永久会员。先后在武汉理工大学,英国利物浦大学,美国哈佛大学公共卫生学院,美国罗切斯特大学医学和牙科学院,美国南佛罗里达大学公共卫生学院做博士后,研究员和教授。受聘于国际主要统计和应用学术期刊–Metron,Computational
Statistics and Data Analysis,Annals of Biometrics and
Biostatistics,Austin Biometrics and Biostatistics,and AIDS & Recent
Advancements等国际学术期刊的副主编和编委。黄养新博士在数理统计和生物统计学专业拥有30余年的教学和科研经历。在贝叶斯方法及其马尔可夫链蒙特卡罗算法,纵向数据和生存数据的联合模型,偏正态纵向数据的非线性混合效应模型,非线性混合效应分位数回归模型,偏正态纵向数据和生存数据的非参数混合效应模型,缺失的数据分析,测量误差模型,微分方程动力系统,AIDS临床试验研究,传染病建模与预测,调查数据分析等主要研究领域取得了重要创新成果与应用。正在主持和合作主持10多项统计方法的国家和地方研究课题包括美国国家科学基金和美国国家卫生研究院研究项目。出版一部英文版专著。近十年在国际主要统计和应用学术期刊发表论文140余篇,国际会议论文30余篇,其中80余篇论文被SCI检索。