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智能推薦系統(tǒng)前沿
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智能推薦系統(tǒng)前沿 2013年12月17-18日北京 中國(guó)科學(xué)院，計(jì)算技術(shù)研究所 日程安排 2013年12月17日 9:00-9:15 開班儀式 9:15-10:15 學(xué)術(shù)專題講座1 SocialRecommendation Systems 楊強(qiáng)，華為公司諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室主任, 香港科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授 10:45-12:15 學(xué)術(shù)專題講座2 電子商務(wù)中的個(gè)性化技術(shù) 薛貴榮，阿里云計(jì)算有限公司總監(jiān) 12:30-14:00 午餐 14:00-15:30 學(xué)術(shù)專題講座3 推薦系統(tǒng)實(shí)踐和挑戰(zhàn)：以阿里巴巴、百分點(diǎn)科技等為例 周濤，電子科技大學(xué)教授 15:30-17:00 學(xué)術(shù)專題講座4 Critiquing-basedRecommender Systems and User Experiences 陳黎，香港浸會(huì)大學(xué)助理教授 2013年12月18日 9:00-10:30 學(xué)術(shù)專題講座5 情境感知的信息推薦 陳恩紅，中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授 10:30-12:00 學(xué)術(shù)專題講座6 Cross-domain Link Prediction andRecommendation 唐杰，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授 12:00-14:00 午餐 14:00-15:30 學(xué)術(shù)專題講座7 搜索廣告的拍賣機(jī)制設(shè)計(jì) 劉鐵巖，微軟亞洲研究院主任研究員 15:30-17:00 專題討論(Panel) 主題推薦系統(tǒng)：從算法到實(shí)踐 15:30-16:00 引導(dǎo)發(fā)言：淘寶網(wǎng)推薦系統(tǒng)實(shí)踐 發(fā)言嘉賓：鐘靈先生, 淘寶網(wǎng)推薦算法負(fù)責(zé)人 發(fā)言內(nèi)容：從一個(gè)一線推薦算法負(fù)責(zé)人的角度出發(fā)，介紹淘寶網(wǎng)推薦算法的現(xiàn)狀，我們推薦算法主要使用的用戶行為數(shù)據(jù)和對(duì)算法的衡量指標(biāo)。重點(diǎn)介紹在商品推薦商品（包括相關(guān)性商品和搭配商品推薦）、猜你喜歡方面的實(shí)踐、技巧和效果。最后說明我們?cè)谕扑]算法方面遇到的一些問題。 16:00-17:00Panel嘉賓自由討論，主持人：周濤 嘉賓：陳恩紅, 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教授 唐 杰, 清華大學(xué)副教授，博士生導(dǎo)師 劉鐵巖, 微軟亞洲研究院主任研究員 鐘 靈, 淘寶推薦算法負(fù)責(zé)人 榮智海, 電子科技大學(xué)教授 17:00 結(jié)業(yè)式 附：學(xué)術(shù)專題講座詳細(xì)信息 學(xué)術(shù)講座1：SocialRecommendation Systems，楊強(qiáng) 摘要: Recommendation systems technology has become a necessary tool in online serviceswith a wide range of applications. Wewill review the basics of this technology, and survey some of the recentadvances in research and applications. 講者簡(jiǎn)介: 楊強(qiáng)，華為公司諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室主任, 香港科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授。他是AAAI Fellow, IEEE Fellow, AAASFellow, IAPR Fellow和ACM杰出科學(xué)家。主要研究興趣是人工智能和數(shù)據(jù)挖掘。他于1982年畢業(yè)于北京大學(xué)天體物理專業(yè)，獲得學(xué)士學(xué)位。分別于1985年和1987年畢業(yè)于美國(guó)馬里蘭大學(xué)的計(jì)算機(jī)系和天文學(xué)系，獲得雙碩士學(xué)位。于1989年畢業(yè)于馬里蘭大學(xué)計(jì)算機(jī)系，獲得計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。自1989年到 1995先后任滑鐵盧大學(xué)的助理教授和副教授，1995年到2001年在加拿大西蒙·弗雷澤（Simon Fraser)大學(xué)先后任副教授，正教授一職，同期擔(dān)任NSERC工業(yè)研究主任。自2001年，在香港科技大學(xué)先后任副教授，正教授一職。他出版過三本書，包括由清華大學(xué)出版的《學(xué)術(shù)研究－你的成功之路》(與凌曉峰教授共同著作），發(fā)表了300多篇關(guān)于人工智能和數(shù)據(jù)挖掘的論文。在2004年和2005年，他指導(dǎo)的隊(duì)伍贏得了KDDCUP等比賽的冠軍。他曾受WSDM2013, SDM2012, IJCAI 2009,ACL 2009 和ACML 2009等著名國(guó)際會(huì)議的邀請(qǐng)?jiān)跁?huì)議上做主題演講。在2010年7月，當(dāng)選為ACM 人工智能協(xié)會(huì)（SIGART）的副主席。他是多本國(guó)際期刊的編委，ACM TIST的創(chuàng)始主編，IEEE Intelligent Systems，IEEE TKDE (2005-2009)，AI Magazine 等期刊的編委。此外，他也是很多人工智能和數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)會(huì)議的組織者以及程序聯(lián)合主席，如 2012年在北京舉辦的ACM 國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘大會(huì)（KDD) 的會(huì)議主席，以及ACM KDD2010，ACM RecSys 2013, ACM IUI 2010 等會(huì)議的主席。他是國(guó)際人工智能大會(huì)（IJCAI) 的董事會(huì)成員和2015年在阿根廷舉辦 IJCAI 會(huì)議的程序委員會(huì)主席。 學(xué)術(shù)講座2：電子商務(wù)中的個(gè)性化技術(shù)， 薛貴榮 摘要:待定 講者簡(jiǎn)介:薛貴榮, 阿里云計(jì)算有限公司資深總監(jiān)，負(fù)責(zé)阿里無線搜索部門工作。研究領(lǐng)域?yàn)樵朴?jì)算、互聯(lián)網(wǎng)搜索與計(jì)算廣告學(xué)等。近幾年來共發(fā)表國(guó)際一流論文和期刊70多篇。承辦了2010年中文信息檢索CCIR2010，擔(dān)任WWW 2011互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)Session主席。 學(xué)術(shù)講座3Critiquing-based RecommenderSystems and User Experiences，Li Chen(陳黎) 摘要: Critiquing-based recommender systems elicitusers’ feedback, called critiques, which they made on the recommended items.This conversational style of interaction is in contract to the standard modelwhere users receive recommendations in a single interaction. Through the use ofthe critiquing feedback, the recommender systems are able to more accurately learnthe users’ profiles, and therefore suggest better recommendations in thesubsequent rounds. Critiquing-based recommenders have been widely studied inknowledge-, content-, and preference-based recommenders. In this talk, I willintroduce the state of the art (including our own work) concerning the designof critiquing interfaces and development of algorithms for critiquinggeneration. Representative example systems will be presented for each branch:natural language based, system-suggested, user-initiated critiques, and hybridframework. Empirical findings from user studies are further presented,indicating how the critiquing supports can effectively enable end-users toachieve more confident decisions and inspire their trust in recommendersystems. 講者簡(jiǎn)介  r. Li Chen(陳黎) is currently an Assistant Professor in the Department of Computer Scienceat Hong Kong Baptist University. She obtained her PhD degree in ComputerScience at Swiss Federal Institute of Technology in Lausanne (EPFL),Switzerland, and Bachelor and Master Degrees in Computer Science at PekingUniversity, China. Her research interests are mainly in the areas ofhuman-computer interaction, intelligent Web technologies, recommender systems,and e-commerce decision supports. She has co-authored more than 60 publicationsthat appear in journals (such as TOCHI, TIST, KNOSYS, UMUAI, AI Magazine, ECRJ)and leading conferences on e-commerce, artificial intelligence, intelligentuser interfaces, user modeling, and recommender systems (e.g., IJCAI, SDM, IUI,UMAP, ACM RecSys, ACM EC, AAAI). She has been guest editor, PC member, andinvited reviewer for a number of journals and conferences (including TIIS,TIST, TOIT, TKDE, TKDD, UMUAI, SIGCHI, IUI, ACM RecSys, etc.). She has alsorecently served as the program co-chair of ISMIS’12, local organizer ofRecSys’13, and demo and poster co-chair of RecSys’14. She has been the vicechair of ACM HK chapter since 2009.學(xué)術(shù)講座4：推薦系統(tǒng)實(shí)踐和挑戰(zhàn)：以阿里巴巴、百分點(diǎn)科技等為例 周濤 摘要:將整體介紹推薦系統(tǒng)及其思想在商業(yè)實(shí)踐中的應(yīng)用情況，特別強(qiáng)調(diào)其在我國(guó)商業(yè)實(shí)踐中的應(yīng)用情況。著重以阿里巴巴、百分點(diǎn)科技在電子商務(wù)商品推薦和個(gè)性化電子郵件營(yíng)銷，某智能彩電廠商和某機(jī)頂盒廠商在電視節(jié)目推薦，以及某移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)廣告平臺(tái)APP精準(zhǔn)廣告投放方面的商業(yè)實(shí)踐細(xì)節(jié)為例，強(qiáng)調(diào)商業(yè)實(shí)踐中需要注意的不同于理論研究的地方。最后總結(jié)推薦系統(tǒng)理論研究和商業(yè)實(shí)踐中具有普適性的挑戰(zhàn)。 講者簡(jiǎn)介:周濤，電子科技大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)科學(xué)中心主任。發(fā)表SCI論文160余篇，SCI引用3200余次，Google引用7100余次。曾獲Chorafas YoungScientist Award，第十二屆中國(guó)青年科技獎(jiǎng)，教育部自然科學(xué)一等獎(jiǎng)，安徽省自然科學(xué)一等獎(jiǎng)，四川省科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)等。在NJP, EPL, CPL等專業(yè)一流期刊獲最佳論文獎(jiǎng)。受到中組部萬人計(jì)劃，四川省委組織部百人計(jì)劃，教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才計(jì)劃，國(guó)家自然基金委優(yōu)秀青年科學(xué)基金，四川省創(chuàng)新平臺(tái)計(jì)劃，四川省創(chuàng)業(yè)領(lǐng)軍人才計(jì)劃等支持。 學(xué)術(shù)講座5：情境感知的信息推薦， 陳恩紅 摘要: 推薦系統(tǒng)研究面臨的主要挑戰(zhàn)之一是如何準(zhǔn)確建模和識(shí)別用戶興趣。由于用戶時(shí)時(shí)刻刻都處在不同的情境之中，同時(shí)用戶的后續(xù)行為往往受到其當(dāng)前情境的影響，所以情境數(shù)據(jù)有助于幫助理解和預(yù)測(cè)用戶興趣。事實(shí)上，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，可收集與存儲(chǔ)的情境數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，這些情境數(shù)據(jù)為提升信息推薦的精準(zhǔn)度提供了前所未有的機(jī)遇。為此，報(bào)告將首先概述情境數(shù)據(jù)以及針對(duì)情境數(shù)據(jù)的已有相關(guān)研究，接下來結(jié)合我們近年來的研究成果，分別從移動(dòng)推薦、搜索推薦以及旅游推薦等實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域?qū)η榫掣兄男畔⑼扑]建模方法進(jìn)行著重介紹。最后，簡(jiǎn)要分析和探索情境感知的信息推薦研究仍然面臨的諸多挑戰(zhàn)。 講者簡(jiǎn)介:陳恩紅, 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院副院長(zhǎng)，多媒體計(jì)算與通信教育部-微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任，教授，博士生導(dǎo)師。機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)信息處理領(lǐng)域的專家，相關(guān)研究獲得國(guó)家杰出青年科學(xué)基金、教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才計(jì)劃等資助，曾獲中國(guó)科學(xué)院院長(zhǎng)獎(jiǎng)學(xué)金優(yōu)秀獎(jiǎng)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)惠普信息科學(xué)青年教師獎(jiǎng)、王寬誠(chéng)育才獎(jiǎng)、安徽省科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、中國(guó)科技大學(xué)優(yōu)秀教學(xué)成果二等獎(jiǎng)等，在數(shù)據(jù)挖掘的國(guó)際頂級(jí)會(huì)議KDD2008上的論文獲最佳應(yīng)用論文獎(jiǎng)（Best Application Paper Award）。曾擔(dān)任KDD2010、AAAI2012、KDD2012、KDD2013、ICDM2013、PAKDD2013、SDM2013等30余個(gè)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的程序委員。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)理事、中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事，中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)人工智能與模式識(shí)別專委會(huì)委員、數(shù)據(jù)庫(kù)專委會(huì)委員、大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)委員，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)知識(shí)工程與分布智能專業(yè)委員會(huì)副主任委員、國(guó)際電子電氣工程師學(xué)會(huì)高級(jí)會(huì)員。 學(xué)術(shù)講座6：Cross-domainLink Prediction and Recommendation，唐杰 摘要:待定 講者簡(jiǎn)介: 唐杰，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系副教授、博士生導(dǎo)師、系科研辦公室主任。于2006年6月在清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系獲得博士學(xué)位，曾在康納爾大學(xué)、伊利諾伊香檳分校、香港中文大學(xué)、香港科技大學(xué)進(jìn)行學(xué)術(shù)訪問。榮獲首屆國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年基金，獲2012中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青年科學(xué)家獎(jiǎng)、2010年清華大學(xué)學(xué)術(shù)新人獎(jiǎng)（清華大學(xué)40歲以下教師學(xué)術(shù)最高獎(jiǎng)）、2011年北京市科技新星、IBM全球創(chuàng)新教師獎(jiǎng)以及KDD’12 BestPoster Award、PKDD’11 BestStudent Paper Runnerup和JCDL’12 BestStudent Paper Nomination。研發(fā)了研究者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)ArnetMiner系統(tǒng)，吸引全球220個(gè)國(guó)家和地區(qū)432萬獨(dú)立IP的訪問。主要研究興趣包括：社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和語義Web。 學(xué)術(shù)講座7: 搜索廣告的拍賣機(jī)制設(shè)計(jì)，劉鐵巖 摘要:搜索引擎的主要收入來源是在線廣告。在過去的十幾年間，隨著搜索引擎的蓬勃發(fā)展，廣告技術(shù)無論在理論方面還是實(shí)踐方面都取得了飛速的進(jìn)展。然而，目前在廣告拍賣機(jī)制方面多數(shù)的理論研究都是建立在很強(qiáng)的假設(shè)之上，比如查詢?cè)~和關(guān)鍵詞的精確匹配，廣告主高度理性并擁有完全信息等等。當(dāng)在實(shí)際中這些假設(shè)被違背時(shí)，拍賣機(jī)制的社會(huì)效率和利潤(rùn)都會(huì)受到很大影響。為了解決這個(gè)問題，我們?cè)谛滦偷呐馁u機(jī)制設(shè)計(jì)方面做了一些探索，提出了隨機(jī)廣譜匹配機(jī)制、博弈機(jī)器學(xué)習(xí)等方法。本報(bào)告將對(duì)這些最新的研究成果做簡(jiǎn)要介紹，并進(jìn)一步討論搜索引擎廣告拍賣機(jī)制設(shè)計(jì)的未來發(fā)展方向。 講者簡(jiǎn)介:劉鐵巖博士,現(xiàn)任微軟亞洲研究院高級(jí)研究員/主任研究員，領(lǐng)導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)和計(jì)算廣告學(xué)方面的研究工作。劉鐵巖博士是國(guó)際公認(rèn)的“排序?qū)W習(xí)”這一學(xué)術(shù)領(lǐng)域的代表性人物，創(chuàng)立了“列表級(jí)別排序"和“統(tǒng)計(jì)排序理論”等學(xué)術(shù)方向，并在頂級(jí)國(guó)際會(huì)議和期刊（如SIGIR, WWW, KDD, ICML, NIPS, COLT)上發(fā)表了數(shù)十篇高質(zhì)量論文，受Springer之邀撰寫了排序?qū)W習(xí)領(lǐng)域的首部學(xué)術(shù)專著。劉博士的研究方向還包括算法博弈論和計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，相關(guān)研究成果發(fā)表在AAAI、IJCAI、WINE等頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上。過去的五年間他的研究工作已被引用近4000次，多次獲得最佳論文（最高引用）獎(jiǎng)，并被CNet, ZDNet, Business Week, NPR等國(guó)際媒體報(bào)道。劉博士受邀擔(dān)任了ACML 2015、WINE 2014、RIAO 2010、AIRS 2013等國(guó)際會(huì)議的程序委員會(huì)主席，ICML 2014的本地主席、WWW 2014的講座主席、KDD 2012的演示和展覽主席，美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)會(huì)刊《信息系統(tǒng)（TOIS）》的副主編，國(guó)際期刊《信息檢索》的編委；受邀在SIGIR、WWW、KDD等國(guó)際會(huì)議上做專題講座或大會(huì)主題演講。他是國(guó)際電子電氣工程師學(xué)會(huì)（IEEE）、美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（ACM）和中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）的高級(jí)會(huì)員，中國(guó)科技大學(xué)和南開大學(xué)的兼職博士生導(dǎo)師。 |
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[考研] 0854可跨調(diào)劑，一作一項(xiàng)核心論文五項(xiàng)專利，省、國(guó)級(jí)證書40+數(shù)一英一287 +8 | 小李0854 2026-03-16 | 8/400 |
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[考研] 一志愿南京大學(xué)，080500材料科學(xué)與工程，調(diào)劑 +4 | Jy? 2026-03-16 | 4/200 |
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[考研] 275求調(diào)劑 +4 | 太陽花天天開心 2026-03-16 | 4/200 |
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[考研] 321求調(diào)劑 +5 | 大米飯！ 2026-03-15 | 5/250 |
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