科研工作

中山大学王昌栋报告会

来源:     发布日期:2022-05-19    浏览次数:

报告时间:2022519日(周四)1430 1630

报告地点:线上报告(腾讯会议ID:956-838-142)

报告题目:基于无监督学习的可解释性推荐系统

 

报告简介:个性化推荐系统是近年来数据智能研究领域的一个热门研究话题,不同的学者从不同的角度研究建立了各种推荐系统,包括传统机器学习推荐系统和深度学习推荐系统。但是在推荐系统应用中,终端用户除了追求高精度的推荐性能,他们对推荐系统的可解释性也给予了极大的关注。在本次报告中,我们将从传统机器学习出发介绍经典推荐系统方法,接着介绍深度学习推荐算法,引出可解释性推荐系统,并进一步探索基于无监督学习的可解释性推荐系统。

 

报告人简介:王昌栋,中山大学计算机学院,研究员,博士生导师。2013年获得中山大学工学博士学位。2011年曾获首届广州市菁英计划公派留学项目资助,作为联合培养博士生,于2011年12月至2012年11月在美国伊利诺大学-芝加哥校区留学。他的研究方向包括数据聚类、社交网络、推荐系统、医学数据处理。他一共发表了100余篇学术论文,包括IEEE TPAMI、IEEE TKDE、IEEE TCYB、IEEE TNNLS等国际顶级刊物和KDD、AAAI、IJCAI、CVPR等国际顶级会议,其中中科院SCI二区及以上期刊论文70余篇、CCF A、B类会议论文30余篇。主持了包括广东省自然科学基金-杰出青年基金、国家重点研发计划项目-子课题、国家自然科学基金-面上项目、国家自然科学基金-青年基金、CCF-腾讯犀牛鸟科研基金等13个项目。他的ICDM2010论文荣获最佳论文提名奖;他曾获2012年微软亚洲研究院学者奖提名,2015年中国人工智能学会优秀博士学位论文奖,2017年广东特支计划“科技创新青年拔尖人才”,2018年度广东省自然科学奖一等奖、2020年度广东省自然科学奖二等奖。他是人工智能权威期刊Journal of Artificial Intelligence Research(JAIR)的副编辑(AE)。他是第16届数据挖掘与应用国际学术会议(16th International Conference on Advanced Data Mining and Applications,ADMA 2020)的程序委员会共同主席(PC Co-chair)。他是中国人工智能学会-模式识别专业委员会委员,中国计算机学会-数据库专业委员会委员,中国计算机学会-计算机视觉专业委员会委员,CCF广州分部副主席(2019.3-2021.3),CCF-YOCSEF广州主席(2020-2021),CCF广州分部学生分会指导主任(2021.4-2023.4),CCF学生分会工作组组长(2021.4-2022.4)。

 

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