報告題目：基于自編碼機的特征表示學習與應用
報告人：朱毅
單位：揚州大學
報告時間：2021.7.18日下午4點
報告地點：翡翠湖校區(qū)科技樓A座710
報告簡介：特征表示學習是數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的關(guān)鍵問題，是從數(shù)據(jù)到知識的重要手段。自編碼機是無監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，已在特征表示學習領(lǐng)域獲得突破性進展。如何基于自編碼機實現(xiàn)特征表示學習的方法，解決數(shù)據(jù)孤島、煙囪式開發(fā)等問題，并在個性化推薦、極短文本分類等領(lǐng)域展開應用，是亟待研究的問題。本報告將總結(jié)團隊近年來在基于自編碼機的特征表示學習與應用方面的工作，具體包括：
1）基于自編碼機模型的表示學習方法；
2）遷移學習與領(lǐng)域適應；
3）個性化推薦與極短文本分類。
報告人簡介：朱毅，揚州大學信息工程學院人工智能專業(yè)主任，計算機專業(yè)部副主任。2018年獲得太陽集團tyc5997博士學位，2019年起揚州大學信息工程學院任教，2019年起太陽集團tyc5997計算機科學與技術(shù)在站博士后，師從吳教授。主要從事特征表示學習、知識圖譜和數(shù)據(jù)挖掘等方面的研究，研究興趣包括遷移學習和推薦系統(tǒng)等。先后在TKDD等數(shù)據(jù)挖掘頂級期刊上發(fā)表論文多篇。主持國家自然科學基金等多個科研項目，擔任科技部重點研發(fā)計劃示范應用主要技術(shù)負責人。
報告題目：面向復雜數(shù)據(jù)的分類學習與屬性選擇
報告人：林耀進
單位：閩南師范大學
報告時間：2021.7.18日下午3點
報告地點：翡翠湖校區(qū)科技樓A座710
報告簡介：實際應用中廣泛存在著各類復雜數(shù)據(jù)，分析該類數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)信息對有效的分類建模具有重要意義。該類數(shù)據(jù)的特征空間呈現(xiàn)多模態(tài)、動態(tài)性，標記空間呈現(xiàn)多標記、層次化、不平衡性等特點。本報告主要從基于最大決策邊界的不平衡在線特征選擇、多視圖中模式挖掘與應用，集成類屬屬性的多標記分類學習、層次化結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的共有與固有屬性學習等方面進行了一些的初步探索。
報告人簡介：
林耀進，教授，計算機學院院長、福建省數(shù)據(jù)科學與智能應用高校重點實驗室主任。太陽集團tyc5997博士，天津大學博士后。曾獲福建省百千萬工程人才、福建省優(yōu)秀教師、福建省青年五四獎章、福建省高校新世紀優(yōu)秀人才、福建省高校杰出青年科研人才等稱號。中國人工智能學會粒計算與知識發(fā)現(xiàn)專委會委員，福建省人工智能學會副理事長，福建省中小學人工智能教指委委員。計算機科學與技術(shù)國家一流專業(yè)建設(shè)點負責人，福建省計算機科學與技術(shù)應用型學科帶頭人，福建省不確定信息處理專業(yè)碩士導師團隊帶頭人。主要從事大數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)與機器學習的研究，在該領(lǐng)域主持國家自然科學基金3項，參與國家自然科學基金4項，主持省級重大教改項目一項；在CVPR、IJCAI、軟件學報、TKDD、TFS、PR等國內(nèi)外著名會議期刊發(fā)表論文80多篇。獲福建省科協(xié)自然科學優(yōu)秀論文一等獎1次、二等獎1次、福建省教學成果獎二等獎2次。
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