6.22直播丨社交网络与大数据前沿

Christos Faloutsos

简介:

题目：

摘要：

罗平

简介：

罗平博士，现任中国科学院计算技术研究所博士生导师，副研究员。研究兴趣主要集中在：数据挖掘、人工智能、机器学习等相关领域的智能算法与模型研究，并特别关注智能技术在金融、互联网领域的创新应用。近年，在数据挖掘、人工智能、大数据等领域的多个顶级国际会议（SIGKDD、IJCAI、CIKM、ICDM）和期刊（TKDE、TIT、 TKDD）上发表四十多篇高质量论文；所指导的学生论文获得第21届国际信息和知识管理大会（CIKM 2012）“最佳学生论文”奖，并两次获得数据挖掘领域国际主流学术会议“最佳论文提名奖”（CIKM 2010、SDM 2010）；拥有10余项美国专利。同时，结合多年学术界和工业界的经验，曾为多个知名企业（腾讯、百度、上交所等）提供技术咨询；现担任微信AI科学顾问。

题目：

大数据背景下的行为机理和可解释性挖掘 (兼谈微信AI生态)

摘要：

通过将从输入到输出的复杂映射转化为大规模的非线性实数运算，当前的深度学习方法已成功应用于自然语言建模的多个场景，如机器翻译、智能对话、关系抽取等。然而，同样是离散型随机变量的序列数据，人类行为受社会、心理、传播等复杂因素的影响，呈现出更大程度的不确定性。同时，由于完整的用户行为数据往往被分散式拥有，可供分析的用户行为只能反映某些零散的片段。因此，鉴于行为数据的不确定性和不完备性，我们更有必要探究行为背后的深层机理，并挖掘可解释的行为因果关联。

本报告，将介绍我们在此方面的尝试：我们发现，用户在互联网上的浏览长度服从逆高斯分布，并通过心理学中的“阈值模型”解释了用户是否继续浏览的随机决策过程。同时，我们对线上和线下行为进行联合建模，在概率图模型的框架下挖掘线上和线下行为间的因果关联，并在北京某标杆性商场验证了该模型的商业价值。我们也将沿着从“搜索引擎”，到“问答系统”，到“Bot平台”的脉络，讨论大规模信息和知识获取平台的演进，并畅谈微信平台下的AI生态。

崔鹏

简介:

博士，CCF YOCSEF 学术委员会委员。清华计算机系副教授、博导。主要研究兴趣包括：网络表征学习，社会动力学现象的可计算建模，数据驱动的因果效应估计以及社会感知的多媒体计算模型。发表CCF A类论文30余篇，获得国际会议论文奖6项，包括ICME2014最佳论文奖，ICDM2015最佳学生论文奖，并两次入选KDD最佳论文专刊。入选首届中国科协青年人才托举工程，获得ACM中国新星奖，中国电子学会自然科学一等奖，北京市科技进步一等奖。担任国际学术期刊IEEE TKDE、ACM TKDD编委，并10余次担任ACM Multimedia、ICDM等国际会议的领域主席或SPC。

题目：

摘要：