讲座题目:从协同过滤到跨领域推荐
时间:2018年12月7日 13:00 信息楼201
摘要:推荐技术与系统已经广泛存在于我们的日常生活中。在实际业务中,我们经常面临跨领域推荐场景,不同领域的异构性和数据不平衡性使得跨领域推荐面临难题。我们将分析目前跨领域推荐的方法特点,并介绍我们提出的基于多元数据集成的跨领域推荐模型。听众可以了解推荐系统特别是跨领域推荐的发展现状并由此获得启发。
曹健,博士,上海交通大学长聘教授,博士生导师。担任上海交通大学计算机科学与工程系副系主任,上海交大摩根士丹利金融服务计算创新中心主任,上海第二工业大学兼职教授。主要研究方向为:智能数据分析,网络与服务计算,协同信息系统。近五年来主持项目近30项,其中包括多项国家863课题,国家自然科学基金课题,上海市科委重点项目,并和摩根士丹利、三星、携程、上港集团、瑞金医院等国内外单位进行合作研究。获得省部级科技进步奖励6项,入选教育部新世纪优秀人才资助计划。在国内外发表论文160多篇,包括计算机领域的一流会议和期刊如VLDB, KDD, IJCAI, WWW, AAAI, ICDM, INFOCOM和TMC, TOIS, TPDS, TSC, VLDBJ, TKDD等。目前为中国计算机学会高级会员,中国计算机学会服务计算专委会、协同计算专委会成员,中国电子学会云计算专家委员会成员,上海市计算机学会协同计算与信息服务专委会副主任。