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基於評論的商品推薦: 通過陌生人知道你喜歡什麼

發佈時間:2019-01-15  點擊:

報告標題:基於評論的產品推薦:瞭解陌生人的喜好

演講者:李晨亮

講座時間:2019年1月18日(星期五)10: 30-11: 30

講座地點:mg电子游戏官网鼎鑫大廈C403

組織者:人工智能研究所

摘要:

衆所周知,推薦系統的目的是爲用戶提供個性化的建議 ,以增加用戶對平臺的依賴性和滿意度。然而 ,用戶 - 商品交互行爲數據的稀疏性經常導致推薦系統產生的推薦效果不令人滿意 。近年來,基於用戶評論的推薦模型已成爲推薦領域的研究熱點 。但是,用戶的評論文本本身也將面臨信息不足的問題,包括評論不足和簡短評論。本報告將介紹通過挖掘用戶評論數據來提高產品得分預測準確性的工作。該工作可以從具有當前用戶的類似興趣的相同用戶編寫的輔助評論中提取當前用戶和項目對的特徵,以更好地改進推薦的質量。

個人介紹:

李晨亮,武漢大學國家網絡安全研究所副教授  ,碩士,武漢大學青年學者 。他是中國中國信息社會青年工作委員會委員,社交媒體特別委員會委員  ,信息檢索委員會委員。他是IEEE TKDE,ACM TOIS和JASIST等國際重要學術期刊的評論員 ,也是SIGIR,ACL,CIKM ,WWW ,AAAI和IJCAI等學術會議計劃委員會(TPC)的成員 。作爲JASIST編輯委員會的成員 ,JASIST是國際權威的信息檢索學術期刊 。他的研究興趣包括信息檢索 ,自然語言處理,機器學習和社交媒體分析  。他在TKDE,TOIS ,SIGIR,ACL,AAAI,CIKM和JASIST等權威會議和期刊上發表了近30篇論文。他被授予SIGIR 2016年度最佳學生論文獎榮譽獎; SIGIR 2017傑出評論家獎 。

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