讲座题目🙇🏻：多源异构高维数据表示学习 主讲人🧑🏼💼：景丽萍 教授 开始时间：2019-11-30 11:05:00 讲座地址🙇🏼♂️：中北校区办公楼小礼堂 主办单位🦾：计算机科学与技术学院
报告人简介🚵♂️🧜🏼♂️： 景丽萍教授，国家优秀青年科学基金获得者🤰🏼，北京交通大学计算机科学系系主任、中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员📱、中国人工智能学会机器学习专委会委员，入选北京交通大学卓越百人🕠🙍🏼♀️。主要研究方向为机器学习、高维数据表示及其在人工智能领域中的应用等。主持或参加多个省部级国家级科研项目🐔，组织国际学术会议RSKT、ACML，以及国内重要会议MLA等。近年来在国内外重要学术杂志和会议上发表90余篇论文（包括顶级国际学术会议AAAI🫴🏼🧟♂️、IJCAI🧑🎤🏌🏽♂️、CVPR、ACM MM以及IJCV、IEEE Trans.系列顶级期刊）。 报告内容✌🏿： 随着多媒体技术的广泛应用和数据搜集技术的发展,各应用领域涌现出大量的多源、异构、多模态数据。即对某一事物,可通过不同方法或角度收集相关信息🦹。譬如网页数据包括文本、图片和视频等信息🌳；图像数据除了视觉信息外可能还存在伴随文本信息（如标签🔊、标注等）；视频可以由字幕、音频和图像等组成🕵🏽♀️；在社会计算中也存在大量多源异构信息网络，如学术网络、医学网络等。从数据挖掘角度来讲🏂🏼，不同源提取到的数据其表现形式可能存在一定的差异性，如表示特征空间不同👷🏿♀️，导致多源数据具备典型的异构特性👨🏻🦼。相比传统的单源同构数据，多源异构数据给数据挖掘领域带来了全新的挑战，本报告将重点介绍我们在多源异构高维数据表示学习方面的最新研究进展。 |
