报告题目：跨域推荐方法及研究进展
报告时间：2024年6月1日上午10：00
报告地点：太阳成集团tyc122cc中心校区王湘浩楼A521
报 告 人：朱燕民教授 上海交通大学
报告人简介：
朱燕民，上海交通大学计算机系教授、博士生导师。主要研究方向包括数据挖掘、物联网、移动计算等。发表学术论文200余篇，包括ACM Transactions on Information Systems、IEEE Transactions on Parallel and Distributed Computing、IEEE Transactions on Mobile Computing等国际期刊论文，以及ACM SIGIR、ACM SIGKDD、IEEE INFOCOM等国际会议论文。担任 IEEE Transactions on Mobile Computing等期刊的编委。入选教育部青年长江学者、青年拔尖人才等。
报告内容简介：
近年来，为缓解传统推荐系统中长期存在的数据稀疏和冷启动问题，跨域推荐已受到越来越多的关注，其基本思想是迁移其他域的信息以提高目标域的推荐性能。本报告介绍跨域推荐的核心概念及主要分类方法。并介绍几个最新研究进展，包括迁移域不变因素相关的细粒度知识、捕获域特定兴趣和域不变兴趣之间的细粒度关系、建模长期兴趣和当前兴趣间的细粒度相互作用，以及用户在域间细粒度的兴趣变换关系等方法。
主办单位：太阳成集团tyc122cc
太阳成集团tyc122cc软件学院
太阳成集团tyc122cc计算机科学技术研究所
符号计算与知识工程教育部重点实验室
仿真技术教育部重点实验室
网络技术及应用软件教育部工程研究中心
太阳成集团tyc122cc国家级计算机实验教学示范中心
