讲座题目：用户生成内容驱动交互式分布估计算法实现个性化搜索任务
讲座嘉宾：暴琳，江苏科技大学
讲座时间： 2021年10月26日（周二），上午09:30-10:30
讲座地点：腾讯会议ID: 488 218 606
内容摘要： 高效精准的个性化搜索、服务、推荐等可为人们生产生活带来极大便利，而随着用户生成内容(User Generated Contents, UGCs)的“信息过载”，变得日益复杂。含UGCs的个性化搜索是当前大数据分析及个性化服务领域的研究热点，该问题难以建立明确定义的数学模型和目标函数，其分析、评价决策过程具有主观性、不一致性和模糊性，是一类复杂定性指标优化问题。融合用户交互和智能进化优化算法的交互式进化算法是一类解决定性指标优化问题的有效途径。我们研究了有效融合多源异构UGCs数据，构建反映用户偏好的受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)感知模型，给出不同场景下基于RBM偏好模型的分布估计算法概率模型和适应度代理模型构建机制，进而设计高效的交互式进化优化策略，处理面向用户生成内容的个性化搜索任务。
讲座嘉宾简介：
暴琳，江苏科技大学，博士研究生，英国杜伦大学访问学者。长期致力于智能进化优化算法及应用研究、大数据处理、个性化搜索、人工智能等相关的研究工作。为Knowledge-Based Systems等期刊审稿人。近年来，发表SCI/EI学术论文十余篇，其中，中科院SCI一区Top期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》、《Knowledge-Based Systems》2篇，自动化学科高水平期刊论文《自动化学报》1篇；授权发明专利2项。
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