報告時(shí)間：2017年10月10日（周二）14:30

報告地點(diǎn)：東校區信息館401學(xué)術(shù)報告廳

報告題目：《社交影響力與行為預測》

報告人：唐杰

報告人簡(jiǎn)介：唐杰，清華計算機系副教授、博導、CCF杰出會(huì )員、清華-工程院知識智能聯(lián)合實(shí)驗室主任。于2006年6月在清華大學(xué)計算機系獲得博士學(xué)位，曾在康納爾大學(xué)、香港科技大學(xué)、南安普頓大學(xué)、魯汶大學(xué)進(jìn)行學(xué)術(shù)訪(fǎng)問(wèn)。主要研究興趣包括：社會(huì )網(wǎng)絡(luò )分析、數據挖掘、機器學(xué)習和知識圖譜，提出基于話(huà)題的社會(huì )網(wǎng)絡(luò )影響力度量模型，利用網(wǎng)絡(luò )影響力度量結果有效提高了用戶(hù)行為預測和信息推薦精度，在多個(gè)億級用戶(hù)的社交系統得到實(shí)際驗證。發(fā)表論文200余篇，包括計算機學(xué)會(huì )(CCF) A類(lèi)論文70余篇，論文引用9000多次。主持研發(fā)了研究者社會(huì )網(wǎng)絡(luò )挖掘系統AMiner，從億級文獻數據挖掘科技知識，吸引了220個(gè)國家/地區800多萬(wàn)獨立IP訪(fǎng)問(wèn)；核心技術(shù)應用于科技部、自然科學(xué)基金委、中國工程院、ACM、美國艾倫人工智能研究所、搜狗、阿里巴巴、騰訊等單位。獲中國人工智能學(xué)會(huì )科技進(jìn)步一等獎、牛頓高級學(xué)者基金、國家自然科學(xué)基金委優(yōu)秀青年基金、計算機學(xué)會(huì )青年科學(xué)家獎；擔任國際期刊ACM TKDD的執行主編和IEEE TKDE、ACM TIST、IEEE TBD編委，擔任KDD’18大會(huì )副主席、CIKM’16、WSDM’15等國際會(huì )議PC主席。

內容簡(jiǎn)介：社會(huì )網(wǎng)絡(luò )已經(jīng)成為溝通真實(shí)物理世界和虛擬互聯(lián)空間的橋梁。我們在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò )中的行為直接反映了我們在真實(shí)世界的活動(dòng)和情感。我將介紹在大規模真實(shí)網(wǎng)絡(luò )中（如：微信、微博、Twitter、AMiner等網(wǎng)絡(luò )）如何分析用戶(hù)之間的交互影響力和基于網(wǎng)絡(luò )拓撲的結構影響力，并基于影響力預測用戶(hù)行為。模型同時(shí)考慮了網(wǎng)絡(luò )結構、用戶(hù)屬性和網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)的偏好。并設計了針對大規模網(wǎng)絡(luò )的并行學(xué)習算法。在實(shí)際真實(shí)在線(xiàn)社交系統中得到了驗證。

信息科學(xué)與工程學(xué)院

2017年10月9日