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講座報告

計算機科學與技術學院研究生學術年會?——專家報告

来源:計算機科學與技術學院          点击:
報告人 謝希科教授等專家學者 時間 11月25日14:30
地點 北校區主樓二區319報告廳 报告時間

論壇名稱:計算機科學與技術學院研究生學術年會——專家報告

论坛時間:2020-11-25 14:30

会议地點:北校區主樓二區319報告廳

主辦單位:計算機科學與技術學院

 


報告1:面向智能交通的大數據管理:數據結構、算法、與架構

講座人介紹:

谢希科,中国科学技术大学苏州研究院教授,博士生导师,中国计算机学会数据库专委会委员。主要从事大数据管理分析、机器学习等方向的研究工作。在相关领域发表论文60篇,其中CCF推荐A类论文30余篇。为数据管理领域顶级期刊 (包括TODS,VLDBJ,TKDE) 担任审稿工作,曾任20多个国际会议(包括PVLDB,SIGIR,AAAI等)的程序委員會委员。目前主持国家自然科学基金2项、合作主持欧盟Erasmus计划等项目。

講座內容:

移動通信和定位技術的快速發展催生了新型的交通數據分析和處理技術;同時隨著數據規模和相應密集型計算任務需求的增加,數據管理技術也面臨一系列挑戰。講者將介紹和探討在交通大數據方面所作的系列相關工作,包括數據感知與恢複、查詢優化、以及上層數據應用。另外,講者將介紹關于高可擴展性和彈性的兩個自研系統,以此爲上層數據操作和應用提供高效率接口。第一個數據系統是Elite,它利用P2P和並行計算來管理軌迹數據流,並實現了存儲和計算資源的彈性。第二個系統是GPUGraphX,它是一個開源數據中間件,其作用是聯接異構高性能計算資源和分布式大圖系統,同步實現計算資源的水平和向上擴展(Scaling-up和Scaling-out)。

 


報告2:推薦系統前沿技術進展及展望

講座人介紹:

何秀強,現任華爲諾亞方舟實驗室推薦與搜索實驗室主任,技術專家,資深研究員。2010年畢業于香港科技大學,主要研究方向爲推薦系統、搜索引擎、機器學習算法等,在相關領域國際會議上發表論文超過30篇。2018-2019年任職騰訊,擔任專家研究員。

講座內容:

推薦系統是商業化最成功的機器學習技術,無論是淘寶購物,抖音刷視頻,頭條看新聞,應用商城下載App,以及無處不在的廣告,背後都是個性化推薦算法在起作用。推薦算法是一個超大規模稀疏數據機器學習問題,也是學術界和工業界持續研究的熱點,AI技術的蓬勃發展也推動了推薦系統及算法的快速演進和叠代,各類新技術層出不窮。本次講座將介紹推薦算法的最新技術進展,包括深度學習、AutoML、GNN、反事實/因果學習等技術方向,同時介紹華爲諾亞團隊在相關領域的最新研究成果,並對推薦系統未來技術趨勢進行分析和展望。

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