講座題目：用戶生成內容驅動交互式分布估計算法實現個性化搜索任務
講座嘉賓：暴琳，江蘇科技大學
講座時間🪕： 2021年10月26日（周二），上午09:30-10:30
講座地點：騰訊會議ID: 488 218 606
內容摘要： 高效精準的個性化搜索、服務🛫、推薦等可為人們生產生活帶來極大便利👩🏿🦱，而隨著用戶生成內容(User Generated Contents, UGCs)的“信息過載”，變得日益復雜👰。含UGCs的個性化搜索是當前大數據分析及個性化服務領域的研究熱點🪮，該問題難以建立明確定義的數學模型和目標函數👇🏿，其分析、評價決策過程具有主觀性🤡、不一致性和模糊性☂️，是一類復雜定性指標優化問題。融合用戶交互和智能進化優化算法的交互式進化算法是一類解決定性指標優化問題的有效途徑🧉。我們研究了有效融合多源異構UGCs數據，構建反映用戶偏好的受限玻爾茲曼機(Restricted Boltzmann Machine, RBM)感知模型，給出不同場景下基於RBM偏好模型的分布估計算法概率模型和適應度代理模型構建機製，進而設計高效的交互式進化優化策略🏪，處理面向用戶生成內容的個性化搜索任務🦻🏼。
講座嘉賓簡介：
暴琳，江蘇科技大學，博士研究生👭，英國杜倫大學訪問學者💿。長期致力於智能進化優化算法及應用研究、大數據處理♊️、個性化搜索🙅🏼♂️、人工智能等相關的研究工作。為Knowledge-Based Systems等期刊審稿人🧑🦽。近年來💝，發表SCI/EI學術論文十余篇，其中，中科院SCI一區Top期刊《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》🧑🏻🔬、《Knowledge-Based Systems》2篇，自動化學科高水平期刊論文《自動化學報》1篇👷♂️；授權發明專利2項🤾🏽♀️。
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