报告题目：基于自编码机的特征表示学习与应用

报告人：朱毅

单位：扬州大学

报告时间：2021.7.18日下午4点

报告地点：翡翠湖校区科技楼A座710

报告简介：特征表示学习是数据挖掘和机器学习的关键问题，是从数据到知识的重要手段。自编码机是无监督的神经网络模型，已在特征表示学习领域获得突破性进展。如何基于自编码机实现特征表示学习的方法，解决数据孤岛、烟囱式开发等问题，并在个性化推荐、极短文本分类等领域展开应用，是亟待研究的问题。本报告将总结团队近年来在基于自编码机的特征表示学习与应用方面的工作，具体包括：

1）基于自编码机模型的表示学习方法；

2）迁移学习与领域适应；

3）个性化推荐与极短文本分类。

报告人简介：朱毅，扬州大学信息工程学院人工智能专业主任，计算机专业部副主任。2018年获得合肥工业大学博士学位，2019年起扬州大学信息工程学院任教，2019年起合肥工业大学计算机科学与技术在站博士后，师从吴教授。主要从事特征表示学习、知识图谱和数据挖掘等方面的研究，研究兴趣包括迁移学习和推荐系统等。先后在TKDD等数据挖掘顶级期刊上发表论文多篇。主持国家自然科学基金等多个科研项目，担任科技部重点研发计划示范应用主要技术负责人。

报告题目：面向复杂数据的分类学习与属性选择

报告人：林耀进

单位：闽南师范大学

报告时间：2021.7.18日下午3点

报告地点：翡翠湖校区科技楼A座710

报告简介：实际应用中广泛存在着各类复杂数据，分析该类数据的结构信息对有效的分类建模具有重要意义。该类数据的特征空间呈现多模态、动态性，标记空间呈现多标记、层次化、不平衡性等特点。本报告主要从基于最大决策边界的不平衡在线特征选择、多视图中模式挖掘与应用，集成类属属性的多标记分类学习、层次化结构数据的共有与固有属性学习等方面进行了一些的初步探索。

报告人简介：

林耀进，教授，计算机学院院长、福建省数据科学与智能应用高校重点实验室主任。合肥工业大学博士，天津大学博士后。曾获福建省百千万工程人才、福建省优秀教师、福建省青年五四奖章、福建省高校新世纪优秀人才、福建省高校杰出青年科研人才等称号。中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员，福建省人工智能学会副理事长，福建省中小学人工智能教指委委员。计算机科学与技术国家一流专业建设点负责人，福建省计算机科学与技术应用型学科带头人，福建省不确定信息处理专业硕士导师团队带头人。主要从事大数据知识发现与机器学习的研究，在该领域主持国家自然科学基金3项，参与国家自然科学基金4项，主持省级重大教改项目一项；在CVPR、IJCAI、软件学报、TKDD、TFS、PR等国内外著名会议期刊发表论文80多篇。获福建省科协自然科学优秀论文一等奖1次、二等奖1次、福建省教学成果奖二等奖2次。