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学术报告——面向大社交网络的计算模型
时间: 2016-12-21 16:41  来源: 计算机学院

 

报告题目:面向大社交网络的计算模型

报告人:唐杰(长聘副教授、特别研究员、博士生导师,清华大学计算机系)

报告时间:201612249:30

报告地点:学院报告厅(望江校区基础教学大楼B302

 

报告内容:

Online social networks connect our physical daily life and the virtual Web space. The user generated data is becoming big, heterogeneous, and highly connected.

 

In this talk, I will first present our recently developed methodologies and algorithms for connecting multiple heterogeneous networks (COSNET) and top-k similarity search (Panther). Both algorithms have been deployed to an online academic search and mining system AMiner, which has collected a large scholar dataset, with more than 130,000,000 researcher profiles and 100,000,000 papers from multiple publication databases. With COSNET, we connect AMiner with several professional social networks, such as LinkedIn and VideoLectures, which significantly enriches the scholar metadata. Panther is used to find similar authors in AMiner and can return top-k similar vertices 300× faster than the state-of-the-art methods.

 

报告人简介:

唐杰,清华计算机系长聘副教授、特别研究员、博士生导师。于20066月在清华大学计算机系获得博士学位,曾在康纳尔大学、香港中文大学、香港科技大学、南安普顿大学、鲁汶大学进行学术访问。

研究兴趣:社会网络分析、数据挖掘、机器学习和知识图谱,提出基于话题的社会网络影响力度量模型,部分解决了影响力最大传播模型中的输入假设问题;针对大规模异构网络数据,提出基于最小风险的异构网络集成方法和基于采样的快速算法。

发表论文200余篇,包括计算机学会(CCF) A类论文60篇,论文SCI他引900余次,谷歌引用7500多次。主持研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner,收集全球1.36亿科研人员、2.31亿科技文献,吸引了220个国家/地区800多万独立IP访问;核心技术应用于国家科技部、自然科学基金委、中国工程院、ACM、艾伦人工智能研究所、搜狗、腾讯等单位。

获中国人工智能学会科技进步一等奖、电子学会自然科学二等奖、 牛顿高级学者基金、国家自然基金委优秀青年基金、计算机学会青年科学家奖;担任国际会议CIKM’16WSDM’15ASONAM’15SocInfo’12ADMA’11程序委员会主席、多个国际会议包括KDD’11-15组委会主席以及国际学术期刊ACM TKDD(CCF B)的副主编和IEEE TKDE(CCF A)ACM TIST (CCF B)、中国科学(CCF B)编委。

 

欢迎广大师生踊跃参加!

 

 

外事科

                                                    20161221






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