点过程模型在序列数据挖掘中的应用 大讲堂 | 第84期
本次公开课中,讲者将介绍如何使用点过程模型对此类序列数据进行建模分析。
开课时间:2018/10/18 20:00 预计时长:一个小时左右
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    课程介绍

    分享嘉宾

    吴伟昌,上海交通大学电子系在读博士,导师是查宏远教授,主要研究方向为序列数据挖掘,点过程建模等。其研究工作曾在 KDD、TKDE等发表。

     

    分享主题

    点过程模型在序列数据挖掘中的应用

     

    分享背景

    目前,大量数据是以事件序列的形成产生,比如电商用户的购买行为序列,社交网络用户的转发、点赞行为序列,病人的电子病历等,都属于序列数据。点过程模型是对此序列数据进行建模分析的有效工具。本次公开课中,讲者将介绍如何使用点过程模型对此类序列数据进行建模分析。

     

    分享提纲

    1、参数化点过程模型及其应用。

    2、Factorial Marked Temporal Point Process [KDD 2018]:因子标记点过程学习。(Decoupled Learning for Factorial Marked Temporal Point Processes)

    3、深度神经网络与点过程模型的结合及其应用。

     

    分享时间

    (北京时间 )  10 月 18 日(星期四)  20:00

    课程须知
    • 本次公开课将于10月18日周四晚8点准时开始,请大家提前10分钟进入直播间
    • 公开课后两天内会上传回放视频,错过直播的同学也不要担心
    • 欢迎大家多多向嘉宾提问,问题被采纳者有机会获得神秘礼品
    授课老师
    上海交通大学电子系在读博士
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