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學術講座:人工智能前沿系列講座(四)—跨媒體知識圖譜構建與學習

講座時間:2022年4月29日(星期五)10:00-11:00

講座地點:騰訊會議  200 612 641

講座題目:跨媒體知識圖譜構建與學習

講座嘉賓:許倩倩  副研究員

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講座嘉賓:

許倩倩,中科院計算所副研究員,博士生導師,國家優秀青年基金獲得者。IEEE/CSIG/CCF高級會員,CSIG青工委副秘書長、CSIG多媒體專委會副秘書長,CAAI深度學習專委會副秘書長。研究領域為數據挖掘和機器學習,主要關注群智計算和知識圖譜,已在TPAMI、IJCV、TIP、TKDE、ICML、NeurIPS、CVPR、AAAI、ACM Multimedia等國際期刊/會議上發表CCF-A類論文50余篇。先后獲得:吳文俊人工智能自然科學獎一等獎,中國人工智能學會最佳青年科技成果獎,中國圖象圖形學學會石青云女科學家獎,吳文俊人工智能優秀青年獎,ACM中國SIGMM新星獎, 中國人工智能學會優秀博士學位論文,中科院百篇優秀博士學位論文,CCF-騰訊犀牛鳥科研基金、首屆CAAI-華為MindSpore學術獎勵基金等獎勵。擔任國際期刊T-CSVT和ACM ToMM編委,CCF-A類國際會議ACM MM領域主席,AAAI和IJCAI SPC,并先后擔任PAMI、CSVT、TMM、PR、ICML、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ACM Multimedia、ICLR等多個刊物的審稿人。

講座報告:

本次報告將聚焦于社會媒體、網絡空間安全兩個重大領域,介紹報告人在跨媒體知識圖譜構建及學習方面的最新進展。針對圖譜構建,將從數據采集、存儲、結構設計、接口服務、可視化等多個方面分享跨媒體知識圖譜構建的基本思路和實踐經驗。隨后將針對圖譜構建和使用過程中遇到的“數據不可信”和“模型不可靠”兩大挑戰問題,介紹所提出的基于HodgeRank的異常樣本挖掘框架和基于X-curve的模型性能優化框架(包括:AUROC、AUPRC、AUTKC等性能曲線)。

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