报 告 题 目：新型地理社交网络推荐范式和架构
报 告 时 间：6月14号（周二）上午9：00-10:30
腾讯会议号：456-934-383
摘要：移动互联网和5G通信技术的快速发展，催生了大量的地理社交网络应用(如Foursquare、Yelp和Google Place)。这类应用为用户提供了一个开放的在线平台，让用户可以在各种兴趣点(如电影院、画廊和酒店)进行签到，并分享他们的生活体验和乐趣。地理社交网络应用中蕴涵地理位置信息为用户在社交网络和现实世界之间的交流建立了桥梁。设计新型的地理社交推荐服务，对于个人用户和团体都具有重要的现实意义：帮助他们探索有趣的地点，尝试新颖的活动，邂逅志趣相投的伙伴。本次报告将介绍三种新兴的地理社交推荐模式：面向移动用户的兴趣点推荐、面向动态群组的兴趣点推荐和基于合作伙伴的兴趣点推荐。此外，为了增强地理社交推荐的鲁棒性和安全性，报告还将探讨新型的嵌入式推荐框架。
个人简介: 阴红志博士现任澳大利亚昆士兰大学（全球排名前50高校）大数据智能实验室主任，曾被澳大利亚的 Research 2020杂志评为数据挖掘和分析领域的领军人物，并于2022年入选AMiner人工智能全球2000位最具影响力学者年度榜单(数据挖掘前百强)。 阴教授2014年博士毕业于北京大学，他的学位论文入围北京大学优秀博士学位论文。他目前的研究方向包括推荐系统、图嵌入与挖掘、智能聊天机器人、社交媒体分析与挖掘、边缘机器学习、可信机器学习和智能医疗等。发表高水平论文210余篇，包括120余篇CCF A类和70余篇B类论文，涵盖了人工智能领域的顶级会议和期刊，如KDD、SIGIR、WWW、WSDM、SIGMOD、VLDB、ICDE、AAAI、IJCAI、IEEE TKDE、TNNL、VLDB Journal、ACM TOIS等。先后6次获最佳论文奖，包括2019 ICDE最佳论文、2020 DASFAA最佳学生论文、2021年度的ACM Computing Reviews最佳论文奖、2018 ICDM 最佳论文提名。他是2016年度澳大利亚优青和2021年度澳大利亚杰青获得者。
