第五期 大数据科学讲坛

报告时间：2015年8月17日（星期一）下午2:00-5:00

报告地点：电子科技大学主楼B1-104

主办单位：电子科技大学，大数据研究中心

讲坛召集人：徐增林 、连德富

报告1

题目：当贝叶斯遇上大数据（When Bayes Meets Big Data）

报告人：朱军  清华大学副教授，国家优秀青年科学基金获得者

摘要：Bayesian methods represent one important school of statistical methods for learning, inference and decision making. At the core is Bayes' theorem, which has been developed for more than 250 years. However, in the Big Data era, many challenges need to be addressed, ranging from theory, algorithm, and applications. In this talk, I will introduce some recent developments on generalizing Bayes' theorem to incorporate rich side information, which can be the large-margin property we like to impose on the model distribution, or the domain knowledge collected from experts or the crowds, and scalable online learning and distributed inference algorithms. The generic framework to do such tasks is called regularized Bayesian inference (RegBayes). I will also present some recent progress on deep learning, particularly on learning deep generative models.

报告2

题目：生物医学信息学中到推荐研究 （Recommendation in Biomedical Informatics）

报告人：王飞  美国康涅狄格大学副教授，2013年国家青年千人计划入选者

摘要： Recommendation is a fundamental problem existing in a wide range of applications. In this talk I will introduce some recommendation problems in biomedical informatics and potential solutions, which include (1) personalized treatment recommendation, which aims to recommend the right drug to the right patient; (2) drug repositioning, which aims at identification of the right disease for the reference drug to treat; (3) prediction of the patient condition in the future. I will present the current methods, initial results, and point out the potential challenges and future research directions.

报告3

题目：面向商业应用的个性化推荐

报告人：陈恩红  教授，国家杰出青年基金获得者

报告人朱军简介

朱军，清华大学计算机系副教授、博导、智能技术与系统国家重点实验室教学副主任。主要从事机器学习、贝叶斯统计等基础理论、算法及相关应用研究，在国际重要期刊与会议JMLR, PAMI, ICML, NIPS等发表学术论文60余篇。受邀担任人工智能与模式识别顶级杂志IEEE TPAMI的编委，担任机器学习国际大会ICML2014地区联合主席,担任ICML（2014、2015）、UAI（2014、2015）、NIPS（2013、2015）、IJCAI2015、AAAI2016等国际会议的领域主席。获中国计算机学会优秀论文奖、中国计算机学会青年科学家奖、国家优秀青年基金等，入选IEEE Intelligent Systems国际杂志评选的“AI’s 10 to Watch”以及清华大学221基础研究人才计划。

报告人王飞简介

   王飞，男，博士，康涅狄格大学副教授。他于2008年在清华大学自动化系获得博士学位，曾任IBM沃森研究院医疗数据分析研究组研究员，并曾在佛罗里达国际大学计算机系以及康奈尔大学统计系分别从事过博士后研究。其博士学位论文“图上的半监督学习算法研究”获得了2011年全国优秀博士论文奖。主要研究方向包括数据挖掘，机器学习及其在社会信息学以及医疗信息学中的应用。王飞博士已经在相关方向的顶级国际会议和杂志上(如ICML, KDD, SIGIR, AAAI, IJCAI, CVPR, TPAMI)发表了超过100篇学术论文，并在KDD, ICDM, SDM, CIKM以及PAKDD等许多顶级国际学术会议上做过8次专题报告(Tutorial)，组织超过10次研讨会(Workshop)。并在相关领域著名期刊如DMKD，TKDD，IR以及TCBB上举办过5次专刊。其论文论文曾获得ICDM 2010的最佳研究论文提名奖，SDM 2011最佳研究论文候选以及AMIA 2014转化生物信息学峰会的Marco Romani最佳论文候选。

报告人陈恩红简介

中国科学技术大学计算机学院教授、博士生导师，国家杰出青年基金获得者。现任中国科学技术大学校学术委员会委员、计算机学院副院长、语音及语言信息处理国家工程实验室副主任。中国计算机学会理事。多次担任KDD、ICDM、SDM等数据挖掘领域顶级国际学术会议程序委员会委员，担任2014年全国数据挖掘会议程序委员会主席、2015年中国计算机大会（CNCC 2015）程序委员会共同主席、2015年全国大数据会议程序委员会主席等。在包括TKDE、TMC、TKDD、TIST，以及KDD、SIGIR、ICDM、CIKM等在内期刊、会议上发表论文100余篇，获KDD 2008最佳应用论文奖、ICDM 2011最佳研究论文奖、SDM2015最佳论文提名，以及2012年教育部自然科学二等奖。