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大讲堂 | 点过程模型在序列数据挖掘中的应用

本文作者:AI研习社 2018-10-17 18:20
导语: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。

雷锋网AI研习社讯: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。


分享主题

点过程模型在序列数据挖掘中的应用


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


直播链接

http://www.mooc.ai/open/course/572

大讲堂 | 点过程模型在序列数据挖掘中的应用


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