报告题目：真实世界的感知：时空图数据的表征学习
报告时间：2022年10月28日 9:00~11:00
报告方式：腾讯会议
会议码：799 816 796
报告人：汪澎洋
报告人简介：
汪澎洋，澳门大学助理教授、博士生导师，澳门大学珠海研究院副研究员。研究方向：机器学习、人工智能、时空大数据挖掘，特别是时空数据的表征学习，图结构表示学习、用户/系统行为建模及其在智慧城市、物联网等方面的应用。长期担任AAAI、ICLR、KDD、NeurIPS、WWW、TKDE、TOIS等顶级会议、期刊的高级/程序委员会委员、审稿人。目前已在领域顶级会议期刊KDD、AAAI、IJCAI、WWW、TKDE 等发表文章30余篇，先后获得了2018 KDD 最佳员工论文提名奖、2020 SIGSPATIAL 最佳论文提名奖，全球AI华人新星等奖项，研究工作被美国NSF、Synced Review、UCF News等媒体广泛报道。
报告内容简介：
随着物联网和信息物理系统的发展，时空图结构数据在很多领域变得越来越普遍，例如：智慧城市、智慧电网、智慧农业、智慧医疗等。在这些系统里，传感器网络产生了大量的时空数据。挖掘这些时空图数据可以帮助我们感知系统和环境，并进一步提供决策支持。本次报告将首先介绍什么是时空图数据和对时空图数据建模的关键技术难点。然后，将集中介绍对关键性质进行建模的时空图数据的表征学习；他们在用户行为建模上的应用。最后，将就本次报告内容做出总结，并从宏观上对建设闭环可信的智能感知-决策系统做出展望。
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