10月10日上午，博備用官網開戶app下載學術講座系列第一百講在經管609會議室召開，中國科學院計算技術研究所副研究員莊福振受邀作“基于深度學習的推薦系統研究”的講座。

講座伊始，莊福振就信息超載問題提出自己的見解。他從生活中的事例出發，說明要根據用戶的偏好等信息進行重構學習，結合用戶自身條件的變化，建立用戶數據模型，從而推出個性化的系統解決方案。隨后，他具體介紹了注意力驅動因子模型，特別指出要基于用戶個性收集觀察數據，進行精準推送。此外，他提到要結合多個領域進行遷移性推薦，做到舉一反三。最后，他提出要根據用戶的打分數據等海量數據進行綜合分析，從具體強大的樣本中挖掘學習數據的本質特征，優化現有系統結構。

莊福振，2011年于中國科學院計算技術研究所獲得工學博士學位，目前任職中國科學院計算技術研究所副研究員，從事機器學習和數據挖掘方面的相關研究工作。主持國家自然科學基金3項(其中面上項目2項)，參與重點研發計劃和重點項目各1項、國家863項目2項、面上項目1項。近年來在領域頂級、重要國際期刊和會議發表錄用論文80多篇，其中SCI檢索期刊32篇(IF總和131、7篇 IEEE Transactions論文、1篇ACM Transactions)，CCF B類以上67篇(CCF A 26篇)。發表在SDM2010以及CIKM2010上的遷移學習研究獲得了最佳論文提名，博士論文獲得了中國人工智能學會優秀博士學位論文，指導學生獲得了國際人工智能頂級會議IJCAI2015數據挖掘競賽第二階段第一名。Google Scholar總引用1700多次，h-index22。擔任KDD、IJCAI、AAAI、CIKM、WSDM等領域國際會議程序委員會委，以及IEEE TKDE、ACM TKDD、IEEE TOC等國際權威期刊審稿人。在高效并行數據挖掘算法方面已經申請專利10項，另外獲得軟件著作權11項。參與組織開發了中國最早的基于云計算的并行數據挖據平臺PDMiner。2015年入選微軟青年教師“鑄星計劃”；2016年獲得百度“松果計劃”資助；2017年入選中國科學院青年創新促進研究會。

莊福振講話

會場觀眾

文：謝安宇 圖：南逸樸