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校慶學術報告-基于圖模式關聯規則的社交網絡分析

文章作者: 責任編輯:何小曼 審核人: 文章來源:

英文題目:Social Network Analysis with Graph-Pattern Association Rules

主講人:王欣研究員/博士生導師

主講人單位:西南石油大學-計算機科學學院

時間:2020年10月29日(周四)15:00-17:00

地點:思學樓B210

主辦:西南石油大學科研處、計算機科學學院

報告摘要:

大數據時代的到來引發了全球范圍內深刻的技術與商業變革。在白熱化的商業競爭環境下,利用多樣化的分析技術挖掘數據背后隱藏的商業價值已無處不在。其中一個被廣泛認可,且行之有效的分析方法即為關聯分析。通過關聯分析,人們可以在交易數據庫——一種典型的結構化數據中發現項集間的聯系,例如:沃爾瑪通過對交易數據進行關聯分析,成功地發現了有關聯的商品,進而優化商品布置,促進關聯銷售等。

然而,傳統的關聯分析僅適用于對結構化數據的分析,并不適用于以社交網絡為代表的超大規模圖結構數據。隨著近年來社交網絡的快速發展,如何對其進行關聯分析引起了人們的高度關注,成為大數據分析領域內一個亟待解決的問題。其原因在于:社交網絡已成為市場營銷、廣告投放等的重要平臺,發現社交網絡中實體間的關聯關系有著巨大的商業價值。

為此,我們針對大規模圖數據所具有的非結構化、分布式存儲的特點,提出了圖模式關聯規則的概念,并據此設計了挖掘、分析方案,有效地解決了面向大規模圖數據的關聯分析問題。

報告人簡介:

王欣,男,英國愛丁堡大學計算機博士,校企聯合培養博士后,美國卡內基梅隆大學訪問學者,研究員,博士生導師,四川省學術和技術帶頭人后備人選,綿陽市“產業尖端創新團隊”帶頭人。先后主持國家重點研發計劃子課題,國家自然科學基金,四川省科技計劃項目,四川省重點研發計劃子課題,留學回國人員基金,國家重點實驗室開發課題等項目。他的研究興趣包括數據庫理論與系統、大數據分析(社交網絡、交通等)、人工智能(知識庫問答方向)等;在中國計算機學會(CCF)推薦的國際知名學術會議、期刊發表論文近40篇;兩次榮獲國際會議最佳論文亞軍獎,一次優秀論文獎;撰寫專著2部;申請國內外發明專利40余項,獲授權8項;研究成果得到企業廣泛應用,取得明顯經濟效益。他也是四川省科技專家庫專家,國家自然科學基金、教育部學位中心通訊評議專家,ACM/IEEE/CCF會員,CAAI終身會員。

更新時間:2020-10-26

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