实验室研究成果被ICDM2014会议录用
文章来源:  |  发布时间:2014-10-25  |  【 】 【打印】 【关闭】  |

  数据挖掘国际会议(ICDM)是IEEE组办的一年一度的国际学术会议,是数据挖掘领域内的最高级别的学术会议,主要展示和讨论数据挖掘领域内最新研究进展。ICDM2014将于2014年12月在中国深圳举办。此次会议主题包括数据挖掘基础算法模型和理论,机器学习和统计方法,数据挖掘在社交、网络、生物信息、金融等领域内的应用等。信息内容安全技术国家工程实验室博士研究生乔治等人完成的工作"Online Nonparametric Max-Margin Matrix Factorization for Collaborative Prediction"被该会议录用。

  最大边际矩阵因子分解模型被广泛应用于协从估计、推荐系统等领域。面临大数据挑战,经典模型的增量式快速可扩展学习获得越来越多的关注。"Online Nonparametric Max-Margin Matrix Factorization for Collaborative Prediction"该工作提出了在线的最大边际矩阵因子分解学习模型,并进一步提出了在线非参的最大边际矩阵因子分解学习模型。该项工作获得了ICDM评审专家的一致认可,并被推荐为20分钟大会报告。

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