O'Reilly、Cloudera 主办
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2017年7月12-13日:培训
2017年7月13-15日:会议
北京,中国
张铭

张铭
教授, 北京大学

网站

张铭,北京大学信息科学技术学院教授,博士生导师,ACM Education Council惟一的中国委员兼任中国ACM教育专委会主 席,是ACM/IEEE IT2017学科规范起草小组成员。自1984年考入北京大学,分别获得学士、硕士和博士学位。研究方向为文本挖掘、社会网络分析、教育大数据等,目前主持国家自然科学基金和教育部博士点基金在研项目,合作发表科研学术论文100多篇(ICML, KDD, AAAI, IJCAI, ACL, WWW, TKDE等A类会议和期刊),获得ICML 2014最佳论文奖。发表了SIGCSE、L@S等教学研究论文,出版学术专著1部,获软件著作权6项,获发明专利3项。主编多部教材,其中2部教材为国家“十一五”规划教材,《数据结构与算法》获北京市精品教材奖并得到国家“十二五”规划教材支持。主持的“数据结构与算法”被评选为国家级和北京市级精品课程,也是教育部精品资源共享课程。

议题

14:00–14:40 Saturday, 2017-07-15
AI应用 (AI applications)
地点: 报告厅(Auditorium) 观众水平 (Level): Intermediate
张铭 (北京大学)
平均得分:: **...
(2.50, 2 次得分)
网络结构在现实世界中无处不在(如航线网络、通信网络、论文引用网络、世界万维网和社交网络等),大规模的网络结构数据和丰富的网络节点信息对相关的研究方法提出了新的挑战,受到了学术界和工业界的广泛关注。本报告对基于神经网络的网络表示方法进行了详细的介绍,这些方法可以处理现实世界中拥有百万级节点和十亿级边的网络结构,主要考虑了网络结构信息和网络节点自身信息(如文本信息和属性信息等)。学习网络的低维网络表示,在不同应用领域中体现出很好的效率和效果。 了解更多信息.

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