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中科院重庆绿色智能技术研究院研究员、中科院率先行动百人计划获得者罗辛博士出席“2018大数据智能高峰论坛”并作特邀大会报告
2018年03月31日 21:26 来源: 作者:   阅读次 上传:管理员 组别:管理组
  
 

2018331上午,由中国人工智能学会主办,重庆邮电大学、大数据智能计算示范性国家国际科技合作基地、计算智能重庆市重点实验室承办,中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会、重庆市人工智能学会协办的2018大数据智能高峰论坛”正式拉开帷幕。中科院重庆绿色智能技术研究院研究员、中科院率先行动百人计划获得者罗辛博士在校逸夫科技楼学术报告厅作题为《正则约束条件下高维稀疏矩阵的潜在因子分析特邀大会报告。报告由重庆市移动互联网数据应用工程技术研究中心主任、重庆邮电大学计算机学院副院长蒋溢教授主持。

报告中罗博士谈到,在当今大数据时代,在多种基于学习系统的工业应用中,都需要涉及到处理大量实体数据及其相应的高维关系,例如推荐系统中的用户与用户偏好之间的关系,用户与服务质量的数据关系,用户与他在上网过程中常用历史记录数据之间的关系,基于社交网络服务的用户与之对网络信任数据之间的关系。由于相关对象实体的数量在不断增加,例如数百万用户和推荐系统中的项目数据量及其庞大,因此很难观察它们之间的完整关系。因此,在实际计算过程中经常采用高维和稀疏矩阵(HiDS)来描述这种关系。稀疏矩阵包含关于各种期望模式的丰富信息,例如推荐系统中的用户偏好和社交网络中社区发展趋势之间的有效映射关系。因此,如何从海量数据中提取有用的知识成为一个至关重要的复杂问题。罗博士提出了通过研究基于约束下高维稀疏矩阵的潜在因子分析的方法,来分析工业应用中的稀疏矩阵,并采用正则约束条件,用于正确描述来自工业应用的正则数据。随后,罗博士介绍了正则潜在因子模型,通过对基于交替方向的正则潜在因子模型和固有正则潜在因子模型的研究,将规划矩阵中的数据抽取关键特征进行重构,运用正则式因子构建目标矩阵,通过有效控制正则因子的方法提升描述高维度数据之间关联关系的准确度。

罗博士就职于中科院重庆绿色智能研究院,于2005年电子科技大学计算机学院获学士学位;2011年于北京航空航天大学计算机学院获博士学位;20142-201712月在香港理工大学开展博士后研究,合作导师是李帅教授;2017年起担任大数据智能计算重庆市重点实验室执行主任、智慧城市大数据应用重庆市工程技术研究中心主任。相关研究聚焦于大数据智能计算领域高维稀疏数据分析方向,在多个IEEE系列知名国际期刊和会议上发表学术论文80余篇(SCI检索期刊论文47篇),SCI统计引用400余次,谷歌学术统计引用900余次,H指数为19。申请国家发明专利36项,获权15项,并实现10项授权专利的成果转化。先后主持国家级项目5项,省部级项目8项,其他项目4项,参研国家级项目2项。2011年获重庆市科技进步二等奖;2014年入选重庆市青年科技人才培养计划;2015年获ACM中国学术新星重庆分会奖;2016年入选中国科学院“率先行动百人计划”;2017年获重庆市自然科学三等奖,入选重庆市青年拔尖人才、IEEE学会高级会员。目前担任多个国际知名期刊编委。