题    目：基于收听序列embedding学习的音乐推荐

时    间：2018年1月8日周一下午15:00

地    点：南开大学津南校区，计控学院信息东楼523会议室

讲者信息：

      徐贯东博士为社会网络，社会计算，与行为数据分析和挖掘领域的国际学者，现任悉尼科技大学数据分析学院副教授（Reader），南开大学讲座教授，博士生导师，数据分析专业研究生教育部主任。 他的研究兴趣包括行为与社会大数据计算，人工智能，预测模型，社交媒体和社会网络分析，推荐系统。他已经在包括TOIS, TIST, TNNLS, TSC, TIFS, IEEE-IS, Inf. Sci., KAIS, WWWJ, IJCAI, AAAI, ICDE, WWW, ICDM, CIKM等期刊和会议上发表论文180+篇，目前是WWWJ杂志助理主编。主要承担澳大利亚国家自然科学研究基金（ARC）、澳大利亚联邦和州政府，澳大利亚银行等多项科研项目，近三年科研经费超过250万澳元。他是悉尼科技大学工业合作与社会影响指标评审专家，他曾先后获得澳大利亚教育部奋进研究奖，2016和2017年分别获得澳大利亚市场大数据创新奖和最佳客户大数据奖。

报告信息：

      音乐推荐的主要困难在于如何准确获取用户情景上下文因素，本报告主要介绍一种基于用户收听音乐的序列模式来获取上下文因素的方法music2vec。该方法通过embedding来发现用户的long/short-term兴趣，在实际数据集上的测试证明了该方法的有效性。