【KDD2019|讲座推荐】社会用户兴趣挖掘：方法与应用：Social User Interest Mining: Methods and Applications

讲座题目

社会用户兴趣挖掘：方法与应用：Social User Interest Mining: Methods and Applications

讲座简介

社交网络上丰富的用户生成内容提供了建立模型的机会，这些模型能够准确有效地提取、挖掘和预测用户的兴趣，希望能够实现更有效的用户参与、更好质量地提供适当的服务和更高的用户满意度。虽然传统的建立用户档案的方法依赖于基于人工智能的偏好获取技术，这些技术可能被用户认为是侵入性的和不受欢迎的，但最近的进展集中在确定用户兴趣和偏好的非侵入性但准确的方法上。在本教程中，我们将介绍与有效挖掘用户兴趣相关的五个重要方面： 1）用于提取用户兴趣的信息源 2）文献中提出的各类用户兴趣简介 3）为挖掘用户利益而采用或提议的技术 4）最新方法的可扩展性和资源需求 5）文献中采用的评估方法，用于验证挖掘的用户兴趣概要的适当性。我们还将介绍现有的挑战、开放的研究问题和激动人心的工作机会。

讲座嘉宾

Fattane Zarrinkalam博士是Ryerson大学系统、软件和语义实验室（LS3）的博士后研究员，她在那里从事与支持语义的社交网络分析相关的项目。在博士研究期间，她专注于根据社交网络（尤其是Twitter）上的个人和集体行为来识别社交媒体用户的兴趣。她在CIKM、ESWC和ECIR等场馆发表了自己的作品。此外，她还在包括信息检索、信息处理和管理在内的顶级期刊上发表期刊论文。此外，在她攻读博士学位期间，她参与了两项向美国专利局提出的专利申请。