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深度学习在推荐系统和计算广告中的应用
Date: 2016/8/31             Browse: 622

深度学习在推荐系统和计算广告中的应用

Speaker: 张伟楠

Time: Aug 31, 2:00pm - 4:00pm.

Location: Room 410, Teaching Center

Abstract:

深度学习目前是机器学习和人工智能领域的研究前沿,许多经典的模式识别问题都被深度学习算法很好的解决,例如图像识别、语音识别。而在经典数据挖掘领域,例如网页搜索、推荐系统和计算广告领域,深度学习的优势还未被明显体现出来。原因是这一类数据挖掘问题的输入数据都是离散的ID类数据。在本次报告中,我将介绍自己的研究团队在该类问题中的探索以及初步结果。

Bio:

张伟楠于上海交通大学计算机系担任助理教授。他于2016年获得英国伦敦大学学院计算机系博士学位,研究方向为互联网智能精准广告和推荐系统算法,研究成果5次在国际数据科学顶级会议KDD上发表。他曾在KDD-Cup用户个性化推荐大赛获得全球季军,在品友互动RTB广告出价算法大赛获得全球冠军。此外他也曾在谷歌硅谷总部、微软剑桥研究院、微软亚洲研究院做计算广告以及个性化内容推荐系统的研究实习。

研究主页:  http://wnzhang.net

 

SIST-Seminar 16063