2017年11月17日至2017年11月22日,我和董佳琳参加了在美国新奥尔良召开2017年ICDM(IEEE International Conference on Data Mining)会议,董佳琳在Data-driven Discovery of Models(D3M)Workshop 上展示了我组的论文“Ranking fromCrowdsourcing Pairwise Comparisons via Matrix Manifold Optimization”。
ICDM是全球重要的数据挖掘研究大会之一。它为介绍原创研究成果,交流和传播创新思维,以及实际的发展经验提供了广阔的平台。会议涵盖了数据挖掘的各个方面,包括算法,软件和系统以及应用。ICDM吸引了从事统计学,机器学习,模式识别,数据库和数据仓库,数据可视化,基于知识的系统和高性能计算等广泛的数据挖掘相关领域研究人员和应用程序开发人员。
本次会议组委会邀请了多位海内外著名学者给予主题演讲,其中包括了哈佛大学教授图灵奖获得者LeslieValiant,作了题为“Reasoning from Learned Data”的演讲,其中对于learning 和reasoning的讲解让我受益匪浅。另外,纽约州立大学布法罗分校的Aidong Zhang教授,在题为“Connectingthe Dots: Data-Driven Self Learning for Knowledge Discovery”的演讲中,主要介绍了通过海量文献的分析对同一词语随着年代变迁与其他词语的联系的研究,这让我对数据分析有了新的认识。这些学术报告为我未来的学术研究带来了很多启发。总之,这次与会的经历让我收获良多。