SMP-社会媒体挖掘前沿研讨活动成功举行

8月4日下午，SMP-社会媒体挖掘前沿研讨活动在线成功举行，本期研讨会由中国中文信息学会社会媒体处理专委会和山东省人工智能学会主办，山东师范大学信息科学与工程学院承办。本次研讨会的主题是“社会媒体挖掘前沿”，邀请到了东北大学王大玲教授、苏州大学赵朋朋教授和中国科学技术大学冯福利教授作报告，着重研讨了社会媒体中的数据集构建和知识挖掘、基于深度学习的序列推荐、基于因果推断的OOD推荐等内容。

本次研讨会由山东省人工智能学会理事、山东师范大学郭磊副教授和山东省人工智能学会常务理事、山东师范大学朱磊教授共同担任执行主席，郭磊老师首先感谢了中国中文信息学会社会媒体处理专委会和山东省人工智能学会对本次会议的大力支持，然后简要介绍了本次会议的组织情况和与会专家的基本情况。

王大玲教授以“Building Datasets and Mining Knowledge from Social Media”为题，从数据挖掘任务的分类和构建数据集的必要性出发，根据社交媒体数据的特点和应用需求，介绍了社交媒体数据集、用户档案和知识图的构建和应用。

赵朋朋教授以“Deep Learning for Sequential Recommendation”为题，首先介绍了个性化推荐技术在工业界和研究界的重要性，以及传统推荐方法存在的挑战，指出深度神经网络非线性结构可以获得比传统推荐方法更好的结果，但无法应对推荐中数据稀疏性及用户偏好动态性两大挑战性问题。随后，具体介绍了所在团队在序列推荐、会话推荐及跨域推荐方向的研究工作。

冯福利教授以“基于因果推断的OOD推荐”为题，讲解了传统推荐场景中容易忽略的分布漂移（OOD）问题，分析了导致OOD问题的两方面原因：训练数据有偏和用户偏好改变，然后从流行度导致数据有偏、商品特征导致数据有偏、可观测兴趣变化、不可观测兴趣变化等四个细分方面，讲解了利用因果推断实现OOD推荐的方法。

本次活动吸引了100余人参加，参会人员与报告专家进行了充分交流和探讨，纷纷表示获益匪浅。

 

撰稿：于彦伟

审核：聂秀山