講座時間：2022年4月29日（星期五）10:00-11:00
講座地點：騰訊會議 200 612 641
講座題目：跨媒體知識圖譜構(gòu)建與學習
講座嘉賓：許倩倩 副研究員
講座嘉賓：
許倩倩，中科院計算所副研究員，博士生導師，國家優(yōu)秀青年基金獲得者。IEEE/CSIG/CCF高級會員，CSIG青工委副秘書長、CSIG多媒體專委會副秘書長，CAAI深度學習專委會副秘書長。研究領域為數(shù)據(jù)挖掘和機器學習，主要關注群智計算和知識圖譜，已在TPAMI、IJCV、TIP、TKDE、ICML、NeurIPS、CVPR、AAAI、ACM Multimedia等國際期刊/會議上發(fā)表CCF-A類論文50余篇。先后獲得：吳文俊人工智能自然科學獎一等獎，中國人工智能學會最佳青年科技成果獎，中國圖象圖形學學會石青云女科學家獎，吳文俊人工智能優(yōu)秀青年獎，ACM中國SIGMM新星獎, 中國人工智能學會優(yōu)秀博士學位論文，中科院百篇優(yōu)秀博士學位論文，CCF-騰訊犀牛鳥科研基金、首屆CAAI-華為MindSpore學術獎勵基金等獎勵。擔任國際期刊T-CSVT和ACM ToMM編委，CCF-A類國際會議ACM MM領域主席，AAAI和IJCAI SPC，并先后擔任PAMI、CSVT、TMM、PR、ICML、NeurIPS、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ACM Multimedia、ICLR等多個刊物的審稿人。
講座報告：
本次報告將聚焦于社會媒體、網(wǎng)絡空間安全兩個重大領域，介紹報告人在跨媒體知識圖譜構(gòu)建及學習方面的最新進展。針對圖譜構(gòu)建，將從數(shù)據(jù)采集、存儲、結(jié)構(gòu)設計、接口服務、可視化等多個方面分享跨媒體知識圖譜構(gòu)建的基本思路和實踐經(jīng)驗。隨后將針對圖譜構(gòu)建和使用過程中遇到的“數(shù)據(jù)不可信”和“模型不可靠”兩大挑戰(zhàn)問題，介紹所提出的基于HodgeRank的異常樣本挖掘框架和基于X-curve的模型性能優(yōu)化框架（包括：AUROC、AUPRC、AUTKC等性能曲線）。
