【直播】【AI TIME】弗吉尼亚理工大学周大为教授：复杂稀缺类分析

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本次报告由AI TIME、AMiner主办，于2021年11月3日20:00开始，授权蔻享学术进行网络直播。

11月3日晚 8:00-8:45

AI TIME邀请弗吉尼亚理工大学 （Virginia Tech）工程学院计算机系的助理教授周大为老师为大家带来分享。

★ 嘉宾简介 ★

周大为：

弗吉尼亚理工大学 （Virginia Tech）工程学院计算机系的助理教授。

他毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 （University of Illinois at Urbana-Champaign）计算机学院，师从Jingrui He教授。周教授的研究方向包括复杂稀缺类分析（complex rare category analysis），图数据挖掘（graph mining），主动学习（active learning），以及其在金融分析、金融诈骗检测和医疗等领域中的应用。他已在顶级会议及期刊（如KDD, ICDM, SDM, TKDD, DMKD, WWW, CIKM, AAAI, IJCAI）中发表论文20余篇。他的研究成果曾获Computing Research Association（CRA），Financial Express，Science World Report等多家媒体报道。其中，关于复杂稀缺类分析的研究曾被邀请并展示于第24届CNSF美国国会科学展览大会。

分享内容：

复杂稀缺类分析

报告简介：

相较于大数据时代急速增长的数据量，稀缺类（rare category）在众多领域（如金融诈骗检测、稀有疾病诊断、国家安全预防、科学探索等）中扮演着至关重要的角色。然而，现代人工智能系统（AI system）的表现通常依赖于大量的高质量已标记数据，从而使其无法在数据稀缺的情况下准确的预测以及分析稀缺类的行为。在这次讲座中，我会详细介绍我们近期关于稀缺类分析的工作，并着重关注两个子问题：（1）如何在弱监督的情况下描述稀缺类，（2）如何解释现有稀缺类分析模型及其输出。此次讲座我会结合金融诈骗检测实例，详细介绍我们模型的应用及其背后的理论支持。最后，我会展示我们近期合作开发的稀缺类分析可视化系统，并且总结讨论稀缺类分析的未来研究方向。

重要

信息

周教授计划于2022年秋季招收多名全奖博士生。全额奖学金将包括博士期间学费、医疗保险以及生活补助。有较强数学和编程背景的申请者将被优先考虑；

已在顶级会议及期刊（如ICML, NeurIPS, KDD, WWW, AAAI, IJCAI, SIGIR, TKDE，TKDD，etc.）中发表过论文的申请者将被优先考虑已拥有研究型实习经历的申请者将被优先考虑。

欢迎有意向的同学发送邮件至zhoud@vt.edu。

编辑：黄琦

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