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图灵奖获得者,哈佛大学Leslie Valiant教授在ADMA2012上作主题报告
时间 : 2012-12-18    浏览次数:1357

第八届ADMA高级数据挖掘及其应用会议已于2012年12月15日至18日在南京成功举办。如今,我们已经进入了大数据的时代,从学术研究到工业应用,从科学发现到医疗卫生服务,来自不同领域的研究者们共享和交流数据挖掘的创新理念和先进方案的需求与日俱增,作为数据挖掘及知识发现领域的重要年会,ADMA为数据挖掘领域研究者和工业界人士提供一个交流数据挖掘最新进展及核心应用的机会与平台。
今年 ADMA会议的参会人数达到了133人,其中国外参会人员超过40人,是 ADMA 大会自 2005 年举办以来最大规模的一次。ADMA2012共收到来自38个国家和地区的投稿193篇,录用32篇长文(录用率仅为19%)和32篇短文,会议论文集由Springer Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI)第7713卷出版(EI检索)。同时,ADMA2012首次举办了专题讨论(Panel)、研讨会(Workshop)和短期课程(Tutorial),Workshop录用文章将在会后由 Springer Communications in Computer and Information Science (CCIS)出版(EI检索)。


图灵奖获得者,哈佛大学Leslie Valiant教授作主题报告

16日上午9点20左右,各位与会嘉宾齐聚双门楼宾馆忆江南厅,图灵奖获得者,哈佛大学Leslie Valiant教授作题为“Extending Machine Learning to Encompass Reasoning”的主题报告。Valiant教授曾在英国剑桥大学国王学院、伦敦帝国学院和华威大学接受教育。1974年获得英国华威大学计算机科学博士学位。1982年,成为美国哈佛大学教授,2010年ACM协会授予Dr. Les Valiant图灵奖,以表彰其在计算理论方面,特别是机器学习领域中的概率近似正确理论的开创性贡献,枚举和计算代数复杂性,并行和分布式系统方面的其他贡献。颁奖词还指出,Valiant最大的贡献是1984年的论文 A Theory of the Learnable 使诞生于1950年代的机器学习领域第一次有了坚实的数学基础,从而扫除了学科发展的障碍,这对人工智能诸多领域包括加强学习、机器视觉、自然语言处理和手写识别等都产生了巨大影响。正如ACM对其成就的描述最后总结的,很少有人能在学术研究中达到Valiant这样深度和广度兼备。Leslie Valiant是英国皇家学会会士、美国科学院院士。1986年获国际数学联盟Nevanlinna奖,1997年获Knuth奖,2008年获EATCS(欧洲理论计算科学协会)奖。
他在本次大会主题报告围绕如何自动获取及处理常识信息这一计算机领域内的这一最具挑战性的问题展开介绍。Valiant教授首先从形式化常识这一挑战入手,介绍了学习过程与逻辑推理的表示方法。学习过程所提供的鲁棒性能降低纷繁复杂的世界中的不可靠性,并使得计算机系统能够回到世界中并获取新的知识。而在新的环境中要得到结论则需要推理过程。Valiant教授随后详细介绍了基于学习与推理而提出的鲁棒逻辑。该模型利用学习语义从而实现了在多项式时间复杂度内的学习与推理。最后,报告从实验角度分析了所提出模型的有效性。通过对近百万自然语言语句的分析,给出了所提算法的有效性。Valiant教授的演讲引起的与会嘉宾的热烈反响。周志华教授首先提问,对学习中的模糊性进行了深入的了解;随后悉尼科技大学李雪教授、英国贝尔法斯特女王大学David Bell教授、美国明尼苏达大学George Karypis教授、以及多位台下与会者都向Valiant教授提出问题,Valiant教授耐心回答的各位的问题,并与在场观众进行了交流。

清华大学张钹院士作主题报告

下午1点半,来自清华大学的张钹院士发表了《机器学习与数据挖掘》的主题报告。张钹计算机科学与技术专家。中国科学院院士,计算机学术委员会主任,智能技术与系统国家重点实验室主任,中国自动化学会机器人专业委员会副主任及智能控制专业委员会副主任,《计算机学报》副主编。
张钹院士首先解释了数据挖掘是发现了大量的原始数据背后的规律,并引出机器学习方法来解决这个问题。张院士介绍了一种新的信息处理策略,从人类学习的内容信息。并提出一组的鲁棒检测器,用于检测语义上有意义的特征产生的数据,例如图像,单词,句子,在文本中的边界,形状等,设计出可以有效地分析和利用的信息的内容进行编码的数据结构的方法。张院士的演讲深入浅出,给大家很大的启发。

英国贝尔法斯特女王大学的David Bell教授进行了主题演讲

12月17日早上8点半,大会第三个主题演讲准是来自英国贝尔法斯特女王大学的David Bell教授进行了题为“Towards the Measurement of Knowledge Plasticity”的主题演讲。David Bell教授从教40余年,发表论文数百篇,培养博士研究生30多名,在学术界享有崇高的声望。其演说从知识的可塑性出发,提出衡量知识的方法,并启发大家思考,在听众中引起很高反响。会后,陆汝钤院士代表《软件学报(英文版)》编辑部向David Bell教授赠送纪念他退休出版的专辑和花篮。

美国德雷克斯大学的胡晓华教授主持专题讨论会

然后,ADMA2012专题讨论会开始。本次专题讨论会由来自美国德雷克斯大学的胡晓华教授主持,参与人员包括香港科技大学杨强教授,英国贝尔法斯特女王大学的David Bell教授以及加拿大Simon Fraser University,Martin Ester教授。与KDD2012相似,本次讨论仍然围绕大数据这一热门话题进行,包括以下几个核心问题: 1. 大数据的特别之处在哪里?这是一个长期问题还是短期问题?什么样的问题是基于大数据的方法可以解决而传统的基于小数据的方法不能解决的?2. 针对大数据,数据挖掘面临哪些机遇和挑战?这些机遇和挑战是否在小数据中也存在?3. 大数据挖掘有哪些有效的解决方案?除了 Hadoop/MapReduce,还有哪些其他的通用解决方案?

加拿大西蒙弗雷泽大学的教授Martin Ester作主题报告

12月17号下午1点半,大会第四个主题演讲开始,由George Karpis教授主持,来自加拿大西蒙弗雷泽大学的教授Martin Ester进行了题为“Data Mining Methods For Exploiting the Full Potential of Social Media”的主题演讲。Martin Ester,西蒙弗雷泽大学计算机学院教授,数据库与数据挖掘实验室主任,与工业界和政府部门有广泛的合作研究。这次演讲从两个部分介绍了数据挖掘在社交媒体和社交网络中的重要作用。第一部分介绍了模型的可计算性,社交影响力的评估方式以及用于提高推荐性能的方法;第二部分介绍了根据用户提供的数据来优化社交媒体的方法;最后Martin Ester教授讲述了自己现在从事的工作,并与在场嘉宾积极互动,氛围热烈轻松。

12月17号晚8点,在双门楼宾馆牡丹厅,会议组委会举行了盛大的晚宴,欢迎与会嘉宾。ADMA会议发起人李雪教授主持晚宴,席间,南京财经大学副校长鞠兴荣对会议的成功举办表示祝贺,对会议组织人员与参会嘉宾表示感谢。随后为陆汝钤、张成奇、周水庚、姚瑞波、伍之昂等为大会作出特殊贡献的组织人员进行了颁奖。下一届ADMA会议举办方,浙江大学介绍了相关情况。同时南京财经大学也向与会代表介绍了明年由电子商务实验室承办的WISE2013国际会议的筹备情况。期间南京财经大学艺术团的同学们表演了独唱、二胡、古筝以及民族舞蹈等特色节目,为大会增添一道亮丽的风景。

 12月18号上午8点半,大会第五个主题演讲开始,由周志华教授主持,来自香港华为诺亚方舟研究实验室的杨强教授进行了名为“Transfer Learning and Applications”的主题演讲,杨强,IEEE院士,香港科技大学计算机科学与工程系教授。在这次演讲中,杨强教授主要介绍了有关迁移学习中数据挖掘的最新进展,并讨论了在异构交叉媒体领域,在线推荐系统,社交媒体和社交网络挖掘领域的新颖应用。期间,杨强教授与听众积极互动,反响热烈。

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