點過程模型在序列數據挖掘中的應用

雷鋒網AI研習社訊：目前，大量數據是以事件序列的形成產生，比如電商用戶的購買行為序列，社交網路用戶的轉發、點贊行為序列，病人的電子病歷等，都屬於序列數據。點過程模型是對此序列數據進行建模分析的有效工具。本次公開課中，講者將介紹如何使用點過程模型對此類序列數據進行建模分析。

分享主題

點過程模型在序列數據挖掘中的應用

分享嘉賓

吳偉昌，上海交通大學電子系在讀博士，導師是查宏遠教授，主要研究方向為序列數據挖掘，點過程建模等。其研究工作曾在 KDD、TKDE等發表。

分享提綱

1、參數化點過程模型及其應用。

2、Factorial Marked Temporal Point Process [KDD 2018]：因子標記點過程學習。（Decoupled Learning for Factorial Marked Temporal Point Processes）

3、深度神經網路與點過程模型的結合及其應用。

分享時間

（北京時間 ）  10 月 18 日（星期四）20:00

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