报告时间：2021年7月8日（星期四）08:30-10:00

腾讯会议ID：881 918 456

报告题目：基于时序数据的效用挖掘与分析

报告嘉宾：甘文生 教授

讲座简介: 在数字经济时代，基于数据驱动的智能技术深受关注；数据智能与效用挖掘是实现大数据智能的有效途径。如何挖掘出大数据中的价值/效用，是大数据领域中关键而具挑战性的问题。数据挖掘与分析是数据智能的核心，基于数据驱动的效用/价值挖掘技术其应用场景较多，并得到了广泛的关注与探索。本报告首先基于时序数据的效用挖掘其研究背景、目的与意义、研究现状进行简要介绍。接着，重点针对不同应用场景与多种型态的时序数据（例如静态与动态数据；精确与不确定数据等），详细介绍效用挖掘的基础理论、关键算法及其应用（电子商务、网络空间安全等）。最后，总结出该领域存在的挑战与后续探索的相关议题，如何从数据中提取价值，实现数据赋能。

报告人简介: 甘文生，暨南大学副教授，硕士生导师。于2019年获得哈尔滨工业大学计算机博士学位，美国伊利诺伊大学芝加哥分校联合培养博士。长期从事数据挖掘、大数据、区块链、隐私与安全领域等研究，累计发表学术论文80余篇：包括40余篇高水平SCI期刊论文(IEEE TKDE、ACM TKDD、ACM TOIT、ACM TMIS、IEEE TFS、IEEE TCYB等)和30余篇EI会议论文 (BigData、DSAA、DEXA、PAKDD等)。目前主持国家自然科学青年基金、广州市基础研究计划等科研项目；获公示/授权美国/PCT国际/中国发明专利2件/2件/11件。论文累计被引用1400次，H-index为21。担任SCI期刊Journal of Internet Technology和EI期刊Journal of Network Intelligence的副主编、数十个SCI期刊的审稿人和多个国际会议的程序委员会委员。