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演讲摘要：兴趣点推荐（POI Recommendation）对提升用户体验和增加商业收益具有重要意 义，其核⼼是对用户的时空信息进⾏建模表征，进⽽学习用户的出⾏偏好。本报告结合 我们近期⼯作，从用户轨迹时空信息图的不同建模粒度介绍兴趣点推荐的相关进展，包 括局部图构建，全局图构建，以及全局图与局部图相结合的⽅法，并讨论相关领域的研 究挑战和未来⽅向。
讲者简介：南开⼤学计算机学院副教授，中国计算机学会信息系统专业委员会执⾏委员。⼊选天津市 131 创新型⼈才第三层次。研究领域包括图表示学习、序列数据分析和⼈⼯智能安全。主持国家自然科学基⾦ 1 项、天津市自然科学基⾦ 2 项，参与重点 研发项目 2 项、国家自然科学基⾦重点项目 2 项。在 CCF A 类会议/SCI ⼀区期刊 NeurIPS、ACL、AAAI、TNNLS、TITS 等发表学术论⽂ 20 余篇，担任 TKDE、TNNLS、NeurIPS、ICML 等期刊和会议的审稿⼈。
第二十一届CCF中国信息系统及应用大会
本期嘉宾
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