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主题介绍

在当今大数据时代,社会个体在诸多领域的行为轨迹能够被大量的记录和保存下来,如消费行为数据、社交行为数据、教育相关的行为数据等,这些社会化行为数据是学习用户行为模式和了解社会运行规律的重要信息来源,有着迫切的研究价值和应用需求。然而,应用场景的多样性、领域特征的复杂性等,使得传统的数据挖掘结果难以有效满足社会化场景的实际需求,在已有方法基础上,必须发展新的理论框架和处理算法。为此,本报告将以各领域记录的社会化行为数据为研究对象,以数据驱动的用户理解为核心,从数据挖掘方法与领域知识联合建模的角度,介绍我们近期在社会化行为数据挖掘方法及应用方面的一些研究成果。
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