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ag视讯娱乐学科网络安全与优化研究所学术报告(傅洛伊 上海交通大学)

发布者:付慧娟   发布时间:2019-12-20  浏览次数:291

报告题目:常识亦有结构:学术大数据空间常识发现与常识度量

报 告 人:傅洛伊 特别副研究员(国家优青)

报告时间:2019年12月23日(星期一)下午14:00-15:30

报告地点:21幢3楼第三会议室

报告内容:长期以来,人类对于常识的认知始终流于表面,缺乏有效的、可说明的度量方法。以学术大数据领域为例,尽管近年来学术数据库的不断完善丰富了对学术网络的研究,但如何对学术实体进行常识感知与测度始终未得到有效解答。常识本身作为抽象的、哲学般存在的概念,其所依赖的大数据实体间其实蕴含着丰富的内在结构特征。事实上,这种结构本身对于常识的说明有着深刻而复杂的意义,但从未被充分挖掘。有鉴于此,大家相继从定性和定量两个角度出发,首次对常识载体之间形成的复杂结构进行了抽取和度量。首先,从定性角度上,大家创新性地提出了“领域脉络树”的概念,设计了相应的脉络树提取算法有效抽取出不同学术领域的主干结构,揭示出学术网络的主线发展脉络,并依据其性质的不同,分别定性归纳不同类别发展脉络的独特性质,分析其背后成因;继而,从定量角度上,大家基于所抽取的脉络树,首次引入了“常识熵”的概念来度量脉络树中的节点学术价值,并给出了常识熵的计算方法,将其扩展到了互常识熵和条件常识熵等内容。在此基础上,大家将文章的影响力和常识量分别以“树熵”和“点熵”的形式加以量化,定量地刻画学术网络中学术实体的常识量,为常识这一抽象概念提供了基于结构的有效度量方式。上述机理和方法进一步应用在12个代表性学术文章、3篇经典学术专著以及nature、science刊物发表文章及其引文所分别构成的学术网络星云图中。实验结果验证了大家所设计的脉络树提取算法与常识熵计算对于任意学术领域常识量化的通用性,并帮助大家揭开了不同领域中的各类有趣现象。


个人概况:傅洛伊,女,博士,上海交通大学特别副研究员,博士生导师,国家优秀青年基金获得者,2019全球十大女性新星、2016ACM中国优秀博士学位论文获得者;获上海市技术发明奖二等奖,相关成果入选上海市科委“优秀学术带头人计划项目”;发表IEEE期刊论文33篇,CCF-A类论文30篇. 主要从事社交物联网、大数据、随机图与算法等方面的研究工作;担任国际顶级学术会议IEEE INFOCOM、ACM-MobiHoc的TPC成员;担任多个重要囯际学术期刊和会议的评审;先后承担及参与国家自然科学基金、科技部重点研发计划等多个项目;单篇最高引用次数245,更多信息请参见http://www.cs.sjtu.edu.cn/~fu-ly/index.html


邀请人:贾日恒



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