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牛笛(访问教授)
2018年09月07日11时 人评论

    牛笛教授主要研究内容涵盖机器学习,分布式系统,数据挖掘,云计算以及并行和分布式算法等跨领域的研究。 在计算机科学与工程领域的顶级期刊和会议上合作发表了50篇高质量论文,其中包括大量IEEE/ACM ToNIEEE TPDS, WWW, AAAI,INFOCOM,CIKM,ICDM,SIGMETRICS,Multimedia等CCF A类和B类期刊和会议。主要学术贡献包括:1)云计算与数据中心的资源分配与优化;2) 凸与非凸优法算法,矩阵优化算法,大规模分布式优化算法;3)基于内容过滤,协同过滤,与矩阵优化的大规模推荐系统;4)基于自然语言处理和深度学习的文本理解与推荐系统。他发明的Story Forest大规模新闻事件提取系统,获得了CCF-腾讯犀牛鸟基金2016年度唯一一位卓越奖得主(18位基金获得者中项目成果评审排名第一),并已在腾讯QQ浏览器移动APP部署应用


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