报告人简介
Prof. Jian Yang is the Director of Research in the School of Computing. Before she joined Macquarie University, she worked as an associate professor at Tilburg University, Netherlands (2000-2003), a senior research scientist at CSIRO (1998-2000), and as a lecturer at The Australian Defence Force Academy, University of New South Wales (1993-1998). She has published papers in top international journals and conferences such as IEEE transactions, ACM Transactions, Information Systems, VLDBJ, CACM, VLDB, ICDE, NeurIPS, IJCAI, ICDM, WSDM, ICDCS, ICSOC, ICWS, CAiSE, CIKM, etc. She is the co-founder and steering committee member of the prime international conference on service oriented computing (ICSOC). Prof. Yang's current interests are: graph mining; abnormal detection, trust, influence, recommendation in social media; data driven process analytics; service orineted computing; smart city; aging and aged care. 报告简介 10月18日晚，哈尔滨工业大学软件学院举办了主题为“用于个性化兴趣点推荐的时空邻域建模”的学术报告会。本次会议邀请到来自澳大利亚麦考瑞大学（Macquarie University）的研究主任杨坚教授在线主讲。由软件学院院长王忠杰教授为报告开幕，软件学院徐汉川副教授主持报告会，来自计算学部的50余位师生参会。 详细内容
报告开始，徐汉川副教授首先对杨坚教授进行了介绍。杨坚教授是麦考瑞大学研究主任，主管学院研究工作，主要研究方向为：图挖掘，社交媒体中的异常检测、信任、推荐，服务计算，智慧城市等。杨坚教授曾在IEEE transactions、ACM transactions、Information Systems、VLDBJ、CACM、VLDB、ICDE、NeurIPS、IJCAI、ICDM、WSDM、ICDCS、ICSOC、ICWS、CAiSE、CIKM等国际知名期刊、顶级会议上发表过多篇论文。
杨坚教授对自己的Deep AI研究团队的工作做了详细的介绍。团队成员包含多名杰出青年教授、在读研究生、博士生，在图挖掘、智慧城市、推荐算法等领域取得了显著的研究成果。杨坚教授在本次会议中从Introduction、Motivation、Methodology、Experiments、Conclusions五个方面详细介绍了团队在POI Recommendation研究中做出的改进。以往的POI Recommendation研究忽略了用户对位置的距离/时间的接受程度，将用户和地点分开建模，无法捕捉到用户对地点的个人偏好。杨坚教授的研究团队将带有时间信息的知识图谱（TKG）引入到POI Recommendation中，并基于TKG提出一个空间-时间图卷积注意力网络（STGCAN）。STGCAN的验证实验在三个开放数据集上进行，结果表明STGCAN优于目前最先进的POI Recommendation方法。
报告结束后，杨坚教授与参会师生进行了热烈的讨论交流，解答了参会师生的问题。 |
