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雷锋网AI研习社讯：目前，大量数据是以事件序列的形成产生，比如电商用户的购买行为序列，社交网络用户的转发、点赞行为序列，病人的电子病历等，都属于序列数据。点过程模型是对此序列数据进行建模分析的有效工具。本次公开课中，讲者将介绍如何使用点过程模型对此类序列数据进行建模分析。
分享主题
点过程模型在序列数据挖掘中的应用
分享嘉宾
吴伟昌，上海交通大学电子系在读博士，导师是查宏远教授，主要研究方向为序列数据挖掘，点过程建模等。其研究工作曾在 KDD、TKDE等发表。
分享提纲
1、参数化点过程模型及其应用。
2、Factorial Marked Temporal Point Process [KDD 2018]：因子标记点过程学习。（Decoupled Learning for Factorial Marked Temporal Point Processes）
3、深度神经网络与点过程模型的结合及其应用。
分享时间
（北京时间 ） 10 月 18 日（星期四） 20:00
直播链接
http://www.mooc.ai/open/course/572
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