我院赵鑫老师在社交媒体数据挖掘方面取得系列成果

 我院赵鑫老师最近在社交媒体数据挖掘方面取得一系列成果，自2015年底至今，共发表3篇CCF A类论文，其中两篇期刊论文分别被数据知识工程领域核心期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE)录用，一篇会议论文被人工智能领域顶级会议IJCAI 2016全文录用。

赵鑫老师是ダファベット 入金不要讲师，目前主要工作集中在基于社交媒体的数据挖掘。2014年博士毕业于北京大学，目前已经发表国内外学术论文40余篇，引用近1000次。在入职不到两年的期间，以第一作者或者通讯作者共发表SCI论文9篇，发表或者参与发表会议论文6篇（IJCAI 2016, AAAI 2016, AAAI 2015, ICWSM 2015, COLING 2014, KDD 2014）。其中以第一作者或通信作者共发表CCF A类论文6篇。同时受到国家青年基金“融合多网络社区身份的用户话题兴趣建模研究”和北京市自然科学基金面上项目“面向社交短文本的分布式语义表示模型研究”的资助。附注：有意进行社交媒体以及大数据挖掘研究的同学，请与赵鑫老师联系（batmanfly@ruc.edu.cn）。

下面简要介绍一下三篇论文的主要贡献。论文[1]主要研究如何利用主题聚类来改进电影评分推荐系统（例如豆瓣电影）的预测水平，论文[2]首次提出使用分布式表示学习的方法来对于用户签到的轨迹数据（例如大众点评）进行建模，论文[3]主要研究如何针对新浪微博用户推荐京东网站的产品，三个工作都与社交媒体数据分析具有紧密联系。

[1] Keqiang Wang, Wayne Xin Zhao, Hongwei Peng, Xiaoling Wang. Bayesian Probabilistic Multi-Topic Matrix Factorization For Rating Prediction. To appear in IJCAI 2016.

[2] Ningnan Zhou, Wayne Xin Zhao, Xiao Zhang, Ji-Rong Wen, Shan Wang. A General Multi-Context Embedding Model For Mining Human Trajectory Data. To appear in TKDE.

[3] Wayne Xin Zhao, Sui Li, Yulan He, Edward Y. Chang, Ji-Rong Wen and Xiaoming Li. Connecting Social Media to E-Commerce: Cold-Start Product Recommendation On Microblogs. To appear in TKDE.