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大规模异构网络数据融合
录制于:

| 作者 张宇韬 关注 0 他的粉丝 发布于 2018年3月25日 | GMTC大前端的下一站,PWA、Web框架、Node等最新最热的大前端话题邀你一起共同探讨。
40:24

概要
AMiner是全球领先的学术网络分析挖掘系统,基于来自异构数据源的上亿学者、机构、技术概念、科技文献、专利等信息构建了科技领域知识图谱,为用户提供包括专家发现、合作推荐、技术热点趋势分析等功能。为BATH等顶级科技企业及国内外科研机构提供知识智能服务。 异构数据融合是AMiner底层知识图谱构建的核心问题。这次演讲将分享我们在多源异构数据融合、实体排岐等问题上采用的机器学习模型、技术方案及实践心得。

个人简介

张宇韬,清华大学数据科学研究院科技大数据研究中心首席研究员。研究方向为异构数据融合及知识图谱构建。在KDD、CIKM、VAST等数据挖掘领域国际重要会议上发表多篇论文。作为技术负责人参与研发学术网络分析挖掘系统AMiner,集成上亿的学者、机构、科技文献、专利数据,提供针对科技数据的搜索及可视化分析功能,拥有数百万用户访问量。曾获得吴文俊人工智能科技进步一等奖,IJCAI数据竞赛第二名。

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