雷鋒網AI研習社訊：目前，大量資料是以事件序列的形成産生，比如電商使用者的購買行為序列，社交網絡使用者的轉發、點贊行為序列，病人的電子病曆等，都屬于序列資料。點過程模型是對此序列資料進行模組化分析的有效工具。本次公開課中，講者将介紹如何使用點過程模型對此類序列資料進行模組化分析。
分享主題
點過程模型在序列資料挖掘中的應用
分享嘉賓
吳偉昌，上海交通大學電子系在讀博士，導師是查宏遠教授，主要研究方向為序列資料挖掘，點過程模組化等。其研究工作曾在 KDD、TKDE等發表。
分享提綱
1、參數化點過程模型及其應用。
2、Factorial Marked Temporal Point Process [KDD 2018]：因子标記點過程學習。（Decoupled Learning for Factorial Marked Temporal Point Processes）
3、深度神經網絡與點過程模型的結合及其應用。
分享時間
（中原標準時間 ） 10 月 18 日（星期四） 20:00
直播連結
http://www.mooc.ai/open/course/572
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