大講堂 | 可擴(kuò)展的端到端譜聚類(lèi) （Oral Paper, Wu et al, KDD 2018)

雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社訊：譜聚類(lèi)是數(shù)據(jù)聚類(lèi)研究領(lǐng)域里最有效的方法之一，從90年底被提出至今，二十年來(lái)一直受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。譜聚類(lèi)有著非常廣泛的實(shí)際應(yīng)用，是最基本的數(shù)據(jù)分析工具之一。但是譜聚類(lèi)一直以來(lái)最大的缺點(diǎn)在于對(duì)大數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性，使得其很難適應(yīng)今天大數(shù)據(jù)的時(shí)代。在本次公開(kāi)課中，我將分享其關(guān)于我們開(kāi)發(fā)可擴(kuò)展的端到端的譜聚類(lèi)新方法的最新研究工作。我們提出的方法可以同時(shí)加速數(shù)據(jù)到圖的構(gòu)建和大矩陣特征分解，使得傳統(tǒng)的譜聚類(lèi)可以重新得力。在對(duì)大數(shù)據(jù)的處理上，我們的新提出譜聚類(lèi)的方法的效果和效率上都比其他類(lèi)似方法更優(yōu)。

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可擴(kuò)展的端到端譜聚類(lèi) （Oral Paper, Wu et al, KDD 2018)

分享嘉賓

吳凌飛，IBM全球研究院總部（IBM T.J. Watson Research Center) 研究員 ， 威廉瑪麗大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士，主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，表征學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理，大數(shù)據(jù)。吳博士已經(jīng)發(fā)表20幾篇頂尖雜志和會(huì)議，包含但不局限于KDD, ICDM, AISTATS, EMNLP, AAAI, ICASSP, SC, SIAM Journal on Scientific Computing, IEEE Transaction on Big Data, and Journal of Computational Physics。吳博士同時(shí)也是13項(xiàng)美國(guó)專(zhuān)利的發(fā)明人。

分享提綱

1、譜聚類(lèi)的應(yīng)用，挑戰(zhàn)，和當(dāng)前的方法利弊比較。

2、重點(diǎn)介紹我們新提出方法SC_RB的兩個(gè)重點(diǎn)模塊，Random Binning核近似技術(shù) （Wu et al., KDD 2016），和目前最好的大矩陣特征分解軟件 PRIMME （Wu et al., SISC 2015，Wu et al., SISC 2017）。

3、介紹基于Random Binning 和 PRIMME的SC_RB （Wu et al, KDD 2018)，最新的端到端的譜聚類(lèi)方法。

分享時(shí)間

（北京時(shí)間 ）  10 月 22 日（星期一）  10:00

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