题 目：动态数据挖掘方法研究——概念认知计算
讲座人：米允龙 博士
时 间：2020年6月19日，上午9:00—11:00
地 点：腾讯会议 ID：523 410 904
主 办：管理科学与信息管理系
报告人：米允龙，中国科学院大学计算机学院/中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室博士。一直从事不确定性人工智能理论,概念学习与认知计算,知识表示与知识推理。其系列成果已发表（或将发表）于国内外人工智能与管理科学相关著名期刊，例如，IEEE TKDE (小修后录用) , IEEE TYCB，IEEE TSMC:S, Information Sciences, 计算机学报, 电子学报, 计算机研究与发展等国内外著名刊物。
报告摘要：当前，数据挖掘已经从自动化挖掘阶段进入智能化挖掘阶段；而智能化挖掘关注的是 (1) 面向不确性问题及 (2) 系统的动态与自适应能力。然而，虽然动态学习已被广泛嵌入于各种学习模型与算法中，但是随着信息技术的快速发展，大数据挖掘对动态学习算法的速度及精度等均提出了更高要求。因此，为了研究大数据环境下智能化数据挖掘。我们从动态学习角度提出了概念认知计算及其系列模型。其核心思想为通过模拟人类认知过程将新增信息不断融合到原有模型中，以增强动态学习能力。
具体研究内容包括：（1）概念认知学习模型；（2）并发概念认知学习模型；（3）概念认知计算系统；（4）概念认知计算展望。
