14级刘辰巍同学参加IEEE ICC 2016 ( Kuala Lumpur Malaysia) 国际会议

2016年5月23日-27日,14级刘辰巍同学在雷凯老师的指导下,以文章第一作者的身份 参加了在马来西亚 吉隆坡 KLCC(Kuala Lumpur Convention Centre吉隆坡会展中心) 举行的ICC 2016国际会议(IEEE International Conference on Communications, ICC 2016),并将实验室的成果“Detecting Spam Comments Posted in Micro-Blogs Using the Self-Extensible Spam Dictionary”在会议上与来自全球的学者进行了分享。 Detecting Spam Comments Posted in Micro-Blogs Using the Self-Extensible Spam Dictionary 作者:Chenwei Liu ; Jiawei Wang ; Kai Lei 文章链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/7511605 作为IEEE通信协会(IEEE Communications Society)的两大旗舰会议之一,IEEE ICC已成为世界通信行业规模最大、最具影响力的标志性学术会议之一,其内容涵盖了信息理论、下一代网络、认知无线电、移动互联网、光通信、多媒体通信、无线通信、信息安全、云计算等通信行业的各个领域以及社交网络相关领域。大会从2583篇投稿中评选出了15篇最佳论文,其中包括来自浙江大学和香港科技大学的学者。 会议于23日上午以Welcome and Introduction 开场,并在24日的颁奖午宴中给获得ICC 优秀论文的学者们进行了颁奖,经过一天丰富的论文演讲环节,组委会于25日晚上为来自全球的学者们,准备了丰富的晚宴   实验室14级刘辰巍同学的论文安排在26号下午的SAC/SN 3: Privacy and Security,持续时间为18分钟,该session采用全英文口头演讲和现场交互的形式,以PPT的形式让在场的参会人员充分了解了文章内容后,通过提问与文章作者进行深层次的交流。该论文主要介绍了实验室目前在新浪微博垃圾内容发现方向的研究成果。该研究主要基于中文的语义相似度,融合skip-gram 语义模型,然后通过垃圾权重和垃圾词所占比例,并通过一系列实验说明了算法能够有效的应用于社交网络的垃圾内容发现。在口头报告之后,与到会的专家和学者进行了深切的互动交流,参会人员对该研究给予了较高的评价。 ICC会议在北大信科国际会议分类中属于A类会议。实验室同学在14年就曾在ICC大会上发表了三篇论文,又于2015年GlobeCom上接收并宣讲一篇论文,表明实验室同学在学术研究水平上有了长足的进步和持续的发展。 非常感谢互联网研发中心及雷老师的资助,让我有机会前往马来西亚参加本次高水平的国际会议,也希望以后有更多的同学能够受益于此。...
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13级翁蔚涛同学参加第六届IEEE 国际信息科学与技术会议(ICIST 2016)

  2016年5月6日-8日,第六届IEEE 国际信息科学与技术会议(ICIST 2016)在中国东北美丽的滨海城市大连市举行。本次会议由大连理工大学、IEEE SMCC联合主办,有一百多位来自世界各个国家和地区的相关领域研究人员出席了该会议,实验室13级研究生翁蔚涛同学参加了会议并成功宣读了论文。 A Multiclass Classification Model for Stock News Based on Structured Data 作者:Weitao Weng, Yongbin Liu, Sibo Wang, and Kai Lei∗ 文章链接:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7483388 ICIST 2016是信息科学与技术行业等领域有着重要地位的系列性国际会议,旨在为科学家、工程技术人员以及教育工作者提供一个高水平的国际交流平台, 展示信息科学技术研究与应用领域的最新进展。在主会场,会议组分别邀请了来自澳门大学、国立台湾科技大学、香港城市大学和西交-利物浦大学的四位IEEE fellow做了精彩的大会报告。          随后大会围绕模式识别和机器学习、生物信息学、信号处理以及网络和大数据等几个议题,设置分会场进行研讨。实验室13级翁蔚涛同学在模式识别和机器学习分会场采用全英文作了题为”A Multiclass Classification Model for Stock News Based on Structured Data”的口头报告,介绍了实验室目前在股票新闻分类方向的研究成果。该研究主要基于股票结构化数据计算出新闻的相关性概率,融合Softmax回归模型的概率输出值,然后通过多标签选择算法实现多标签分类,并通过一系列实验说明了算法能够有效的应用于股票新闻分类领域。在口头报告之后,与到会的专家和学者进行了深切的互动交流,参会人员对该研究给予了较高的评价。         通过参加本次学术会议,了解到了目前信息科学领域最新的研究进展,与国内外相关领域的众多学者进行了交流,同时也与许多来自不同学校的同学结下了友谊,收获良多。  ...
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