信息学院魏哲巍副教授、赵鑫老师取得系列研究成果

近日，信息学院魏哲巍副教授、赵鑫老师在各自的研究领域取得了一系列丰硕的成果。

信息学院大数据管理与分析方法研究北京市重点实验室魏哲巍副教授为第一作者、2011级本科生刘炫成为第二作者的论文《Matrix Sketching over Sliding Windows》被国际数据库研究领域顶级会议ACM SIGMOD2016全文录用。ACM SIGMOD数据管理国际会议是由美国计算机协会（ACM） 数据管理专业委员会（SIGMOD）发起的、在数据库领域具有顶级学术地位的国际性学术会议，会议的平均论文录取率大约为15%-17%。

该论文提出了在滑动窗口上的矩阵略图算法，该算法可在亚线性空间条件下实时计算高维数据流的任一滑动窗口内的矩阵低秩近似，对于大规模数据流中检测异常、测试数据分布变换提供了理论基础。

魏哲巍副教授目前主要研究方向为数据流算法与大规模矩阵算法。2012年3月毕业于香港科技大学计算机系，获哲学博士学位；之后在丹麦奥胡斯大学担任为期两年的博士后研究员，并于2014年9月加入中国人民大学信息学院。魏哲巍副教授目前在数据库与理论方向的会议与期刊上共发表论文14篇，其中在加入信息学院一年半时间里，在数据库会议与期刊SIGMOD2015/2016、VLDB2016、TKDE上发表论文4篇。

信息学院赵鑫老师最近在社交媒体数据挖掘方面取得一系列成果，自2015年底至今，共发表3篇CCF A类论文，其中两篇期刊论文分别被数据知识工程领域核心期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (IEEE TKDE)录用，一篇会议论文被人工智能领域顶级会议IJCAI 2016全文录用。

赵鑫老师的三篇论文的主要贡献包括如何利用主题聚类来改进电影评分推荐系统（例如豆瓣电影）的预测水平 ； 首次提出使用分布式表示学习的方法来对于用户签到的轨迹数据（例如大众点评）进行建模；主要研究如何针对新浪微博用户推荐京东网站的产品，三个工作都与社交媒体数据分析具有紧密联系。

赵鑫老师目前主要工作集中在基于社交媒体的数据挖掘。他于2014年博士毕业于北京大学，目前已经发表国内外学术论文40余篇，引用近1000次。在入职不到两年的期间，以第一作者或者通讯作者共发表SCI论文9篇，发表或者参与发表会议论文6篇（IJCAI 2016, AAAI 2016, AAAI 2015, ICWSM 2015, COLING 2014, KDD 2014）。其中以第一作者或通信作者共发表CCF A类论文6篇。同时受到国家青年基金“融合多网络社区身份的用户话题兴趣建模研究”和北京市自然科学基金面上项目“面向社交短文本的分布式语义表示模型研究”的资助。