主讲人：武汉理工大学 曹菁菁 副教授

时间：2022年05月25日10:30–11:30

地点：T5405

内容摘要： 

数据挖掘是电商领域中的重要研究方向之一，尤其在电商销量预测中有着重要的应用价值。在电商平台实际场景中，用户、商品和商家及其之间产生的数据蕴含着丰富的信息和异构的特征，如何考虑各类特征对销量预测的影响，挖掘用户隐藏需求，是亟待解决的问题之一。本报告将针对电商用户购买和复购行为预测两个任务，从客户画像、客户细分、情感分析等多维角度出发，介绍四种基于数据挖掘的电商销量预测方法。这些方法旨在有效提取用户或商品特征，以提升预测模型的准确度和可解释性。

主讲人简介: 

曹菁菁，武汉理工大学副教授，硕士生导师，CCF普适计算、协同计算专委会委员，香港城市大学计算机科学系博士，主要研究方向是集成学习及其应用，包括人体行为识别、物流需求预测，工业缺陷检测等领域的应用研究。主持完成一项国家自然科学基金青年项目、主持或参与国家自然科学青年、面上基金、科技部重点研发等多个纵向和企业委托项目。发表国内外学术论文40余篇，发明专利授权3项，软著6项。担任多个国际期刊和会议的审稿人和PC委员，被国际期刊Neurocomputing评为杰出审稿人。