报告地点：2014年5月6日，南大仙林计算机楼230室

Luo老师本次报告主要讲述了他们曾经的所做的推荐工作及该工作最初的思想来源，很适合想要入门的研究者，主要讲述了以下三个方面内容：

（1）针对某一个“笑话”，用户给出“顶”和“踩”可能性，其影响因素除了用户本身因素（如用户可能有conformer和Maverick(“独行者”意思)两种，他们已经经过验证确实存在这两种）外，还有“笑话”的质量，在这两个因素作用下利用概率图模型计算是“顶”和“踩”的概率（我貌似觉得像lda模型，很想请教Luo老师“如何去求解，没想明白”，可惜他们行程安排很紧张，没来得及问他要他联系方式，如果有谁有他email，烦请给我一个吧）；

（2）实际中很多用户未必给出”顶“或”踩“，但是他们有dwell time，因此根据dwell time 一起给出预测；

(3)在web pringting中，如何利用Frequent patterns 推荐出用户的打印内容，我个人认为Frequent patterns 已经是一个数据挖掘中比较成熟的内容，但是Luo 老师们将此问题转化为web printing蛮新的，除此之外，他们在这个Pattern mining中创新地使用了occupy 概率很新。