时间：1月6日（周二）下午2：30 - 4：30

地点：中信所419会议室

题目：基于话题的专利数据分析与挖掘

报告人：唐杰

摘要：专利是保护公司核心商业和技术的一个重要手段。对大量的专利数据进行分析可以发现公司间某个领域的竞争或合作关系。这对知识产权、R&D、和市场的战略规划都是非常有价值的信息。本文介绍一种新的基于话题的专利分析和挖掘系统。不同于仅仅对专利内容进行搜索，我们专注于研究从专利库中演绎出来的异构网路，该异构网络由相互关联并且随时间演化的不同对象（公司、发明人、技术内容）构成。我们设计并实现了分析和挖掘该异构专利网络的话题驱动的通用框架。特别的，我们提出了一个动态的概率模型，用于捕获专利网络中对象的话题演进特性。

报告人介绍：唐杰，清华计算机系副教授、博士生导师、系科研办公室主任。于2006年6月在清华大学计算机系获得博士学位，曾在康纳尔大学、伊利诺伊香槟分校、香港中文大学、香港科技大学进行学术访问。主要研究兴趣包括：社会网络分析、数据挖掘、机器学习和知识图谱，发表论文100多篇，Google引用4000余次，申请专利12项。荣获首届国家自然科学基金优秀青年基金，获2012中国计算机学会青年科学家奖、2010年清华大学学术新人奖（清华大学40岁以下教师学术最高奖）、2011年北京市科技新星、IBM全球创新教师奖以及KDD’12 Best Poster Award、PKDD’11 Best Student Paper Runnerup和JCDL’12 Best Student Paper Nomination。研发了研究者社会网络ArnetMiner系统，吸引全球220个国家和地区450万独立IP的访问。担任国际会议WSDM’15、ASONAM’15、SocInfo’12、ADMA’11程序委员会主席以及多个国际会议包括KDD’11-15组委会主席。