講座題目：社會網(wǎng)絡(luò)中面向復(fù)雜任務(wù)的群智眾包等

講座人：蔣嶷川教授

講座時間：報告一10:30-11:30,報告二14:30-16:00

講座日期：2019年1月5日

地點：長安校區(qū)文津樓三段5層3524學(xué)術(shù)討論室

主辦單位：計算機科學(xué)學(xué)院普適計算研究團隊

講座內(nèi)容：

報告一：社會網(wǎng)絡(luò)中面向復(fù)雜任務(wù)的群智眾包。

當前的社會網(wǎng)絡(luò)中的眾包任務(wù)越來越復(fù)雜，譬如軟件設(shè)計、WEB開發(fā)等。這些復(fù)雜的任務(wù)是無法由單個人完成的；而傳統(tǒng)的基于任務(wù)分解的眾包方式無法適應(yīng)當前大量網(wǎng)絡(luò)工人（Worker）不專業(yè)和動態(tài)變化的特點。因此，我們提出了一種新的面向復(fù)雜任務(wù)的群智眾包方式；在這種方式中，復(fù)雜任務(wù)不需要進行分解，而是分配給社會網(wǎng)絡(luò)中的群組，讓群組中的工人互相進行協(xié)作完成。然后介紹了我們在這個方面的系列研究成果，主要包括：1.考慮社會網(wǎng)絡(luò)情境的可靠群智眾包模型；2.面向群組的社會網(wǎng)絡(luò)中的群智眾包模型；3.面向大規(guī)模復(fù)雜任務(wù)的批量任務(wù)群智眾包模型；4.面向批量任務(wù)的分布式團隊形成機制。該系列的研究成果經(jīng)過實際眾包數(shù)據(jù)的實驗進行驗證，明顯優(yōu)于以往的傳統(tǒng)的眾包模式。

報告二：面向同行評分系統(tǒng)的抽查檢測優(yōu)化機制。

傳統(tǒng)的由教師主導(dǎo)的成績評定系統(tǒng)，教師親自批改學(xué)生的作業(yè)。這種機制不能適用大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)課程，在大規(guī)模在線網(wǎng)絡(luò)課程中，每門課程差不多有1萬名學(xué)生。因此，本報告介紹了同行評分機制。同行評分系統(tǒng)不僅幫助老師減輕負擔，同時還能夠幫助學(xué)生從其他同學(xué)的作業(yè)中獲得其他解決問題的方法。另外，同行評分系統(tǒng)也可以應(yīng)用于其他基于用戶內(nèi)容生成的大規(guī)模在線系統(tǒng)（包括酒店，旅游景點等的商業(yè)評價系統(tǒng)，如淘寶、亞馬遜中用戶對商品的評價）。

講座人簡介：

蔣嶷川，東南大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，智能系統(tǒng)與社會計算實驗室主任。曾獲得教育部新世紀優(yōu)秀人才支持計劃、首屆江蘇省杰出青年基金、全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文提名獎等榮譽。研究方向：社會網(wǎng)絡(luò)分析、人工智能、群智協(xié)同計算。在國際著名期刊（20余篇IEEE Transactions），以及頂級會議IJCAI、AAMAS、AAAI等共發(fā)表論文100余篇。研究論文曾分別獲得國際Agent領(lǐng)域著名會議PRIMA最佳論文獎、并連續(xù)兩年獲得國際人工智能著名會議ICTAI最佳論文獎和學(xué)生論文獎。研究成果被國際頂級學(xué)術(shù)期刊和國際頂級學(xué)者多次作為本領(lǐng)域的代表性工作進行高度評價。目前擔任《計算機學(xué)報》編委、以及七家國際期刊的副主編、編委；國際人工智能三大頂級會議IJCAI、AAAI、AAMAS等30余家國際著名會議的PC委員、程序委員會主席等。承擔國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃、國家863項目、省部級課題等科技項目。關(guān)于社會網(wǎng)絡(luò)中群智協(xié)同計算的研究成果入選中國計算機學(xué)會發(fā)布的《2016-2017年中國計算機科學(xué)技術(shù)發(fā)展報告》。