报告题目：融合用户行为的虚假评论检测研究
报告时间：2018年1月5日上午10点-12点
报告地点：bat365官网登录入口数计学院4号楼225会议室
报告摘要：虚假评论检测是情感分析的重要任务之一，已有方法多利用评论的文本特征以及用户的行为特征检测虚假评论。已有工作已经证明，利用用户行为特征比评论文本特征更加有效。但是在实际应用场景下，已有方法面临 1）用户行为特征难以学习；2）初始用户行为难以捕捉的问题。本报告将结合近年来的研究成果介绍中科院自动化所研究组的应对策略。
报告人简历：刘康，博士，中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员，中国中文信息学会青年工作委员会执行委员。研究领域包括信息抽取、网络挖掘、问答系统等，同时也涉及模式识别与机器学习方面的基础研究。在自然语言处理、知识工程等领域国际重要会议和期刊发表论文四十余篇（如TKDE、ACL、IJCAI、EMNLP、COLING、CIKM等），曾获KDD CUP 2011 Track2 全球亚军，COLING 2014最佳论文奖，首届“CCF-腾讯犀牛鸟基金卓越奖”、2014年度中国中文信息学会“钱伟长中文信息处理科学技术奖-汉王青年创新一等奖”、2015、2017 Google Focused Research Award等。
