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讲者介绍：博士，中国科学技术大学计算机学院教授、副院长、语音及语言信息处理国家工程实验室副主任。国家杰出青年基金获得者。CCF理事。多次担任KDD、ICDM、SDM等数据挖掘领域顶级国际学术会议程序委员会委员。承担了国家自然科学基金项目、863计划项目、国家科技支撑计划项目，以及与诺基亚、阿里巴巴、华为、科大讯飞的合作项目。在包括顶级国际期刊IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering、IEEE Trans. on Mobile Computing、ACM Trans. on Knowledge Discovery from Database，以及顶级国际会议KDD、SIGIR、ICDM等在内期刊、会议上发表论文100余篇，获KDD 2008最佳应用论文奖、ICDM 2011最佳研究论文奖、2012年教育部自然科学二等奖。
演讲摘要：近年来，社交已成为互联网应用的基本元素，如网络购物、游戏、视频等服务纷纷引入社交元素。这意味着普通用户逐渐习惯于在社交网络中进行个人意见表达、信息共享与传播、情感交流和购物等活动。在该过程中，大量的用户数据被社交媒体收集起来，如何从这类数据中挖掘出有价值的信息，进而帮助营销者创建高效的市场营销策略，已成为学术界与工业界的研究热点。为此，本报告将着重介绍基于社交网络数据挖掘的市场营销过程中所面临的诸多机遇和应当采取的策略。具体而言，将首先介绍如何利用社交数据进行用户建模，如发现社交用户所属单位，以帮助营销者完善企业级客户的信息。其次，对社交网络中得天独厚的信息传播现象进行分析，设计用户社交影响力的快速计算方法，发挥其在信息标注、口碑营销中的重要作用。
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面向市场营销的社交数据挖掘
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