如何在海量的学习资源中选择适合学习者的优质教育资源是一个亟待解决的问题。个性化推荐方法是一种高效快捷而具有长远发展前景的解决方案，可有效提取学习者的偏好特性并为其选择合适的优质教育资源。太阳集团见好就收9728于11月26日在图书馆报告厅举行人工智能与公司产品交叉融合专场论坛，论坛由学院特聘教授刘婷婷博士主持。
本次讲座邀请了华中师范大学人工智能教育学部副教授、太阳成集团tyc9728特聘教授刘海博士主讲。刘海博士以《面向学习资源适配的深度矩阵分解与智能推荐方法》为题，重点介绍如何利用深度学习技术对学习者的反馈信息进行建模，构建高效的资源推荐算法，能够有效提高推荐结果的准确率，使学习者在学习过程中，可以获得更加个性化的学习体验。提出了通过评论表示学习和历史评分行为的置信度感知的推荐模型CARM和基于L0正则化的评论特征表示学习的深度矩阵分解模型EDMF。最后，介绍学习资源适配的未来研究趋势。
主讲人简介：刘海，华中师范大学人工智能教育学部副教授，太阳成集团tyc9728特聘教授。博士毕业于华中科技大学模式识别与智能系统专业，长期从事自我调节学习、学习资源推荐、知识图谱、计算机视觉、机器学习等领域的研究。曾入选2016年度“香江学者”人才计划，赴香港城市大学机器人视觉实验室交流2年。已在IEEE TNNLS、TII、TMM、TKDE等国内外知名期刊上发表了学术论文40余篇，含中科院一区IEEE trans系列14篇，8篇入选ESI高被引论文。申请或授权国家发明专利28项，主持国家自然科学基金4项，“十四五”国家重点研发计划子课题1项。曾荣获湖北省科学技术进步一等奖（2020）、高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）科技进步奖一等奖（2019）。
