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行為序列預測旨在發(fā)現人類歷史行為序列（如語言表達,、用戶-物品交互,、犯罪事件、移動軌跡,、閱讀學習等）中的潛在意圖，預測未來行為發(fā)生的概率,。社會經濟系統規(guī)模的逐漸擴大使人類歷史行為序列與多種意圖相關,，即行為意圖動態(tài)性。

 

團隊胡開喜博士歸納了行為意圖動態(tài)性的三種具體表現形式——意圖的多樣性,、稀疏性和干擾性,，并發(fā)現在客觀約束較弱的場景下，預測概率分布的信息熵偏高,，模型需要從大量行為中學習多種意圖,，給序列建模帶來了挑戰(zhàn)。

 

胡開喜博士圍繞行為意圖動態(tài)性的科學問題,，從行為意圖動態(tài)性的量化分析,、交互和未交互行為視角下的意圖動態(tài)性建模切入，開展了一系列的研究工作,，在CIKM,，ACM TOIS和自動化學報等會議和期刊上發(fā)表。

 

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