互动学习

摘要

不同角色的用户与数据系统交互以寻求信息。典型的信息搜索范例（如搜索和推荐）依赖于信息搜索任务的清晰定义来操作。实际上，大多数以数据为中心的任务都是主观的，需要一系列的交互来显示和澄清。与数据系统交互是一项繁琐的任务，用户在处理主观性时需要从系统获得指导建议，以优化他们的交互。在这次演讲中，我们将重点关注“主观需求”和“多镜头任务”的挑战，并回顾(1)如何将多样化和异构的用户交互集形式化并以独特模型的形式表示，以及(2)数据系统如何利用交互模型来帮助用户进行交互，消除他们的需求歧义，并引导用户通过他们的信息寻找旅程，直到他们的理想目标着陆。我们讨论了学术界和工业界中形式化和学习交互的实际用例，其核心目标是帮助用户更有效地与数据系统交互。我们还讨论了交互学习的未来发展方向，如整合领域知识和多环境探索。

生物

Behrooz是AWS人工智能实验室的应用科学家。在亚马逊之前，他曾在Naver Labs Europe、格勒诺布尔阿尔卑斯大学和俄亥俄州立大学担任职务。2015年获得法国格勒诺布尔阿尔卑斯大学计算机科学博士学位。他的研究重点是人在循环数据分析跨越不同的研究领域，如数据挖掘，数据库，可视化分析和机器学习。在VLDB、SIGMOD、CIKM、TKDE、CHI等国际顶级会议和期刊上发表论文40余篇。

时间和地点

2023年4月18日1:30在MH 225房间。