福州大学王石平教授为我校师生开展题为《Differentiable Low-rank Matrix Completion》专项讲座
发布时间：2021-11-03 10:15:41
为进一步激发学校教师参与科研工作的热情，提升科研水平，促进科研辅助教学，培养高质量人才，11月2日下午，应学校科研处和工学院邀请，福州大学博士生导师王石平教授为我校师生开展题为《Differentiable Low-rank Matrix Completion》专项讲座。校长景林教授、校长助理王榕国及工学院全体教师、学生代表参加讲座，讲座由工学院院长周忠眉教授主持。
工学院院长周忠眉教授主持会议
讲座现场，王石平教授细致生动地讲述了他的研究领域——可微的低秩矩阵补全方法。王教授利用Netflix的影片推荐系统进行导入，提出需要解决的问题：每个用户对他看过的电影会进行打分，把电影作为列，用户为行，打分填入矩阵中，就可以形成一个打分的矩阵。但是很多电影用户其实没有看过，如何通过已经打的分数，将其他未填的分数填入矩阵当中，王石平教授给出的解决方案是可微的低秩矩阵补全方法。
王石平教授讲座现场
与此同时，王石平教授深入浅出地讲解低秩矩阵解决预测问题的思路，如果两个用户对于看过的相同电影有相同的评价，那么他们其实可以看做是一个用户，那这个矩阵就可以降维。从物理意义上讲，矩阵的秩度量的就是矩阵的行列之间的相关性。如果矩阵的各行或列是线性无关的，矩阵就是满秩的，也就是秩等于行数。既然秩可以度量相关性，而矩阵的相关性实际上就表示了矩阵的结构信息。如果矩阵之间各行的相关性很强，那么就表示这个矩阵实际可以投影到更低维的线性子空间，也就是用几个向量就可以完全表达了，它就是低秩的。所以得出结论：如果矩阵表达的是结构性信息，例如图像、用户、商品推荐表等等，那么这个矩阵各行之间存在着一定的相关性，那这个矩阵一般就是低秩的。
讲座现场
讲座中，王石平教授还花了大量时间进行公式推导，其中用到的矩阵的秩、拉格朗日乘数法等都是大学高等数学的内容。此外，王教授还提供了可微的低秩矩阵补全的其他应用领域，比如图像的修复领域。
福州工商学院校长景林教授作总结、点评
校长景林作总结发言，他对王教授的科研水平、专业素养给予了高度赞扬，并对前来参加讲座的老师和学生表达了深切期许，希望与会人员能从讲座中打开眼界、挖掘潜力、增强合作，把握好当下宝贵的时光，努力探索更多前沿的科研新技术，为学校迎接本科教学合格评估贡献更多科技力量。
合影留念
通过此次讲座，广大师生认识到自身在科研方面的提升空间，进一步掌握了提升科研水平的技巧与思路，明确科研工作努力的方向，与会师生深受王石平教授的科研态度和科研实力的感染和启发，积极展开线下讨论与深入交流，受益匪浅。
个人简介
王石平，博士，教授，博士生导师，福州大学“旗山学者”(海外计划)，福建省引进高层次人才(C类)。2014年获得电子科技大学与加拿大阿尔伯塔大学的联合培养博士，2015年至2016年在新加坡南洋理工大学从事博士后研究，2017年晋升为福州大学教授。在国际著名期刊和会议IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Multimedia, IEEE Trans. SMC: Systems, IEEE Trans. Image Processing, IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems, IEEE Trans. Computational Social Systems, Pattern Recognition, Information Sciences, Knowledge-Based Systems, Computer Vision and Image Understanding 等上发表SCI，EI检索论文70余篇，Google Scholar 引用1200余次，h-index和i10-index指数分别为18和27。主要研究方向：机器学习、深度学习、特征表示、维数约简、粒计算等。
信息来源：工学院 张鹤、黎文娟/文 党委宣传部/图 张鹤/编辑 曾越/排版
