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行為序列預(yù)測旨在發(fā)現(xiàn)人類歷史行為序列（如語言表達(dá)、用戶-物品交互、犯罪事件、移動軌跡、閱讀學(xué)習(xí)等）中的潛在意圖，預(yù)測未來行為發(fā)生的概率。社會經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大使人類歷史行為序列與多種意圖相關(guān)，即行為意圖動態(tài)性。
團(tuán)隊(duì)胡開喜博士歸納了行為意圖動態(tài)性的三種具體表現(xiàn)形式——意圖的多樣性、稀疏性和干擾性，并發(fā)現(xiàn)在客觀約束較弱的場景下，預(yù)測概率分布的信息熵偏高，模型需要從大量行為中學(xué)習(xí)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(xué)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(xué)報(bào)等會議和期刊上發(fā)表。
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