由国科大数学科学学院和中科院数学与系统科学研究院/国家数学与交叉科学中心联合主办的中国科学院数学及交叉学科学术论坛于12月9-10日在北京密云胜利召开。期间除大会报告外，还有24个分组报告。学术论坛信息领域中，分别有来自数学科学学院的吴鸽鹏博士和来自声学所的彭飞博士分别作了题为对等网中的资源快速搜索和个性化服务推荐研究的报告。
吴鸽鹏博士首先介绍了对等网中搜索的重要性及技术难点。技术难点主要包括：1、中心服务器的缺失引起的拓扑结构的改变；2、冗余转发信息的快速增长；3、节点过热和部分资源的搜索成功率偏低。由这三个难点展开，吴博士作了详细的报告。吴博士介绍了拓扑结构的构造解决方案——节点归类算法来解决难点，所得实验效果较好。对于为了降低搜索开销，引入了破圈算法和相似树的构造。其中，对于冗余信息的处理采用破圈法，搜索信息的模拟采用相似树的构造。接着，吴博士介绍了资源优化放置的重要性及难点。由于采用了相似性连接和破圈法连接，网络中产生了两种逻辑覆盖网：簇状网络和树状网络。最后，吴博士分别详细介绍了簇状网络和树状网络中的资源优化放置算法。
彭飞博士介绍了典型的推荐系统的推荐过程，包含三个步骤：预测、排名、推荐。即先利用系统中已有的用户记录，预测用户对未使用物品的喜好程度 ，然后根据预测结果，为每个用户进行物品的排名，最后根据排名推荐top-N物品 。对于Web服务Qos(服务质量)的预测问题，彭飞博士介绍三种预测模型，它们分别为Baseline模型、矩阵分解模型和时间效应。对于排名，彭飞博士介绍了标准排名方法及其带来的问题，由此引出总体多样性的重要性。为获得精准度与总体多样性的权衡，采用了Adomavicius G( 2011)中的方法。 随后对该方法带来的阈值划分问题，彭博士介绍了新的阈值计算方法。最后，彭博士给出其报告内容简单有力的总结。
吴鸽鹏和彭飞博士的精彩报告赢得师生的一致好评，大家报以阵阵掌声。对于大家的提问，两人均给出了满意的答复，与会人员受益匪浅。
作者：王蕊
