研究方向

电影推荐系统 个性化推荐问题是大数据的一个典型应用。个性化推荐，就是利用已知的用户浏览历史推荐 新的信息:给定用户行为矩阵𝑋𝑚∗𝑛 ,其中𝑚是用户数，𝑛是需要推荐的内容数量，𝑋中的元素𝑋𝑖𝑗 表示用户𝑖对某个电影𝑗 的打分。因此，所谓的推荐任务就转化成，当我们已知𝑋中的一部分值时，如何对未知值进行预测。本课题利用视频推荐网站 Netflix 的数据集完成推荐任务。

 

相关学科

计算机科学、统计学

 

科研导师

R. Z

• 约翰霍普金斯大学博士，佛罗里达大学统计学博士，浙江大学数学本科毕业（连续三年获浙大优秀奖学金）；
• 带教过应用统计学等数门学科；
• 曾获MCM（美国大学生数学建模竞赛）荣誉奖以及中国全国大学生数学建模比赛一等奖；
• 研究领域为计算解剖学，形状分析，功能数据分析，非参数统计，医学图像分析。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，保证学生研究内容的差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，保证了推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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