.560 智能系统学报 第11卷 [l4]张玉玺，王晓丹，姚旭，等.基于Bagging-SVM动态集 LI Xiaoyu,ZHANG Xinfeng,SHEN Lansun.A selection 成的多极化HRRP识别[J].系统工程与电子技术， means on the parameter of radius basis function[].Acta 2012,34(7):1366-1371. electronica sinica,2005,33(12A):2459-2463. ZHANG Yuxi,WANG Xiaodan,YAO Xu,et al.HRRP [18 ]CHANG C C,LIN C J.LIBSVM:a library for support vee- recognition for polarization radar based on Bagging-SVM tor machines [EB/OL].[2013-03-04].http://www dynamic ensemble[J].Systems engineering and electron- csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm. ics,2012,34(7):1366-1371. [19]TIPPING M.Sparse Bayesian models (and the RVM)[EB/ [15]徐庆，王秀春，李青，等.基于高分辨一维像的目标特 OL].[2006-10-12].http://www.relevancevector.com. 征提取方法[J].现代雷达，2009,31(6)：60-63. 作者简介： XU Qing,WANG Xiuchun,LI Qing,et al.Extraction of 李睿，男，1992年生，硕士研究生. target feature using high resolution range profile[J].Mod- 主要研究方向为机器学习、智能信息处 ern radar,2009,31(6):60-63. 理。 [16]PLATT J C.Probabilistic outputs for support vector ma- chines and comparisons to regularized likelihood methods [M]//SMOLA A J,BARTLETT P L,SCHOLKOPF B, et al.Advances in Large Margin Classifiers.Cambridge: 王晓丹，女，1966年生，教授，博士 MIT Press,1999:61-74. 生导师，主要研究方向为机器学习、智 [17]李晓宇，张新峰，沈兰荪.一种确定径向基核函数参数 能信息处理。 的方法[J].电子学报，2005,33(12A):2459-2463. 2016国际机器学习先进方法和优化研讨会 International Workshop on Advanced Methods in Optimization and Machine Learning Recent advances in storage,hardware,and networking have resulted in a large amount of web data.This has powered the demand to extract useful and actionable insights from such complex and large-scale datasets in an automatic,reliable and effective way.Machine learning,which aims to construct algorithms that can learn from and make predictions on data intelligently,has attracted increasing attention in the recent years and has been successfully applied to many web data mining tasks,such as user behavior modeling,social media computing,online recommendation,link analysis,etc.Since a lot of machine learning algorithms formulate the learning tasks as linear,quadratic or semi-definite mathematical pro- gramming problems,optimization becomes a crucial tool and plays a key role in machine learning and web data mining tasks.On the other hand,machine learning and the applications in web data mining are not simply the consumers of opti- mization technology,but a rapidly evolving interdisciplinary research field that is itself promoting new optimization ideas, models,and solutions. This special session "Advanced Methods in Optimization and Machine Learning for Web Data Mining"aims to pro- vide a platform for academics and industry-related researchers in the areas of applied mathematics,machine learning,pat- temn recognition,data mining,knowledge management,network science,social media,and big data to exchange ideas and explore traditional and new areas in optimization and machine learning as well as their applications in webdata mining. website:http://www.comp.hkbu.edu.hk/-ymc/wil6/index.php［１４］张玉玺， 王晓丹， 姚旭， 等． 基于 Ｂａｇｇｉｎｇ－ＳＶＭ 动态集 成的多极化 ＨＲＲＰ 识别［ Ｊ］． 系统工程与电子技术， ２０１２， ３４（７）： １３６６－１３７１． ＺＨＡＮＧ Ｙｕｘｉ， ＷＡＮＧ Ｘｉａｏｄａｎ， ＹＡＯ Ｘｕ， ｅｔ ａｌ． ＨＲＲＰ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ ｒａｄａｒ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｂａｇｇｉｎｇ⁃ＳＶＭ ｄｙｎａｍｉｃ ｅｎｓｅｍｂｌｅ［ Ｊ］． Ｓｙｓｔｅｍｓ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ ｅｌｅｃｔｒｏｎ⁃ ｉｃｓ， ２０１２， ３４（７）： １３６６－１３７１． ［１５］徐庆， 王秀春， 李青， 等． 基于高分辨一维像的目标特 征提取方法［Ｊ］． 现代雷达， ２００９， ３１（６）： ６０－６３． ＸＵ Ｑｉｎｇ， ＷＡＮＧ Ｘｉｕｃｈｕｎ， ＬＩ Ｑｉｎｇ， ｅｔ ａｌ． Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ ｆｅａｔｕｒｅ ｕｓｉｎｇ ｈｉｇｈ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｒａｎｇｅ ｐｒｏｆｉｌｅ［ Ｊ］． Ｍｏｄ⁃ ｅｒｎ ｒａｄａｒ， ２００９， ３１（６）： ６０－６３． ［１６］ ＰＬＡＴＴ Ｊ Ｃ． Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ ｏｕｔｐｕｔｓ ｆｏｒ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃｔｏｒ ｍａ⁃ ｃｈｉｎｅｓ ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｓ ｔｏ ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ［Ｍ］ ／ ／ ＳＭＯＬＡ Ａ Ｊ， ＢＡＲＴＬＥＴＴ Ｐ Ｌ， ＳＣＨＯＬＫＯＰＦ Ｂ， ｅｔ ａｌ． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｌａｒｇｅ Ｍａｒｇｉｎ Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｓ． Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ： ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ， １９９９： ６１－７４． ［１７］李晓宇， 张新峰， 沈兰荪． 一种确定径向基核函数参数 的方法［Ｊ］． 电子学报， ２００５， ３３（１２Ａ）： ２４５９－２４６３． ＬＩ Ｘｉａｏｙｕ， ＺＨＡＮＧ Ｘｉｎｆｅｎｇ， ＳＨＥＮ Ｌａｎｓｕｎ． Ａ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ｍｅａｎｓ ｏｎ ｔｈｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｏｆ ｒａｄｉｕｓ ｂａｓｉｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎ［ Ｊ］． Ａｃｔａ ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃａ ｓｉｎｉｃａ， ２００５， ３３（１２Ａ）： ２４５９－２４６３． ［１８］ＣＨＡＮＧ Ｃ Ｃ， ＬＩＮ Ｃ Ｊ． ＬＩＢＳＶＭ： ａ ｌｉｂｒａｒｙ ｆｏｒ ｓｕｐｐｏｒｔ ｖｅｃ⁃ ｔｏｒ ｍａｃｈｉｎｅｓ ［ ＥＢ／ ＯＬ］． ［ ２０１３ － ０３ － ０４］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ． ｃｓｉｅ．ｎｔｕ．ｅｄｕ．ｔｗ／ ～ ｃｊｌｉｎ ／ ｌｉｂｓｖｍ． ［１９］ＴＩＰＰＩＮＧ Ｍ． Ｓｐａｒｓｅ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｍｏｄｅｌｓ （ａｎｄ ｔｈｅ ＲＶＭ）［ＥＢ／ ＯＬ］． ［２００６－１０－１２］． ｈｔｔｐ：／ ／ ｗｗｗ．ｒｅｌｅｖａｎｃｅｖｅｃｔｏｒ．ｃｏｍ． 作者简介： 李睿，男，１９９２ 年生，硕士研究生， 主要研究方向为机器学习、智能信息处 理。 王晓丹，女，１９６６ 年生，教授，博士 生导师，主要研究方向为机器学习、智 能信息处理。 ２０１６ 国际机器学习先进方法和优化研讨会 Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｒｅｃｅｎｔ ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ ｓｔｏｒａｇｅ， ｈａｒｄｗａｒｅ， ａｎｄ ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ ｈａｖｅ ｒｅｓｕｌｔｅｄ ｉｎ ａ ｌａｒｇｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｗｅｂ ｄａｔａ． Ｔｈｉｓ ｈａｓ ｐｏｗｅｒｅｄ ｔｈｅ ｄｅｍａｎｄ ｔｏ ｅｘｔｒａｃｔ ｕｓｅｆｕｌ ａｎｄ ａｃｔｉｏｎａｂｌｅ ｉｎｓｉｇｈｔｓ ｆｒｏｍ ｓｕｃｈ ｃｏｍｐｌｅｘ ａｎｄ ｌａｒｇｅ⁃ｓｃａｌｅ ｄａｔａｓｅｔｓ ｉｎ ａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ， ｒｅｌｉａｂｌｅ ａｎｄ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｗａｙ． Ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ， ｗｈｉｃｈ ａｉｍｓ ｔｏ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｔｈａｔ ｃａｎ ｌｅａｒｎ ｆｒｏｍ ａｎｄ ｍａｋｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓ ｏｎ ｄａｔａ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｌｙ， ｈａｓ ａｔｔｒａｃｔｅｄ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ａｔｔｅｎｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｃｅｎｔ ｙｅａｒｓ ａｎｄ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌｌｙ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｍａｎｙ ｗｅｂ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｔａｓｋｓ， ｓｕｃｈ ａｓ ｕｓｅｒ ｂｅｈａｖｉｏｒ ｍｏｄｅｌｉｎｇ， ｓｏｃｉａｌ ｍｅｄｉａ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ， ｏｎｌｉｎｅ ｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎ， ｌｉｎｋ ａｎａｌｙｓｉｓ， ｅｔｃ． Ｓｉｎｃｅ ａ ｌｏｔ ｏｆ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒｍｕｌａｔｅ ｔｈｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ｔａｓｋｓ ａｓ ｌｉｎｅａｒ， ｑｕａｄｒａｔｉｃ ｏｒ ｓｅｍｉ⁃ｄｅｆｉｎｉｔｅ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ ｐｒｏ⁃ ｇｒａｍｍｉｎｇ ｐｒｏｂｌｅｍｓ， ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｂｅｃｏｍｅｓ ａ ｃｒｕｃｉａｌ ｔｏｏｌ ａｎｄ ｐｌａｙｓ ａ ｋｅｙ ｒｏｌｅ ｉｎ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ ｗｅｂ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ｔａｓｋｓ． Ｏｎ ｔｈｅ ｏｔｈｅｒ ｈａｎｄ， ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｎｄ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｗｅｂ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ａｒｅ ｎｏｔ ｓｉｍｐｌｙ ｔｈｅ ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ ｏｆ ｏｐｔｉ⁃ ｍｉｚａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ｂｕｔ ａ ｒａｐｉｄｌｙ ｅｖｏｌｖｉｎｇ ｉｎｔｅｒｄｉｓｃｉｐｌｉｎａｒｙ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｉｅｌｄ ｔｈａｔ ｉｓ ｉｔｓｅｌｆ ｐｒｏｍｏｔｉｎｇ ｎｅｗ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｉｄｅａｓ， ｍｏｄｅｌｓ， ａｎｄ ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ． Ｔｈｉｓ ｓｐｅｃｉａｌ ｓｅｓｓｉｏｎ ＂ Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｗｅｂ Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ＂ ａｉｍｓ ｔｏ ｐｒｏ⁃ ｖｉｄｅ ａ ｐｌａｔｆｏｒｍ ｆｏｒ ａｃａｄｅｍｉｃｓ ａｎｄ ｉｎｄｕｓｔｒｙ⁃ｒｅｌａｔｅｄ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｒｅａｓ ｏｆ ａｐｐｌｉｅｄ ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ， ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ， ｐａｔ⁃ ｔｅｒｎ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ， ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ， ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｃｉｅｎｃｅ， ｓｏｃｉａｌ ｍｅｄｉａ， ａｎｄ ｂｉｇ ｄａｔａ ｔｏ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｉｄｅａｓ ａｎｄ ｅｘｐｌｏｒｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ａｎｄ ｎｅｗ ａｒｅａｓ ｉｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｔｈｅｉｒ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｗｅｂｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ． ｗｅｂｓｉｔｅ：ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｃｏｍｐ．ｈｋｂｕ．ｅｄｕ．ｈｋ ／ ～ ｙｍｃ ／ ｗｉ１６ ／ ｉｎｄｅｘ．ｐｈｐ ·５６０· 智 能 系 统 学 报 第 １１ 卷