Doctoraat in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen



Doctorandus Publieke verdediging
Naam: Xi Chen   Datum: Woensdag 16/02/2022 om 10:00 
Adres: ()
, null null
  Lokatie: volledig digitaal, met livestream (uitgezonderd de deliberatie van de examencommissie (cf. COVID19-maatregelen)
Contact FEA: info.ea@ugent.be   Taal: Engels

Curriculum
Master of Science in Computing (Computational Management Science), Imperial College London, UK, 2016.
Bachelor of Management Science, Beijing Language and Culture University, China, 2015.

Promotor
Tijl De Bie
Jefrey Lijffijt

Examencommissie
prof. Gert De Cooman
Tijl De Bie (EA06)
Jefrey Lijffijt (EA06)
Femke Ongenae
Sofie Van Hoecke
Thomas Demeester, Universiteit Gent, Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur, EA05 - Vakgroep Informatietechnologie, Technologiepark Zwijnaarde 126, 9052 Zwijnaarde
E: thomas.demeester@ugent.be
Panayiotis Tsaparas
Jie Tang

Onderzoeksthema

Het internet heeft ons toegang verschaft tot een massaal aanbod aan media; het stelt ons ook bloot aan veel ongecontroleerde "feiten", waardoor het voor mensen moeilijk wordt feit van fictie te onderscheiden. Controverse, conflicten, polarisatie en opinieverschillen in sociale netwerken zijn het onderwerp geweest van veel recent onderzoek. Sociale media spelen nu een steeds belangrijkere rol bij de opinievorming, d.w.z. de manier waarop mensen hun opinie vormen via sociale interacties (weergegeven als connecties) met anderen. Dit creƫert een behoefte aan diepere analyse van opinievorming en connecties in netwerken. Deze dissertatie bestudeert opiniedynamiek en connectievoorspelling in netwerken. Het begint met het proces van opinievorming in sociale netwerken en richt zich vervolgens op de taak van het voorspellen van connecties in netwerken in het algemeen, omdat connecties die opinievorming bepalen niet altijd allemaal bekend zijn. Meer specifiek bevat het werken over het verbeteren van opinievormingsmodellen, het kwantificeren en verminderen van het risico op conflicten in sociale netwerken, en het ontwikkelen van data-efficiƫnte en robuuste connectievoorspellingsmethoden met behulp van netwerkinbedding.


Taal proefschrift
Engels

Documenten