2022年5月20日，应我中心苏劲松老师邀请，北京理工大学毛先领副教授带来题为“Similarity-preserved Hashing: Diffusing from Images Retrieval to Other Scenarios”的线上讲座。讲座由苏劲松老师主持，多名老师、博士生、硕士生及本科生参加了讲座。
在过去的十年中，我们见证了互联网上数据的爆炸式增长，这给在中小规模数据集上开发的传统算法带来了挑战和机遇。特别地，最近邻搜索（Nearest Neighbor Search）已成为许多大型机器学习和数据管理任务的关键要素。事实上，近似最近邻（Approximate Nearest Neighbors）足以在许多应用中实现令人满意的性能，例如搜索引擎中的图像检索任务。由于存储成本低和检索速度快，相似性保留哈希是近似最近邻搜索的流行解决方案之一。在此次报告中，毛先领副教授首先回顾图像的相关方法，然后介绍了相似性保留哈希实现自然语言处理的方式，并且还强调了新兴研究正在解决的一些开放性问题。讲座过后，我中心的老师同学们向毛先领副教授请教了关于相似性保留哈希算法的若干问题，毛先领副教授对这些问题都给予了耐心细致的回答。
毛先领，北京理工大学副教授，博导。主要研究机器学习与数据挖掘，具体研究Information Extraction、Question Answering and Dialogue和Learn to Hashing等方向。目前担任计算机学会中文信息技术专委会委员，中文信息学会青工委委员以及语言与知识专委会委员；已在SIGIR、AAAI，IJCAI, TOIS, TKDE, CIKM, EMNLP, COLING等国际顶级期刊会议上发表40余篇论文；部分成果获中国电子学会科技进步一等奖（2018）和浙江省科技进步三等奖（2018）。
