2018年5月3日，烟台大学刘惊雷教授应计算机与通信工程学院邀请，在计算机学院楼213会议室作了一场热烈而精彩的学术报告。刘教授从理论计算机科学和机器学习开始讲解，介绍了超图分解、关系分解以及矩阵分解，以及相关的重要研究内容，其中矩阵分解指的是如何将一个大矩阵（反映问题的全局视图）分解成多个小矩阵（反映子问题的局部视图）的乘积，从而降低计算问题的存储空间、提高算法的时间效率，发现数据的潜在结构。本报告基于对“数据、模型与算法”三者的概念模型和逻辑模型分析，以机器学习中广泛使用的“基于矩阵分解的数据挖掘”实例，来阐述矩阵分解在偏好推荐中的算法选择问题。本报告是对矩阵所反映的“数据表示，数据变换，空间转化，空间结构，点的运动，…”的探索和研究。

报告结束后，刘教授还与现场的师生进行了热烈的交流和互动。