MSRの最新情報をお届けします。

少し前の話になりますが、Microsoft Research Asia（MSRA)で自然言語処理の研究をしている荒瀬由紀が、今年の１月末に奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）と大阪大学で講演をさせていただきました。NAISTでホストをしていただいた小町先生にはこの場を借りて改めてお礼申し上げます。

大阪大学での講演の様子

荒瀬の講演は2部に分かれており、前半は「Spiking Query Classification using Social media」をテーマに、インターンの吉田さんと一緒に行ったプロジェクトを含めて、最近行っている研究の成果のいくつかをお話ししました。後半は「Toward happy and hopefully successful internship」と題して、特に海外での研究インターンに行く際の留意点を話してくれました。荒瀬自身、大阪大学で博士課程在学中MSRAに10か月ほどインターンに来て、メンターのXing Xieと一緒に研究を行っていました。またMSRAでは現在研究者としてインターンの吉田さんのメンターとなり研究プロジェクトを一緒に行い、インターンとメンターの両方を経験しています。荒瀬の後半の講演は、私自身いろいろなMSRAのインターンの方々を見てきた中で非常に納得できる部分が多く、今後MSRを含め、海外のインターンにチャレンジしたいと思っている方には参考になる部分が多いと思いました。今回は本人の許可を得て、彼女の講演のインターンに関する部分の概要を掲載します。これは荒瀬個人のインターンとメンターの経験に基づき、海外の長期のリサーチインターンシップに関して、やっておくべきこと、やらない方が良いことをまとめたもので、すべてのインターンシップのケースに当てはまるものではないことはお断りしておきます。

1. Set Clear Goal

リサーチを目的にした海外で長期（3か月以上）のインターンシップにチャレンジする際に最も大事なことは、大学や研究機関のインターンの求人を探す前に、ゴールをできるだけ明確にもつということです。それは具体的であればあるほど良いです。どのようなトピックで論文を書きたいのか、どの会議やジャーナルで発表したいのか、もしくは製品開発にかかわりたいのか、そのインターンシップを通じて何をしたいのかという明確なイメージを持っておくべきです。そして、もしインタビューへすすむことができれば、そのインタビューアにあなたのゴールをきちんと伝えることが必要です。リサーチインターンの場合、インタビューはテストの場ではありません。（少なくともMSRの場合）メンターと学生の興味のマッチングを図る場です。お互いの興味が合わないのであれば無理に合わせる必要はありません。インターンシップで最も残念なケースが、インターンに行くこと自体が目的化してしまい、インタビューを適当にクリアしてしまった結果、インターンとメンターのゴールが合わず、まったくプロダクティビティが上がらない場合です。（自分にとっても、メンターにとっても）貴重な3か月を無駄にしないためにも、事前にゴールを明確に持っておくことがとても大切です。

2. Start Discussion as Early as Possible

明確なゴールをもってインタビューに臨み、幸いメンターともうまくマッチングが取れ、滞在期間を調整し、無事オファーレターをもらうことができました。後はビザ等渡航の手続きを行い、2か月後に行くだけとなりました。このインタビューが終わって、実際にインターンシップに行くまでの期間はすでにインターンになったつもりで有効活用しましょう。日本に滞在していても、メンターはすでにメンターなので、インタビューが終わったら早目にコンタクトをとって、遠慮なくさらなるゴールのすり合わせや事前の勉強やサーベイのためのアドバイスをもらいましょう。インターンの3か月はあっという間です。新しい環境でスムーズに研究を進められるようになるには思った以上に時間がかかります。開発環境を含めて研究環境が変わる可能性が大きい場合は、スタートダッシュをかけるためにも事前の準備が大切です。このようなコミュニケーションを事前に重ねることで、メンターと良い関係を築くことができるはずです。

3. DON’T Expect Getting Oracle

無事ラボにオンボードし研究プロジェクトを開始しました。メンターと一緒に研究プロジェクトを進めていくうえで大事なことは、メンターとインターンは、立場は同等のcollaboratorであり、プロジェクトを成功させるために一緒に頑張っているわけです。そして２人が取り組む問題はメンターもよくわからない未知の問題であり、メンターが常に正解を与えてくれるわけではありません。一緒にうんうんうなって考えて、一緒にもがき苦しんで、一緒に失敗をすることもある仲間なのです。ですから積極的に自分の考えをメンターに伝えるべきです。

4. Be Responsible for the Project

インターンシップの研究プロジェクトは、インターンが主体的に取り組んでいくものです。そのためにメンターはお互いのゴールを確認するためのインタビューを行い、事前準備を手伝ってきました。これはあなたのプロジェクトなのです。従ってメンターとのミーティングは、単なる報告の場ではなく、お互いアイデアを出し合い、メンターからの意見をホールドバックせずに、ディスカッションにあてられるべきです。ディスカッションといっても、同意できない場合には単にNoといい、また同意できる場合に単にYesと言えばいいわけではありません。同意する場合でも、、自分はどのように考えてYesと思うのか自分の考えをきちんと伝える必要があります。またディスカッションの結果、実験してみようということになり、実験した結果10Mのログファイルを単に送り付けるというのは不親切です。少なくともログファイルを自分なりに解析し、グラフを作り考察をつけて送付しましょう。そうすることでメンターとより深いディスカッションができるはずです。

5. Be Active!

メンターとのCollaborativeな関係ができると、研究プロジェクトの共同作業を通じてメンターはあなたのとても大切な友人になるでしょう。最後にそして最も重要なことは、同時期に世界の各地からインターンシップに来ている人たちと友達になることです。日本を離れての長期のインターンの生活は簡単ではありません。メンターとプロジェクトを進めていく中で、実験がうまくいかない、意見が合わないといったことが必ず出てきます。そんな際には、「きみのところはどうなのよ？」と相談できる、同じ境遇にある友人とのコミュニケーションはとても大切です。また他の国のカルチャーや、研究分野のことを知る非常にいい機会にもなります。インターンシップの期間は、せっかく来ているチャンスを最大限活かすスタンスで、メンター以外のリサーチャにも話しかけたり、メンターに話してみたいリサーチャの紹介をお願いしたりしてみましょう。また近隣にある大学を訪問したり、他のインターンの出身のラボに訪問したりしてみるのも、ネットワークを広げる良いチャンスになります。こうしたネットワークは将来に渡って貴重な財産となります。

以上のような点に留意して、多くの人が海外の研究インターンシップにチャレンジし、実り多いインターンの経験されることを期待しています。

Microsoft Research滞在者のご紹介。第40回は、現在の北京のラボに滞在されている、九州工業大学の服部祐一さんです。服部さんは現在九州工業大学の大学院博士課程に在籍され、井上先生の研究室で携帯センサを用いた生活行動モデルの研究を行っている方です。またMicrosoft Student Partners FellowとしてWindows ストア アプリの開発者としても活躍されています。

・所属、学年、研究室

九州工業大学大学院工学府先端機能システム工学専攻D2 井上創造研究室

・博士論文のテーマ

主に、日常行動におけるスマートフォンに搭載された加速度センサやジャイロセンサなどのセンサの情報から所有者がいつなにをやったかということを判別するための研究に取り組んでいます。

・インターンに来たきっかけ、目的

きっかけは、昨年10月のMicrosoft Research Asia Faculty Summit 2012のデモ会場でメンターのNic Laneと話したのがきっかけで、その後何度かメールやオンラインミーティングしたのちにインターンに参加することになりました。

・インターンでの研究テーマ、目標としている会議など

インターンでは、看護師の右手-胸ポケット-腰の3か所に装着した3軸加速度センサのデータの解析を行っています。それらのセンサデータから看護師の行動に関する看護師による違いや忙しさなどの知見を得ようとしています。

・MSRと大学の研究室と異なるところ

私の所属する研究室の1期生が自分だけで同期も上もいないので様々な雑務でいつも時間をとられていたのですが、こちらにきてからは研究のみに打ち込めるので非常に満足しています。研究の進め方としてはミーティングは週1-2回、あとはメールでやり取りする感じですね。

・MSRに来てよかったこと、刺激をうけたこと

自分の分野以外の研究者の方ともいろいろと話す機会がありいろいろと勉強になりました。また、他分野やプレゼンテーション技法などに関する講演がオフィス内で時々開催されています。

・MSRのここはちょっといただけないというところ

食堂の当たり外れが激しいです。。

・北京での生活について

この時期は大気の問題と道で滑ってこけること以外は特に問題ないかと思います。ご飯も美味しいですし、洋食屋や各種チェーン店もあるので特に食べ物に困ることはないです。また、アパートの近くにセブンイレブンもあるので生活に困ることはないと思います。（ただし、旧正月はアパートの周りの店は閉まるようです。オフィスの周りのデパートなどはあいていましたが。）あと旧正月中はいろいろな観光地でイベントやっているみたいです。日本の神社の縁日みたいな感じだと思います。出店が並んでたり氷上の舞の舞台？などがあったり。

・インターンに行こうか迷っている人に対して一言

機会があるならぜひ挑戦してみると良いと思います。研究にしても海外生活にしても良い経験になると思うので。

・その他なんでも

ビザを福岡で取ろうとすると取れなかったので福岡近辺の方は旅行代理店経由で取得することをお勧めします。(旅行代理店も一つはダメでしたが)

服部さん、ありがとうございました。

Microsoft Research滞在者のご紹介。第38回は、今年の夏にレドモンドのラボに滞在されていた、東京工業大学の白幡晃一さんです。白幡さんは現在東京工業大学の大学院博士課程に在籍され、松岡先生の研究室でHigh-Performance Data-Intensive Computingの研究を行っている方です。

・所属、学年、研究室

東京工業大学大学院 情報理工学研究科 数理・計算科学専攻 博士後期課程1年 松岡研究室

・博士論文のテーマ

アクセラレータを用いた超大規模グラフ処理におけるメモリ階層について研究しています。防災計画の策定、災害時の避難誘導、ソーシャルネットワーク解析、センサーネットワーク等、社会問題の多くは大規模グラフとして表現され、スーパーコンピューターの大容量メモリを用いて処理することが必要となります。また、近年安価で高性能を実現するための、アクセラレータを用いたスパコンが台頭しています。しかし、アクセラレータはメモリ容量が小さいため、大規模グラフを載せきれず、メモリあふれが発生するという問題点があります。この問題を解決するため、メモリ階層管理システムを開発し、メモリ容量を超える規模の実社会の超大規模グラフに対してアクセラレータを用いて高速に解析することを可能とし、それにより様々な社会問題の解決や、科学技術の進歩への貢献を実現したいと考えています。

・インターンに来たきっかけ、目的

公野さんから松岡先生にインターンのご案内をしていただき、松岡先生に推薦していただいたのが応募したきっかけです。応募した時点で修士課程2年だったのですが、博士後期課程に進学する上で、海外で過ごすことは重要と考えていたので、応募することに決めました。海外の研究者との交流によって研究の方法を学んだり、語学力の向上を図る等、研究者になる上で必要な能力を磨くためには世界最高レベルの研究所であるMSRに身を置くことは絶好の機会であると考えました。

・インターンでの研究テーマ、目標としている会議など

MSRで研究されているAcceleratorという並列化システムの、大規模計算環境への拡張に関する研究を行いました。近年GPUやマルチコア等を用いた並列処理が重要となっていますが、並列プログラミングは難しいという問題があります。Acceleratorを用いることにより、平易なデータ並列の命令を書くことで様々なデバイス向けに自動的に並列化させ処理することが可能となります。このAcceleratorを大規模計算環境へ拡張する際の、データ割り振りの最適化に関する研究を行いました。

・MSRと大学の研究室と異なるところ

研究分野として製品化を意識する必要があるかという違いがあると思います。大学では網羅的に研究されているのに対し、MSRではスマートフォンやタブレット等の製品・サービスへの応用が期待される分野を集中的に研究しているように感じました。研究成果が製品に適用される可能性があるというところが企業での研究の一つの醍醐味なのかと思います。

また、MSRというよりはアメリカと日本の違いなのかもしれませんが、上下関係があまりなくフラットな環境で、偉い方にもどんどん話しかけていくことができます。フラットな分、逆にMSRでは自立して研究することが求められるという部分は非常に強く感じました。かなり自由に仕事が出来るという反面、基本的に自分の力で主体的に仕事を進め、解決することが必要ですし、結果に対する責任も求められます。当たり前のことではありますが、自分でテーマ・問題点・解決策を考え、日々主体的に仕事を進めることが求められます。

それから、研究に対する姿勢として、楽しんで研究をしようとしているところが新鮮でした。自分は今まで、世の中で必要とされていることをやるべきという考えが強かったのですが、MSRでは楽しんでやることが成果を生むという考えがあり、まず自分のやりたいことを中心にテーマ設定をするように促されたのが印象的でした。

生活リズムも違っていて、MSRでは多くの社員は朝8時には出社し、集中して業務をこなし、夕方4～5時には退社していました。そのため、私もメンターと同じ時間にいるように、早めに出社するように心がけていました。ミーティングも2日おきくらいに行われており、かなり頻繁に進捗管理の確認やディスカッションを行っていました。

・MSRに来てよかったこと、刺激をうけたこと

非常に学ぶことが多かったです。まず、周りのインターンや研究員には大変刺激を受けました。特に、周りのインターンの能力には驚きました。既に数多くの論文を書き上げている方が大変多かったですし、議論も日々活発に行っていたり、机に向かっている際の集中力も並大抵のものではありませんでした。世界トップレベルの研究者になるにはこのような日々の研鑽が必要不可欠であると強く感じました。

また、MSRではコンピュータグラフィックスやユーザーインターフェイス等、自分の研究分野とは大きく異なる分野の研究が盛んに行われており、他分野に対する視野が広がったことも良かったことの一つです。将来的には他分野の研究をする可能性もあり得るというところで、今のうちから概要だけでも知っておくことは非常に意義があることだと思いました。また自分の研究分野であるコンピュータシステムの分野は情報系のほんの一部で、いかに今まで狭い空間しか知らなかったでかということを身を以て知ることができました。

更に、語学も不安が大きかったのですが、結果的に英文の読む速度が明らかに速くなったり、英語で話すことへの抵抗がかなり減った等、語学面でも成長できたことは良かったと思います。

・MSRのここはちょっといただけないというところ

企業一般のことかもしれませんが、使用するソフトウェアの制限が厳しかったことが挙げられます。通信の解析をするソフトウェアを使用しようとした際には、複数の社員にメールを投げたりして確認を取るのに手間取りました。

・レドモンドでの生活について

非常に快適でした。6月は肌寒かったですが、7,8月は毎日快晴で気温も25℃くらいと心地よかったです。また、レドモンドの隣町のベルビューというところに住んでいたのですが、とても奇麗な街並みで、大きなショッピングモールがあり買い物も一通りできたので、非常に気に入りました。通勤もレンタカーで15分くらいと、とても快適な通勤が出来ました。その他にもシアトルでのスポーツ観戦や、カナダへの観光など、多くの体験をすることができました。特に、イチローやベッカムを生で見られたことには感動しました。

また、MSRのインターンへの待遇は非常に充実しており、住居、レンタカーの契約、銀行口座の取得等、一人では苦戦しそうな部分はかなり親切にサポートしていただきました。MSRのビルディングも数年前に建てられたばかりだそうで、とても奇麗でしたし、毎週世界中から訪問される研究者のトークを聞けるなど、研究者にとって素晴らしい環境だと思いました。更に、インターン向けのイベントも毎週のように開催され、マウントレーニア山へのバスツアー、トランポリン上でのドッヂボール、研究員とインターンのサッカー対決、ケーキタイム等、他のインターンと仲良くなる機会が多くあったことは良かったです。

・インターンに行こうか迷っている人に対して一言

行けば必ず得るものがあると思います。私自身インターンに行こうかかなり迷いました。自分の実力や実績に自信がなかったので、仮に行ったとしても全く通用しないのではないかと思ったからです。実際インターン中も自分の思い通りに行かず歯がゆい思いをすることも多々ありましたが、その分日々必死に考えながら過ごしたことそのものが財産であると考えています。これまで漠然としていた、自分に何が足りないかということがはっきりとわかり、改善するために日々悩みながら過ごしたこと、インターン終了後の今でもときどきインターンのことを思い出し、自分を奮起させることが出来ています。

・その他なんでも

研究者を目指す上で一度海外に出て修行することは重要だと思うので、行ってみてよかったと思います。特に世界トップレベルのインターンや研究者と交流できたことが重要だと思っています。インターンの経験が活きるかどうかはこれからだと思うので、この経験を活かして日々精進したいと思います。

以上

白幡さん、ありがとうございました。

この冬、といっても来週ですが、Microsoft Research AsiaからDeputy Managing DirectorであるDr. Feng Zhaoを含む3名の研究者が来日し、各地の大学と協力して講演会を行います。各場所によって若干フォーマットは異なりますが、大まかな会場と予定されている講演者は以下の通りです。詳しくは各リンク先をご参照ください。

Microsoftは今年、過去最大規模のプロダクトローンチイヤーを迎えています。Windows 8, Windows Phone 8, Office 2012, Windows Server 2012, などなど。今後のビジネス基盤を強化するために非常に重要な一年となっています。Microsoftの研究所であるMicrosoft Researchの第一のミッションは基礎研究への貢献であり、アカデミアのコミュニティに深くコミットし、世界各地の大学・研究機関と研究交流・人材交流を深めている一方で、Microsoft Researchで生まれた研究成果は少なからずこれらの製品へと技術移転され、多くの人々の生産性の向上に大きなインパクトを与えています。企業で基礎研究を行うことの醍醐味はこの点にあるといってもよいでしょう。

またここ数年、Microsoft Researchが推進しているCOREの連携研究プロジェクトやインターンシップを通じて、日本の大学の研究者の方々や学生の方々がMicrosoft Researchに訪れたり交流をおこなったりして、Microsoft Researchの研究者と連携を深め、ネットワークが広がっているのはうれしい限りです。

Microsoft Research Asiaというと、Multimedia, Natural Language Processing, Human Computer Interaction当の研究が日本の学生の方々になじみが深いかと思いますが、今回は自然言語処理の辻井先生のほか、以前Redmondで首席研究員としてNetworked Embedded Computing Groupを立ち上げ、現在は北京の研究所の副所長として、モバイル、ネットワーク関連のグループを統括しているFeng Zhaoと、北京のInternet Economics & Computational Advertising (IECA) groupを率い、ゲーム理論と機械学習をベースにしたオンライン広告に関する研究を行っているTie-Yan Liuが、彼らの最新の研究成果について話をいたします。

今後の研究のご参考に、是非多くの学生の方・研究者の方にご参加いただきたいと思います。

開催場所

・2012年12月5日（水）午後２時40分～午後6時  東京大学 本郷キャンパス

・2012年12月6日（木）午後3時00分～午後5時 大阪大学 吹田キャンパス

・2012年12月7日（金）午前9時00分～午前12時 京都大学 吉田キャンパス

講演者１（東京大学と大阪大学のみ参加）

Dr. Feng Zhao, Assistant Managing Director, Microsoft Research Asia

Title: Mobile Sensing

Abstract:

The lofty vision of the wireless sensor network research when it started more than a decade ago was to blanket the planet with tiny, self-organizing smart dust. Each dust particle has a little bit of sensing, computation and communication, with some onboard energy reserve. When released in the ambience, the smart dust collaborates to sense and possibly act on the physical world and its inhabitants, for a variety of societal scale problems such as environment, energy, health, and mobility. Now, with the advent of the increasingly more capable sensors on widely available platforms such as cell phones and vehicles, the age of planet-scale sensor networks has finally arrived. This new generation of mobile sensing systems leverage storage and processing on both mobile devices and in the cloud. Furthermore, the ability to crowd-source the sensing and action with users in the loop presents new opportunities as well as raising issues of privacy and security. In this talk, I will first give a brief review of the major advances in sensor networks to date. The rest of the talk will be on mobile sensing, including sensing a person’s physiological state, mapping out noise in the environment, and understanding human mobility patterns for better urban planning.

Biography:

Feng is an Assistant Managing Director at Microsoft Research Asia, responsible for the hardware, mobile and sensing, software analytics, systems and networking research areas. His own research has focused on wireless sensor networks, energy-efficient computing, and mobile systems. Prior to joining MSR-Asia in 2009, he was a Principal Researcher at MSR Redmond (2004-2009), and founded the Networked Embedded Computing Group that has designed and deployed sensor networks at several Microsoft datacenters for environmental monitoring and energy optimization. He was a Principal Scientist at Xerox PARC 1997-2004, and founded PARC’s sensor network effort.

Feng has championed the wireless sensor network and energy-efficient computing research at Microsoft. He was among the first to develop a suite of collaborative sensing and processing protocols for tracking problems using networked sensors, including the IDSQ algorithm. He authored or co-authored over 100 technical papers and books, including a book, Wireless Sensor Networks: An information processing approach, by Morgan Kaufmann. He was the founding Editor-In-Chief of ACM Transactions on Sensor Networks (2003-2010), and founded the ACM/IEEE IPSN conference. In 2008, he helped start a new workshop, HotPower, focusing on the emerging topic of sustainable computing.

Feng received a PhD in Computer Science from MIT, and taught at Ohio State University and Stanford University. An IEEE Fellow, Feng received a Sloan Research Fellowship (1994) and NSF and ONR Young Investigator Awards (1994, 1997).

講演者２ （大阪大学と京都大学のみ参加）

Dr. Junichi Tsujii, Principal Researcher, Microsoft Research Asia

Title: Deep Parsing and Semantic Processing of Text: Linking Meanings with Text

Abstract:

Due to the ever increasing amount of text available in computer systems, natural language processing (NLP) is becoming one of crucial technologies which will contribute to shaping the future form of IT-based society. NLP is to be combined and merged with other IT technologies such as semantic web, data and text mining for big data, multi-media database, information retrieval, etc. Deep parsing plays a crucial role in linking meanings of text with “knowledge” or ‘information”. While NLP and NLU (Natural language Understanding) have been one of the most challenging research areas in Artificial Intelligence, recent progresses technologies in ontology construction, machine Learning, computational linguistics and their integration have opened up several new promising research agendas. Among them, I will focus on how deep parsing can be used in various applications such as semantic search, entity-based knowledge management, paraphrase recognition, multi-document summarization, etc. I will also talk about on-going projects at Microsoft Research Asia.

Biography:

Prof. Junichi Tsujii, Principal Researcher of Microsoft Research Asia (MSRA). Before joining MSRA (May, 2011), he was Professor of Natural Language Processing in the Department of Computer Science, University of Tokyo and Professor of Text Mining in School of Computer Science, University of Manchester, U.K. . He remains to be scientific advisor of the UK National Centre for Text Mining (NaCTeM) as well as visiting professor of University of Manchester. He has worked since 1973 in Natural Language Processing, Question Answering, Text Mining and Machine Translation. He has received a number of awards such as the IBM Science Award (1989), SEYMF Visiting Professorship (2000), Daiwa-Adrian Prize (2004), IBM Faculty Award (2005) and Achievement Award of Japan Society for Artificial Intelligence (2008), Fellow of Information Processing Society Japan (2010) and the Medal of Honor with Purple Ribbons (2010). He was President of ACL (Association for Computational Linguistics, 2006) President of IAMT (International Association for Machine Translation (2002-2004), and President of AFNLP (Asian Association for Natural Language Processing, 2007). He is Permanent member of ICCL (International Committee for Computational Linguistics, 1992-), Member of the advisory board of Institute of Information Science, Academia Sinica in Taiwan (2011-), Member of SIG:MA (Scientific Innovation Group: Mentors and Advisors), Elsevier Inc. (2012-), etc.

講演者３

Dr. Tie-Yan Liu, Research Manager, the Internet Economics & computational Advertising Group, Microsoft Research Asia

Title: Machine learning for computational advertising: challenges and opportunities

Abstract:

Online advertising is the revenue source of most online services. The key component of online advertising is an auction mechanism, which determines how the ad slots are allocated and how the advertisers are charged. Generalized second price auction (GSP) is the most popularly used auction mechanism in the industry. The wide adoption of GSP is partly because of some historical reason, and partly because it was proven to have quite nice theoretical properties. However, most theoretical analyses on GSP were obtained with strong assumptions, such as full information access and full rationality. However, such assumptions are largely different from the reality: there are a large number of advertisers competing with each other, and it is almost impossible for any of them to have full access to the information of his/her opponents so as to make the best decision. The real advertiser behaviors will hurt the theoretical properties of GSP, in particular, lead to a much lower revenue than expected. To solve the problem, we propose two solutions. First, instead of relying on assumptions, we learn an auction mechanism which can have much higher revenue than GSP on real data. Second, we learn an effective bid optimization tool to help advertisers improve their rationality so as to increase the competition in auction. These two approaches are highly non-trivial because conventional machine learning algorithms and theorems cannot be directly applied. We show how we tackle these challenges, and further discuss a promising research direction on its basis, which we call game-theoretic machine learning.

Biography:

Tie-Yan Liu is the research manager of the Internet Economics & Computational Advertising (IECA) group of Microsoft Research Asia. His research interests include machine learning, game theory, computational advertising, and micro-economics. He is widely recognized as one of the best researchers in the field of learning to rank. He has authored two books, and tens of highly-cited papers in the related journals and conferences. He is the co-author of the best student paper for SIGIR (2008), and the most cited paper for the Journal of Visual Communication and Image Representation (2004-2006). He is a program committee co-chair of RIAO (2010), a demo/exhibit co-chair of KDD (2012), a track chair/area chair/senior PC of SIGIR (2008-2011), AIRS (2009-2011), WWW (2011), and IJCAI (2013). He is an associate editor of ACM Transactions on Information System (TOIS), an editorial board member of Information Retrieval Journal and ISRN Artificial Intelligence. He is a keynote speaker at PCM (2010) and CCIR (2011), a plenary panelist of KDD (2011), and a tutorial speaker at several conferences including SIGIR (2008, 2010, 2012), WWW (2008, 2009, 2011), and KDD (2012). Prior to joining Microsoft, he obtained his Ph.D. in electronic engineering from Tsinghua University. He is a senior member of the IEEE, ACM, and CCF. He is now an adjunct professor and Ph.D. supervisor of the Nankai University and the University of Science and Technology of China.