社会媒体的快速发展促生了各种各样的社会媒体网络（Online Social Networking, OSN）服务。社会媒体具有明显的跨社会媒体网络特性：网络用户会同时注册并使用多个社会媒体网络服务。研究这些用户贡献的跨社会媒体网络数据对于连接社会媒体中的数据孤岛、并挖掘社会多媒体大数据额应用价值具有重要意义。从数据融合的角度，理解跨社会媒体网络数据关联是更复杂社会媒体分析和应用的基础；从用户建模的角度，利用用户在不同社会媒体网络中的数据可以帮助构建完整用户画像并提供更优质的信息服务。报告将从以用户为中心的角度介绍跨社会媒体网络数据挖掘和应用的基本研究框架，并结合研究案例介绍在这一框架下的两个基本任务：（1）From User：跨社会媒体网络关联挖掘；（2）For User: 跨社会媒体网络用户建模。 徐常胜，中国科学院自动化所特聘研究员，合肥工业大学计算机与信息学院院长，国家杰出青年基金获得者，国家重点研发计划项目“大数据多模态交互协同关键技术”首席科学家，中国科学院王宽诚率先人才计划卢嘉锡国际团队“多媒体计算国际团队”负责人。目前是国际电子电气工程师学会会士（IEEE Fellow)，国际模式识别学会会士（IAPR Fellow）和国际计算机学会杰出科学家（ACM Distinguished Scientist），担任国际计算机学会多媒体专委会中国区（ACM SIGMM China Chapter）主席和中国计算机学会多媒体专委会副主任。担任过国际刊物“IEEE Transactions on Multimedia”和“ACM Transactions on Multimedia Computing, Communication and Applications”编委，担任过国际顶级多媒体会议“2009 ACM Multimedia Conference”程序委员会主席和2010年全国多媒体会议程序委员会主席。主持过国家自然科学基金重点项目和国际合作重点项目、973课题、中科院前沿重点项目和国际合作重点项目等，在多媒体分析，计算机视觉，模式识别，图像处理等领域发表论文300多篇，其中IEEE和ACM汇刊论文80篇，国际顶级会议会议论文30余篇。谷歌学术引用超过10000次，H-Index：53。在多媒体国际顶级会议和期刊上获得最佳论文奖10余次，包括2016年国际多媒体顶级会议ACM Multimedia的唯一最佳论文奖、2016年ACM Trans. on Multimedia Computing, Communications and Applications的唯一最佳论文奖、2016年IEEE Trans. on Multimedia的最佳论文荣誉奖、2017年IEEE Multimedia的唯一最佳论文奖等。获得过2009年中国计算机学会青年科学家奖，2012/2013/2016/2017年中国科学院优秀导师奖。