报告题目：异质图神经网络及其应用
主讲嘉宾：北京邮电大学 石川 教授
报告地点：复旦大学张江校区 计算机楼208
报告摘要：神经网络在处理图像、语音、文本等具有较好空间结构的数据时展现出了很好的优势，但是不能直接应用于图（Graph）这类空间结构不规则的数据上。近年来，研究人员开始研究如何将神经网络应用到图数据上，形成了图神经网络的研究热潮，并提出GCN、GrapgSAGE、GAT等一系列方法。当前图神经网络主要针对由相同类型节点和边构成的异质图。将神经网络应用与异质图将会有一些新的特点和挑战。本报告将介绍报告人近期在异质图神经网络方面的一些研究工作，以及在实际问题中的应用。
关于嘉宾：北京邮电大学计算机学院教授、博士生导师、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室主任。主要研究方向：数据挖掘、机器学习、人工智能和演化计算。近五年来，作为第一作者或通信作者发表高水平学术论文50余篇，英文专著一部，包括数据挖掘领域的顶级期刊和会议IEEE TKDE、ACM TIST、KDD、AAAI、IJCAI、WWW等，相关研究成果应用到阿里巴巴、腾讯、华为等企业。获得ADM2011/AMDA2018国际会议最佳论文奖、CCF-腾讯犀牛鸟基金及项目优秀奖，并指导学生获得顶尖国际数据挖掘竞赛IJCAI Contest 2015全球冠军。获得北京市高等学校青年英才和师德先锋等称号。