异质图神经网络及其应用

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

报告时间:201911291430-1700

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GCNGrapgSAGEGAT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 TKDEACM TISTKDDAAAIIJCAIWWW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。




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