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学术报告:图机器学习

发布时间:2024-09-20     浏览量:

报告题目图机器学习

报告时间:2024927日上午10:00-11:00

报告地点:bat365官网登录入口B404会议室

报告人:魏哲巍

报告人单位:中国人民大学

报告人简介:魏哲巍,中国人民大学高瓴人工智能学院教授,博导。入选国家高层次青年人才,担任新一代智能搜索与推荐教育部工程研究中心副主任。2008年本科毕业于北京大学数学科学学院,2012年博士毕业于香港科技大学计算机系。研究方向为图计算与图学习、数据流算法与学习。在SIGMOD、KDD、ICML、STOC等会议及期刊发表论文80余篇,并获得PODS2022时间检验奖、2023年世界人工智能大会青年优秀论文提名奖、VLDB2024最佳论文提名奖。主持自然科学基金重点项目、科技部新一代人工智能国家科技重大专项课题。担任IEEE TPAMI编委、FCS青年编委;担任PODS、ICDT等会议论文集主席以及ICML、NeurIPS、ICLR、TheWebConf等会议领域主席;担任琶洲实验室(黄埔)青年科学家。培养博士生获2021年百度奖学金(全球10人)、2022年微软学者(亚太地区12人)。

报告摘要近年来,由于图结构数据的强大表达能力,用机器学习方法分析和挖掘图数据的研究越来越受到重视。图机器学习是一类基于机器学习技术处理图数据的方法,其在众多领域展现出了卓越的性能,并已经成为广泛应用的图分析方法之一。图机器学习的研究方向包括图神经网络、谱域图神经网络、动态图神经网络、图Transformer和图攻防技术等多种不同的方法。这些方法已被广泛应用于社交网络、蛋白质结构预测、交通流量预测等诸多领域。本报告将概述近年来图机器学习在各个研究方向的主要进展,探讨图机器学习研究的一些开放性问题,并介绍我们在图机器学习研究领域所做的一些工作以及对未来工作的展望。

邀请人:江佳伟