报告题目：图结构学习

报告人：石川 北京邮电大学计算机学院教授

主持人：邢颖 副教授

报告时间：2022年11月30号（周三）16：00-17：00

腾讯会议：469-287-018

报告摘要:

近年来，研究人员开始研究如何将神经网络应用到到图数据上，形成了图神经网络的研究热潮。图神经网络不仅成为人工智能的热点技术方向，而且广泛应用在电商、生物医药等众多领域。虽然提出了很多图神经网络模型，但是在实际应用中由于噪声或数据收集方式使得图结构并不是正确或最优的，因此我们在学习图神经网络的参数同时也要学习最优的图结构，这就是图结构学习的主要目的。本报告将系统介绍图神经网络的重要研究方向图结构学习，并介绍我们在同质图和异质图上的图结构学习工作，以及在工业界的实际应用。

专家简介：

石川，北京邮电大学计算机学院教授、博士研究生导师、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室副主任。主要研究方向: 数据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析。近5年以第一作者或通讯作者在CCF A类期刊和会议发表论文50余篇，中英文专著五部，授权发明专利20余项，相关研究成果应用于阿里巴巴、腾讯、华为、美团等公司。获得ADMA2011/ AMDA2018最佳论文奖和WWW2019最佳论文候选，2020/2021年爱思唯尔中国高被引学者。研究成果获得省部级奖励5项，包括北京市和CCF科学技术奖自然科学二等奖（第一）和吴文俊人工智能科技进步一等奖（第三），获得北京市高等学校青年英才和师德先锋等称号。