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亚博取款快速到账举办《图数据挖掘》领域前沿学者系列学术报告

编辑: 林婷    审核: 丁刚毅    供稿: 礼欣    来源:亚博取款快速到账 发布日期: 2022年08月08日 浏览次数:

图数据挖掘旨在利用图模型从海量非结构化数据中发现和提取有用知识与信息的过程。随着近年来图数据的深度与广度不断延伸,图数据挖掘作为知识发现的重要组成部分愈发受到学术界与工业界的重视,并被广泛应用于各种交叉领域。

应亚博取款快速到账邀请,悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究中心研究员潘元刚老师、中国科学院数学与系统科学研究院博士生导师周川老师和天津大学智能与计算学部博士生导师金弟老师,三位在图数据挖掘以及机器学习领域的知名学者分别于2022年7月13日与25日与亚博取款快速到账师生开展了关于《图数据挖掘》主题的系列学术活动。三位领域专家分别从算法理论、模型架构和应用场景等方面,针对当前图挖掘中广泛存在的问题,结合自身研究重点,从不同角度为大家讲解图数据挖掘前沿技术方法。报告由亚博取款快速到账礼欣老师主持,亚博取款快速到账相关研究方向的部分师生参加了此次报告。

潘元刚老师首先以“Deep Clustering in the Wild”为主题,向大家细致阐述了聚类任务在图数据背景下的挑战,特别引导同学们从多角度分析聚类方法的评判标准,并向大家介绍了其所在工作组提出的去除无关因素干扰的最新聚类算法模型框架,并将模型细致剖析,启发大家理解模型的设计思路。

周川老师则以“Graph Models and Algorithms”为主题,从网页重要性计算、社交网络分析、分子结构预测、疾病基因网络分析等领域的重要应用入手,分析了多种图挖掘模型及其优劣。周川老师还重点介绍了其研究团队在国际顶级会议发表的系列研究成果,详细分析了将图嵌入欧氏空间和双曲空间的优劣和针对图神经网络的架构搜索问题,细致地阐述了他对于相关问题的独到见解。

金弟老师以《复杂认知图神经网络》为主题,结合其研究团队成果,介绍了图神经网络在通用网络、富文本网络、属性缺失网络和高维依赖网络上的相关工作。金老师从直觉和理论两个维度,向大家阐述了认知图神经网络的理论、概念和方法,充分展现了图数据分析与挖掘的魅力和潜力。

报告过程中,在场师生从模型原理和实验细节等多个角度与老师们展开互动。老师们针对问题作出详细解答,并对未来工作思路等内容进行了拓展与延伸,整个报告过程学术氛围浓厚。

通过此系列专题讲座,学院师生对图数据挖掘中的经典技术方法有了更加深入的理解,对于领域国际前沿的研究也有了更加充分的认知,扩展了学术视野;师生与领域专家的热烈而深入的讨论也将进一步促进我校与国内外专家的合作。我们期待三位老师能在将来与我校我院师生开展更加紧密的线上和线下交流,共同分享更多研究经验,夯实研究基。鞑龆粤煊蛴泄毕椎母咚窖芯砍晒。


报告人简介:

潘元刚,现新加坡新加坡科技研究局研究员。曾任悉尼科技大学(UTS)澳大利亚人工智能研究所博士后、助理研究员。近年来研究兴趣包括:深度聚类、深度生成式学习模型、稳健排名聚类算法。

周川,中国科学院数学与系统科学研究院副研究员,博士生导师。主要从事社会计算、图计算、图机器学习等领域的理论和应用研究。

金弟,天津大学计算机科学与技术学院长聘副教授,博士生导师,天津大学智算学部长聘副教授,博士生导师。一直从事图机器学习,特别是网络表示学习、社团发现、图神经网络以及电商搜索推荐方面的研究。



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