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永利电子游戏网站邀请刘盛华、潘世瑞两位博士做关于图数据挖掘的学术报告

编辑: 林婷    供稿: 礼欣    发布日期: 2021年11月05日 浏览次数:

应永利电子游戏网站邀请,中国科学院计算技术研究所数据智能系统研究中心副研究员刘盛华、蒙纳士大学数据科学与人工智能学院高级讲师潘世瑞两位博士于2021年11月4日与我院师生进行了学术交流,并做题为“大图数据分析:模式与预测”与“弱监督图神经网络”的图数据挖掘专题学术报告。报告由永利电子游戏网站礼欣老师主持,永利电子游戏网站相关研究方向的部分师生参加了此次报告。


上半场报告由潘世瑞老师主讲。潘老师从图神经网络的应用入手,向大家介绍了GNN的发展前景和研究难点。紧接着,潘老师向大家介绍了自己的研究团队在NeurIPS’21发表的研究成果:弱监督下的对比图神经网络,从理论和实验两个层面将模型方法娓娓道来,向大家展现了对比图模型的优势。

随后,潘老师向大家介绍了自监督框架下的图网络范式,利用“孪生网络”从多个视角分析同一个图,同时将框架逐层拆解,带领大家理解模型的设计思路。

下半场报告由刘盛华老师主讲。刘老师先为大家讲述了图与多学科的交叉研究内容,并介绍了图的诸多模式。介绍了相关背景后,刘老师为大家详细介绍了在机器学习领域对于图密度检测的理论基础和刘老师团队近期的研究成果:最密子图检测及相关工具。基于严谨的数学推导,刘老师从三个不同的角度为大家展现了该问题的解决方法,充分展示了大图数据分析的魅力。

之后,刘老师向大家介绍了针对最密子图的检测工具,通过多个实验细致地展现了该方法的有效性和科学性,并就在场师生提出的问题一一进行解答,与参与报告的老师和同学开展了亲切友好的交流。

通过本次学术报告,师生们对图数据挖掘中的相关任务及技术有了更加深入的理解,同时也期待二位老师在将来开展更多的报告与合作,与我校师生分享更多研究成果与研究经验。

报告人简介:

刘盛华,中国科学院计算技术研究所,数据智能系统研究中心,副研究员。清华大学计算机系博士。美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)和卡内基梅隆大学(CMU)访问学者,UCLA学术界校友代表。研究方向包括:大图计算、挖掘和时序分析、异常检测以及在金融风控、社交网络等方面的应用。分别获国家技术发明二等奖(2020年)、两次最佳论文奖(ECML-PKDD近十年国内唯一获奖团队)或候选提名、微软学者、清华大学优博论文等。撰写和出版专著一部《在线社交网络结构特性与建模》;授权和受理发明专利10项,包括美国专利局授权1项。国际顶级会议AAAI、IJCAI、KDD、ICML、ECML-PKDD等(高级)程序委员。直接主持国家自然基金、国家重点项目、北京市、高新企业项目等7项。

潘世瑞,于澳大利亚悉尼科技大学获得博士学位,现任蒙纳士大学(Monash University)高级讲师(相当于北美体系副教授),2021年入选澳大利亚基金委ARC Future Fellowship(信息学部仅5人入选),同时入选全球AAAI/IJCAI最具影响力学者(澳洲仅5人入选)。在NeurIPS、ICML、KDD、TPAMI、TKDE等发表高水平论文百余篇。谷歌学术引用6800余次。主要研究方向为数据挖掘,侧重于图数据学习与分析。



( 审核: 丁刚毅)