清华大学唐杰老师:用于理解、推理和决策的认知图计算

2019 年 11 月 29 日 专知

【导读】图(Graph)是一种重要的数据结构,它由节点V(或称为顶点,即个体),与边E(即个体之间的联系)构成。图数据的典型例子有网页链接关系、社交网络、商品推荐等。由于图的巨大表现能力,在图上的研究,近年来备受瞩目。清华大学的唐杰老师,近日在自己的个人主页上更新了关于图表示学习方面的PPT,阐述了他在图表示学习领域方面的工作进展。


作者简介:

唐杰,清华大学计算机科学与技术系教授。2006年在清华大学计算机科学与技术系获得博士学位。研究兴趣包括人工智能、数据挖掘、社交网络、机器学习和知识图谱,重点是设计挖掘社交和知识网络的新算法。发表学术论文200余篇,拥有专利20项。曾任CIKM ' 16的PC联合主席,WSDM ' 15, KDD ' 18的副主席,ACM TKDD的代理主编,IEEE TKDE、IEEE TBD和ACM TIST的编辑。我是AMiner.org学术社交网络分析与挖掘项目的负责人,该项目已经吸引了来自世界220个国家和地区的1000多万个独立IP访问。

个人主页:

http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/


PPT地址:

http://keg.cs.tsinghua.edu.cn/jietang/publications/2019-JIST-Cognitive-Graph.pptx


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唐杰,清华大学计算机系教授、系副主任,获杰青。研究兴趣包括:数据挖掘、社交网络和知识图谱。发表论文200余篇,引用10000余次(个人h-指数57)。主持研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner,吸引了220个国家/地区1000多万独立IP访问。曾担任国际期刊ACM TKDD的执行主编和国际会议CIKM’16、WSDM’15的PC Chair、KDD’18大会副主席。作为第1完成人获北京市科技进步一等奖、中国人工智能学会科技进步一等奖、KDD杰出贡献奖。
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