Jure Leskovec,斯坦福大学计算机科学副教授。 研究重点是对大型社会和信息网络进行挖掘和建模,它们的演化,信息的传播以及对它们的影响。 调查的问题是由大规模数据,网络和在线媒体引起的。

VIP内容

【导读】图神经网络依然是研究焦点之一。最近在WWW2020的DL4G@WWW2020论坛,斯坦福大学Jure Leskovec副教授介绍了图神经网络研究最新进展,包括GNN表现力、预训练和公开图神经网络基准等。值得关注。

近年来,深度学习领域关于图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)的研究热情日益高涨,图网络已经成为各大深度学习顶会的研究热点。GNN 处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。但是,大部分的图网络框架的建立都是基于研究者的先验或启发性知识,缺少清晰的理论支撑。

https://www.aminer.cn/dl4g_www2020

Jure Leskovec

图网络领域的大牛Jure Leskovec,是斯坦福大学计算机学院的副教授,也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌学术搜索(Google Scholar)上,Jure拥有接近4.5万的论文引用数量,H指数为84。

下载链接: 链接: https://pan.baidu.com/s/1gg9qvsjZVp3nGB-0TSkv_w 提取码: mtth

成为VIP会员查看完整内容
0
83
Top