报告主题: Frontiers in Network Embedding and GCN

报告摘要: 如今,越来越多的网络广泛地用于应用程序中。 众所周知,网络数据既复杂又具有挑战性。 为了有效地处理图形数据,第一个关键挑战是网络数据表示,即如何正确表示网络,以便可以在时间和空间上高效执行高级分析任务,例如模式发现,分析和预测。 在本次演讲中,我将介绍网络嵌入和GCN的最新趋势和成就,包括解散的GCN,反攻击GCN以及用于网络嵌入的自动机器学习。

邀请嘉宾: 崔鹏 清华大学计算机系长聘副教授,博士生导师。研究兴趣聚焦于大规模网络表征学习以及大数据驱动的因果推理和稳定预测。近5年在数据挖掘及人工智能领域顶级会议发表论文100余篇,先后5次获得顶级国际会议或期刊论文奖,并先后两次入选 数据挖掘领域顶级国际会议KDD最佳论文专刊。担任IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD等国际期刊编委。曾获得国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、电子学会自然科学一等奖、CCF-IEEE CS青年科学家奖、ACM中国新星奖。入选中组部万人计划青年拔 尖人才,并当选中国科协全国委员会委员。

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崔鹏,清华大学计算机系长聘副教授。于 2010 年获得清华大学博士学位,研究兴趣包括因果正则机器学习(causally-regularized machine learning)、网络表示学习和社交动态建模。他在数据挖掘和多媒体领域知名会议和期刊上发表文章 100 多篇,近期研究获得 IEEE Multimedia Best Department Paper Award、ICDM 2015 最佳学生论文奖等多个奖项。2015 年,他获得 ACM 中国新星奖,2018 年获得 CCF-IEEE CS 青年科学家奖。目前,他是 ACM 和 CCF 杰出会员、IEEE 高级会员。
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