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学术讲座

清华大学—唐杰:图神经网络(GNN)及认知推理

2019-10-13 张文林 浏览:[]

讲座主题图神经网络(GNN)及认知推理

讲座时间:2019年10月11日下午13:30--14:30

讲座地点:信息管理学院918会议室

主讲人:唐杰教授

主讲人简介:唐杰,清华大学计算机系教授、系副主任,国家杰出青年科学基金获得者。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。主持研发了研究者社会网络挖掘系统AMiner,吸引全球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。作为第一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。

(通讯员 张文林)2019年10月11日下午,清华大学唐杰教授做客信息管理学院,于九号楼918会议室分享其关于“图神经网络(GNN)及认知推理”的研究。此次讲座由曹高辉副院长主持,院系师生积极参加。



讲座伊始,唐杰老师从对网络世界的分析开始阐述,他认为Online data与十年前的信息空间和社交空间相比,实现了由Homogeneous向Heterogeneous再向Multiplex heterogeneous的转变,总体呈现出复杂化的趋势走向。随后,唐杰教授例举了六种不同的Network Types,由此引出异构网络和同构网络的相关概念。并对“我们能否自动生成个性化、多样化和内容丰富的产品描述?” 这一实际问题做出进一步的分析,通过提取节点、建立模型等实验过程获取研究结果,进而应用到实际生活中。


而后唐杰教授指出相似度研究截至目前已经发展到了一定程度,后续的研究则需要加入推理过程。他基于System1与System2的方式对该过程进行推理,首先由System1抽取相关度,其次用System2做决策,最后将system2的决策作为线索提供给System1再行抽取相关度。他在阐述的过程中同时穿插了对Alibaba、WeChat、Twitter的数据分析,通过运用实例论证他的相关研究。


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在讲述过程中,唐教授为在座的师生现场答疑,对有关问题进行探讨。学生们都很珍视此次与顶尖学术专家交流的机会,每到提问环节都会积极踊跃发言,提出自己的问题和一些见解,学生们从中受益匪浅。至此本场讲座在师生们热烈的掌声中圆满结束。