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CCF青岛举办 “图神经网络的研究进展与思考”青年学者论坛

阅读量:11 2022-06-16 收藏本文

  2022年6月15日下午2:30由中国计算机学会主办,CCF青岛、山东科技大学计算机科学与工程学院承办的青年学者论坛“图神经网络的研究进展与思考”(活动编号:CCF-22-ChQD-4S)在腾讯会议线上举办。

本次青年学者论坛的执行主席为CCF青岛执行委员:赵中英(山东科技大学)、杜军威(青岛科技大学)。论坛由赵中英主持,邀请了北京邮电大学王啸老师、天津大学金弟老师、中国海洋大学于彦伟老师作特邀报告来自中国海洋大学、中国石油大学(华东)、山东科技大学、青岛科技大学等驻青高校共计110余名青年教师与研究生参加了本次活动,并针对GNN的前沿问题开展了热烈的思辨与讨论。

北京邮电大学王啸副教授作了题为“Trustworthy Graph Neural Network”的特邀报告,分别从信任性(confidence)、稳定性(stability)、鲁棒性(robustness)、可解释性(explainability)这四个方面分享了可信图神经网络的设计方法与思路,并深度分析了其背后的本质问题。王老师的报告深入浅出、透彻明了,丰富的知识、清晰的逻辑、开阔的视野拓宽了参会师生的学术视野,对图神经网络的建模研究有了更深层次的理解。


1 王啸副教授作报告

天津大学金弟副教授作了题为“复杂认知图神经网络”的特邀报告,金老师指出图神经网络(GNN)自提出以来迅速得到了学术和工业界的青睐,成为AI研究热点。本报告首先介绍了GNN针对复杂图结构的建模与求解方法,然后介绍如何使GNN更加聪明的认知GNN设计方法。之后,介绍了GNN在丰富文本网络的应用及网络中属性缺失情况下的解决方法。金老师的分享思路清晰、逻辑严谨,引起了广大师生的兴趣。


2 金弟副教授作报告

中国海洋大学于彦伟副教授作了题为“从大规模网络表征学习到时空表征学习”的特邀报告,分别从大规模属性网络表征学习和时空表征学习两方面展开,首先介绍了快速多层异质网络表征,融合motif的动态属性网络表征和多层异质图卷积网络的相关研究,之后从时空位置(兴趣点)推荐,全城交通车流量推理,轨迹用户链接等具体应用上展开讲述。于老师不仅从理论上有所分析,更是理论联系实际,应用到实际问题中。于老师的报告十分精彩,让参会的师生受益颇丰。


3 于彦伟副教授作报告

在学术报告后,参会人员就图神经网络相关问题分别向三位老师提问,并开展了热烈的讨论和思辨。


4 参会人员线上合影

本次“图神经网络的研究进展与思考”青年学者论坛,拓展了青年教师和研究生的研究视野,激发了大家的研究兴趣和热情,加深了对图神经网络相关内容的理解与认识,大家反映收获颇丰。