报告时间：2024年4月20日 9:00

报告地点：育才校区逸夫楼二楼报告厅

报告题目：复杂图的智能计算

报告摘要：

图中的潜在几何特性、复杂关联模式以及有噪有偏问题为传统的图表征学习方法带来了新的挑战。针对复杂图数据的分析计算需求，形成了图数据的保真表征-关联发现-稳定计算范式，重点解决：如何稳定学习鲁棒、无偏的图表征，如何发现图中高阶复杂关联模式，如何发现几何特性保持的低失真图表征空间，如何实现大规模图数据的知识提取和增量学习。基于上述研究，构建了图数据智能分析平台Ring，提供复杂图数据分析、异常检测和计算服务，已应用于社会网络事件检测、风险感知和社会治理等领域。本次报告主要介绍我们近期在NeurIPS、TPAMI、TKDE、WSDM、ICDM等国际知名期刊和会议上发表的相关工作、近期进展，并针对学术论文写作开展辅导。

报告人简介：

孙庆赟，博士，北京航空航天大学计算机学院助理教授。主要研究方向为图机器学习、网络空间大数据分析，已在TPAMI、TKDE、NeurIPS、WWW、AAAI 等国际权威学术期刊和顶级会议发表多篇学术论文，获国际服务质量顶级会议 IWQOS 2022 唯一最佳论文奖、国际数据挖掘顶级会议 CIKM 2022 最佳论文提名奖、ICDM 2021 最佳论文候选，工作入选 WWW 最具影响力论文、WWW 2023热点论文；主持国家自然基金青年基金、CAAI-华为MindSpore学术基金等；担任国际著名期刊 TKDE、TNNLS、TWEB、TMM、PR、NN、JMLC、JCST 和国际顶级会议ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、WWW、KDD、ICDM 审稿人。

袁昊男，北京航空航天大学二年级博士生，首批国家自然科学基金博士生项目获得者，主要研究方向为图数据挖掘、动态图表示学习、图基础模型，已在NeurIPS、WWW、AAAI、CIKM等国际权威学术期刊和顶级会议发表多篇学术论文，担任国际顶级会议ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、WWW、KDD等审稿人。

秦佳雯，北京航空航天大学四年级博士生，主要研究方向为图数据挖掘、不均衡图表示学习等，已在KAIS、EAAI等国际权威学术期刊和顶级会议发表多篇学术论文，作为学生骨干主持国家重点研发项目、CNCERT信息安全专项项目等，担任国际顶级会议ICML、NeurIPS、ICLR、AAAI、WWW、KDD等审稿人。