报告题目：图机器学习研究进展

报告时间：2023年4月27日10:30

报告地点：金沙集团wwW3354CC大楼B404

报告人：朱文武

报告人国籍：中国

报告人单位：清华大学

报告人简介：朱文武，清华大学计算机系教授，信息科学与技术国家研究中心副主任，清华大学人工智能研究院大数据智能中心主任，国家973项目首席科学家，国家基金委重大项目负责人。现主要从事多媒体网络计算、大数据智能等研究工作。目前担任IEEE Transactions on Multimedia 指导委员会主席，曾任IEEE Transactions on Multimedia主编。ACM Fellow、 IEEE Fellow、AAAS Fellow、SPIE Fellow、欧洲科学院院士。两次获国家自然科学二等奖。

报告摘要：图数据，例如社交网络、交通网络、蛋白质网络等，广泛存在于各行各业。时空图、知识图、场景图等广泛用于计算机视觉领域中。图机器学习是近年来计算机视觉与机器学习的研究热点之一，已成为视频分析、目标识别、视觉推理等计算机视觉应用的核心技术。本报告首先回顾图机器学习的发展，包括图表征学习，即将网络/图转化为低维向量表征，和图神经网络，即在网络/图上进行端到端学习。然后介绍图机器学习研究新进展，1）自动图机器学习，包括图超参优化（HPO）和图神经架构搜索（NAS）；2）分布外泛化图机器学习，即针对动态开放环境中训练与测试数据非独立同分布情况的图机器学习。本报告将全面介绍图机器学习的基本概念、面临的挑战、研究进展和未来研究方向。

邀请人：刘威威