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2019 年 11 月 12 日
【报告推荐】斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展
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报告简介： 图形领域的机器学习是一项重要而普遍的任务，其应用范围从药物设计到社交网络中的友情推荐。该领域的主要挑战是找到一种表示或编码图形结构的方法，以便机器学习模型可以很方便地利用它。 报告中介绍了深度学习的技术，自动学习将图形结构编码为低维嵌入。以及表示学习的关键进展，包括图形卷积网络及其表示能力，探讨了它在Web级推荐系统、医疗保健、知识表示和推理方面的应用。

嘉宾介绍： 领域的大牛Jure Leskovec，是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。研究重点是对大型社会和信息网络进行挖掘和建模，它们的演化，信息的传播以及对它们的影响。 Jure Leskovec主页

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