KDD2022博士论文奖冠亚军对话

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Rex Ying（应智韬）是美国耶鲁大学计算机系的助理教授，以及kumo.ai的创始工程师。主要研究方向为AI和机器学习在图数据结构上的算法和应用，包括图神经网络，表示学习，几何深度学习等。他是很多图学习领域常用算法的作者，包括GraphSAGE, PinSage, GNNExplainer等。Rex在社交网络，推荐系统，生物计算，物理模拟等应用场景中设计并落地图学习算法；他的框架在Pinterest，Amazon等多家公司被应用和部署。Rex是LoG 2022的领域主席，并且在KDD, ICML, ICLR, NeurIPS等多个会议举办图学习以及应用的Workshop和竞赛。Rex于2022年1月获得斯坦福大学计算机系博士学位，导师是Jure Leskovec。
报告题目：Towards Expressive and Scalable Deep Representation Learning for Graphs
报告内容简介：
In this thesis I present a series of work that pioneers the use of graph neural networks (GNNs) to tackle the challenges of representation learning on graphs in the aspects of explainability, scalability, and expressiveness. In the first part, I demonstrate my framework of GraphSAGE as a general but powerful overarching graph neural network framework. Under the framework of GraphSAGE, the second part presents a series of works that improve the expressive power of GNNs through the use of hierarchical structure, geometric embedding space, as well as multi-hop attention. Finally I demonstrate a variety of applications of GNNs in areas of recommender system, anomaly detection and physical simulations.

裘捷中，腾讯高级研究员，主要研究方向是图数据的算法设计和表示学习。他关于图表示学习的工作 NetMF 和 GCC 分别是是 WSDM&#39;18 和 KDD&#39;20 当年会议第二高引用和最高引用论文。他曾获得 2018 MSRA 微软学者提名奖、2022 北京市优秀毕业生、2022 清华大学优秀毕业论文。他于 2022 年 1 月获得清华大学计算机科学与技术系博士学位，导师为唐杰教授。
报告题目：Graph Representation Learning: Spectral Theory and Self-supervised Learning
报告内容简介：
该论文从多个角度研究图表示学习，包括节点嵌入的谱理论，基于谱理论的大规模节点嵌入的算法，图神经网络的自监督学习算法和图表示学习的应用等，对图结构数据的理解、分析和推理做出了重要贡献。

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