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信息工程学院举办麦考瑞大学计算机学院薛珊博士讲座:用于图分类的具有上下文感知池化的自监督异构超图学习
发布人: | 发布日期:2023年12月03日 16:16 | 点击数:

应信息工程学院的邀请,麦考瑞大学计算机学院博士2023年11月24日1300,对信息工程学院师生作了“用于图分类的具有上下文感知池化的自监督异构超图学习的讲座。讲座由信息工程学院科研副院长崔琳主持,信息工程学院部分教师和学生聆听了讲座。

薛珊是一位经验丰富的研究员,其研究领域主要包括深度学习、自适应人工智能、数据挖掘以及复杂网络环境中的知识发现。她的多项研究成果已发表在CORE A*国际会议NeurIPSIJCAIWSDMICDM上,以及高影响力期刊Pattern RecognitionThe VLDB JournalIEEE Transactions on Neural Networks and Learning SystemsTNNLS)、IEEE Transactions on Knowledge and Data EngineeringTKDE)和IEEE Transactions on Industrial InformaticsTII)上。薛博士曾担任国际顶会IJCNN的会议主席,并在AAAIIJCAIWWWWSDMKDD国际顶级会议上多次担任特邀专题主席和程序委员会成员。

薛珊讲到,异构图中的表示学习因其复杂性而具有挑战性。当前,自监督学习(SSL)方法主要集中在节点级任务上,忽视了全局图特征。自监督学习方法使用计算密集型技术,忽略了某些节点关系,降低了图级学习的效果。为解决这些问题,引入了一种新颖的用于异构超图学习的SSL框架,SSL框架使用k-hop邻域方法和一个共享属性系统,而非传统的元路径技术。还提出了一种上下文感知的池化系统和一种高阶感知的增强策略,以提高图级学习效果。在与各种基准模型的比较中,模型表现出5.81%的性能提升。该工作已被ICDM 2023接收。

通过此次讲座,开阔了师生的学术视野,加深了对深度学习、自适应人工智能研究方法的理解,为师生今后的相关科研工作积累了经验。

(撰稿:王英   审核:许海峰)