青源Talk第46期 丨图可信学习与图大模型研究进展

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“青源Talk”第46期将于2023年9月27日（星期三）14:30-16:30召开，邀请了北京航空航天大学副教授王啸、浙江大学计算机学院副教授杨洋进行分享。

本期的主持人为浙江大学计算机科学与技术学院副教授况琨，将在报告结束后与讲者王啸、杨洋、美团技术专家陈政聿、蚂蚁集团机器智能部技术总监张志强展开圆桌座谈，敬请期待，欢迎感兴趣的师友报名参会。

报告简介：图对比学习（GCL）作为一种典型的图自监督学习技术得到了广泛关注。尽管图对比学习已经得到了很大发展，一些基本问题仍未解决：GCL本质上编码了怎样的信息？不同增广背后是否有统一的准则？如果有，是什么样的准则？这些准则又能带给我们怎样的认知？在本报告中，我们通过建立GCL和图谱之间的关系来回答上述问题。我们首先发现了GCL的一般增广准则（GAME准则）并且提出对比不变理论，从而首次揭示了通过GCL学得的表征本质上编码了低频信息。依据该准则，我们提出插件式的谱图对比学习模型（SpCo）并验证了其有效性。

报告人：王啸，北京航空航天大学副教授，博士生导师，国家优青基金获得者。研究方向为图神经网络、数据挖掘与机器学习。共发表论文90余篇，其中CCF A类论文40余篇，7篇入选最有影响力论文榜单，3次获得(提名)CCF A/B类等国际会议论文奖，ESI高被引论文2篇，成果多次被写入业界图学习标准库PyG和DGL等。出版教材一部，专著三部，著作章节一章。担任WWW/AAAI/IJCAI的高级程序委员会委员。获得教育部自然科学一等奖，中国电子学会科技进步一等奖，吴文俊人工智能优秀青年奖，ACM 中国新星提名奖，连续两年入选斯坦福大学发布的全球Top 2%顶尖科学家榜单及AMiner评选的AI2000最具影响力学者Honorable mention。北京智源研究院青源会会员，CCF高级会员，CCFAI专委会执行委员。 主持多项国家自然科学基金和CCF-腾讯犀牛鸟科研基金。

报告简介：预训练技术在计算机视觉和自然语言处理领域得到了广泛应用，而在图挖掘领域也逐渐成为研究热点。传统图挖掘工作往往根据特定的领域数据和下游任务进行模型的设计和端到端的训练，模型普遍存在泛化能力弱的问题。预训练大模型技术则为解决这一问题提供了全新的思路。本次报告中，我将从以下三个层面介绍当前预训练大图模型所面临的挑战和相应的探索：在数据层面，如何选择恰当的领域图结构组成预训练数据集，如何处理超大规模图结构；在模型层面，如何设计能够支持大规模参数量、表达能力强的图神经网络；在应用层面，如何适配预训练得到的模型，从而缩小其与下游应用场景之间的差异。
报告人：杨洋，浙江大学计算机学院副教授、博导、人工智能系主任，博士毕业于清华大学，师从唐杰教授、李涓子教授。研究方向为图数据上的人工智能问题、大规模时间序列数据建模、计算社会学等，在KDD、WWW、AAAI、TKDE等国际顶级学术期刊及会议上发表论文40余篇，获AAAI 2023杰出论文奖，担任国际权威期刊IEEE TBD Associate Editor、2020年全国社会媒体处理大会程序委员会主席、多个国际学术会议程序委员会委员。

主持人：况琨，浙江大学计算机科学与技术学院副教授，博士生导师。主要研究方向包括因果推理、数据挖掘、因果可信机器学习。在数据挖掘和机器学习领域已发表近60余篇顶级会议和期刊文章，包括KDD、ICML、NeurIPS、MM、AAAI、TKDE、TKDD、Engineering等。曾获2022年ACM SIGAI China 新星奖（Rising Star Award），2021年度中国科协青年人才托举工程项目支持，2022年度高等学校科学研究优秀成果奖（科学技术）科技进步一等奖，2021年度中国电子学会科技进步一等奖，2020年度中国人工智能学会优秀博士学位论文提名奖。

嘉宾：陈政聿，美团技术专家，浙江大学计算机博士。他的研究领域主要集中在大模型和图神经网络，尤其对负责任的生成式大模型有着深厚的兴趣。他在ICML、NeurIPS、ICLR、KDD、CVPR等国际顶级会议上发表过十余篇论文。他的多项科研成果和专利技术已经在实际场景中得到广泛的应用。

嘉宾：张志强，蚂蚁集团机器智能部技术总监、图学习与知识图谱算法负责人，主要研究方向包括图学习、知识表征、机器学习、风险控制、推荐系统等。主导建设蚂蚁图学习技术体系，构建首个工业通用图学习系统AGL，推动图学习技术实现规模化工业应用。相关技术成果在NeurIPS、VLDB、SIGKDD、TKDE、WWW等国际会议期刊发表论文六十余篇，授权发明专利四十余项，担任NeurIPS、ICML、SIGKDD等国际会议PC member。获吴文俊人工智能科技进步一等奖（2020）和电子学会科学技术奖-科技进步一等奖（2022）。

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