报告题目：强化学习优化的图神经网络

报告人：彭浩 副教授

报告时间：2022年10月27日10：00

报告地点：江安校区多学科交叉研究创新大楼一楼A103报告厅

报告内容：

图神经网络和强化学习都是当前机器学习领域热点研究。图神经网络的兴起使得面向广泛的非欧数据的表示学习及预测能力获得极大提升，其核心是邻域聚合的标签传播网络，被广泛应用在网络数据挖掘、异常检测等。如何控制图神经网络邻域聚合过程解决过平滑问题都是图神经网络研究的重点。强化学习是一类在智能体同环境交互反复试错过程中找到最大利益的最佳决策学习范式，被广泛应用于控制、博弈、运筹等。本报告分享报告人在强化学习优化的图神经网络方面的实践经验及成果，应用场景覆盖了电商异常用户检测、互联网舆情事件监测、多视图信息聚合和经典图学习任务等。

报告人简介：

北京航空航天大学beat365亚洲版官网副教授，博士生导师，北航青年拔尖人才。研究方向包括网络数据挖掘、深度学习、强化学习等，相关研究成果发表在国际旗舰学术会议（WWW、SIGIR、NeurIPS、AAAI、IJCAI等）和期刊（IEEE TPAMI、TKDE、TPDS、TC、ACM TOIS等），已出版学术论文80余篇，学术专著1部；学术引用超过2500余次，授权专利20余项，以第一作者获ESI高被引论文2篇（IEEE TKDE 2019、IEEE TITS 2019）、国际旗舰学术会议最具影响力论文6篇（WWW2018、CIKM2019、CIKM2020、SIGIR2020、WWW2021）、Best Paper Runner Up奖1篇（CIKM2022）、国际学术会议最佳论文提名奖4篇（IEEE ICDM 2021、ACM CIKM2022）；获2018年中国电子学会科技奖励技术发明一等奖，2020年中国人工智能学会优秀博士学位论文，2022年中国仿真学会自然科学二等奖。任Springer Nature 旗下期刊 JMLC编委Associate Editor。

欢迎广大师生踊跃参加！

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2022年10月25日