CCCN 2019 图网络机器学习分论坛
在此次会议中，北京师范大学系统科学学院与集智俱乐部将共同承办主题为“图网络机器学习”的分论坛。随着机器学习技术与复杂网络研究方法的结合，图网络这样一个充满潜力的新兴领域开始蓬勃发展，近年来我们看到了这一领域取得了大量可喜的成果并逐步对多个图网络与机器学习，有可能对学术界及工业界的多个领域产生影响。
我们在此次会议上邀请了数位在此领域颇有建树的，分别来自学术界和工业界的研究者们分享他们的研究成果和思路。
会议日程
- 14:00-14:30 张江 为什么复杂网络需要图网络？
- 14:35-15:05 Irwin King 金国庆 社交网络分析中的图嵌入:最新进展和未来方向
- 15:10-15:40 杜仑 Graph embedding with hierarchical structure and domain adaptation
- 15:45-16:00 茶歇
- 16:00-16:10 张章 使用深度学习方法重构基因调控网络
- 16:15-16:25 史本云 Unifying structural proximity and equivalence for network embedding
- 16:30-16:40 刘晶 Gumbel-softmax optimization: a simple general framework for combinatorial optimization problems on graphs
- 16:45-16:55 王硕 基于图神经网络的雾霾预报
- 17:00-17:10 魏臣臣 GE-GAN: a deep learning framework for virtual road traffic state detector design
- 17:15-17:25 陈孟园 Graph network model for graph completion
- 17:30-17:40 倪奇 深度学习复杂网络流行病动力学
嘉宾介绍
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Irwin King金国庆
金国庆，香港中文大学。金教授的研究兴趣包括机器学习，社会计算，人工智能，网络智能，数据挖掘和多媒体信息处理。在这些研究领域，他发表顶级期刊和会议论文累计300余篇。他现任ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (ACM TKDD) 副主编和 Journal of Neural Network副主编。他是国际神经网络协会（INNS）主席和IEEE院士。此外，他还是WebConf 2020, ICONIP2020, WSDM2011, RecSys2013, ACML2015的联合主席，并且在各个顶级会议 （例如WWW, NIPS, ICML, IJCAI, AAAI等）担任多种职务。他是香港中文大学计算机科学与工程系教授并曾任工程学院副院长（教育）。他曾休假于旧金山的AT&T实验室从事科研工作并于加州大学伯克利分校讲授专业课程《社会计算与数据挖掘》。他于加州理工学院（帕萨迪纳）获得工程与应用科学学士学位，于南加州大学洛杉矶分校获得计算机科学的硕士和博士学位。
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张江
张江，北京师范大学系统科学学院教授、集智俱乐部创始人、集智学园（北京）科技有限公司创始人。主要研究领域包括复杂网络与机器学习、复杂系统分析与建模、计算社会科学等。曾在Nature Communications、Scientific Reports、Physical Review E、Journal of Theoretical Biology等国际知名刊物上发表过学术论文数十篇。出版专著《数字创世纪——人工生命的新科学》、译著《自然与人工系统中的适应》、校译《规模》等著作；曾主持《互联网上的集体注意力流研究》、《加权有向食物网的异速标度律研究》等多项国家级科研项目。其开创的集智俱乐部是国内外知名的学术社区，致力于复杂系统、人工智能等多领域的跨学科交流与合作，曾以集智俱乐部为冠名出版过多本著作，包括《科学的极致——漫谈人工智能》、《走近2050——注意力、互联网与人工智能》，译作《深度思考》；集智俱乐部曾影响、孕育多家人工智能创业团队，包括：彩云AI、Momenta自动驾驶团队等。
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杜仑
杜仑，现为微软亚洲研究院DKI团队研究员，硕士毕业于北京大学信息科学技术学院。主要研究方向是网络表示学习及其在半结构化数据挖掘上的应用。曾多次发表论文到人工智能相关的顶级会议IJCAI，AAAI，WWW，CIKM等。
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