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直播预告丨Philip S. Yu 团队出品,IJCAI 2020 首场直播重磅来袭!

作者:AI科技评论
2020/08/11 17:32

直播预告丨Philip S. Yu 团队出品,IJCAI 2020 首场直播重磅来袭!

今年已过半,AI 科技评论携手各大高校、企业研究机构为大家带来了100多场顶会论文直播,包括 AAAI、ICLR、ICML、CVPR、ACL、KDD、ECCV 等一系列 AI 学术顶会。

如今,我们又将迎来 IJCAI 2020 的首场论文直播!

本场直播的主题是:“社区发现的深度学习方法:进展、挑战、机遇”。论文由数据挖掘领域大牛 Philip S. Yu 携手悉尼麦考瑞大学、澳大利亚联邦科学与工业研究组织Data61部门、中国科学院、武汉大学的研究者共同完成。

直播预告丨Philip S. Yu 团队出品,IJCAI 2020 首场直播重磅来袭!

论文地址:https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/693 

社区发现(Community Detection),简单来说就是从网络 G 中发现社区集合 C。该网络指的是一种特殊的图,对现实世界中的系统(例如,互联网、学术合作网络以及社交群组)中的复杂关系进行了抽象。

社区发现作为网络科学领域中一个经久不衰的重要问题,随着深度学习时代的到来,该领域的研究者也逐渐从传统的统计推断(例如,随机分块模型)和传统机器学习(例如,谱聚类)方法中解放了出来。

深度学习因其处理高维图数据的强大能力,能极大地提升了社区发现的性能。近五年来,用于社区发现的深度学习方法,被广泛地研究。

那么,深度学习时代的社区发现工作有哪些特点,研究者们遇到了哪些挑战,有哪些前景光明的研究方向呢?

Philip S. Yu 团队在这篇论文中,不仅全方位地回顾了模型和算法研发方面相应的技术趋势,并详细阐述了基于深度学习领域的社区发现进展,还指出了将深度学习用于社区发现任务时存在的七个重大挑战——这在一定程度上将为下一代社区发现研究指明方向。

直播预告丨Philip S. Yu 团队出品,IJCAI 2020 首场直播重磅来袭!

对于社区发现领域的研究者而言,这篇顶会综述文章非常值得一读。

 8月12日晚19点,AI 科技评论特意邀请到了论文一作——悉尼麦考瑞大学的博士研究生刘凡桢带来首场 IJCAI 系列直播,对这篇文章进行深度解读!

另外,跟数据挖掘领域大牛 Philip S. Yu合作又是一种什么体验呢?刘凡桢也能跟大家分享分享在跟 Philip S. Yu 合作的经历和故事哦~ 机会不容错过!

分享主题:社区发现的深度学习方法:进展、挑战、机遇

分享嘉宾:刘凡桢,悉尼麦考瑞大学博士研究生

分享时间:2020年8月12日晚19:00(悉尼时间晚21:00)

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分享背景:社区发现(Community Detection)是网络科学领域中一个经久不衰的重要问题。随着深度学习的发展,研究者们逐渐从传统的统计推断和谱聚类等方法中解放了出来。

在本次公开课中,讲者将分享深度学习时代的社区发现工作的进展、挑战,以及前景光明的研究方向。

分享提纲:

如何加入?           

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