5月26日，应我院邀请，杭州电子科技大学焦鹏飞研究员为我院师生作题为《复杂图表征学习》的学术报告。我院副院长张俊娜以及科研教师聆听了本次报告。会议由副院长张俊娜主持。
焦鹏飞研究员首先围绕复杂图结构数据表示学习及应用，重点介绍了复杂图表示学习方法及其进展。然后焦鹏飞研究员分别从语义复杂、结构复杂和演化复杂的视角介绍了融合图拓扑结构和文本语义特征的方法，面向社交角色的图表示学习方法，离散动态图和连续动态图的表示学习及其链接预测模型。最后在应用方面，分享了在信息传播预测、异常检测和网络对齐研究上的进展。会后，参会师生针对复杂图表征学习存在的挑战性问题与焦鹏飞研究员进行了深入讨论。焦鹏飞研究员结合个人科研经验，分享了顶会顶刊论文的写作技巧，并对高质量论文的撰写与发表给出了指导意见。
本次报告有助于学院师生了解图机器学习的方法体系，进一步拓展了我院教师的科研视野，提升了学术思维。
专家介绍：
焦鹏飞，杭州电子科技大学研究员，特聘教授，博导，数据安全治理浙江省工程中心主任。长期从事图机器学习领域研究。近五年以第一或通讯作者在人工智能和数据挖掘的顶级期刊和会议（包含 TPAMI、TKDE、TIFS、TNNLS、TCYB、TNSE、TBD、TCSS、ICDE、AAAI、IJCAI、INFOCOM、WWW、SIGIR、ICDM、CIKM、计算机学报、计算机研究与发展、中文信息学报）上发表相关论文 50 余篇，获得 NLPCC 2019 杰出论文奖，2024ACM 杭州新星奖。目前已主持国家自然科学面上项目、青年基金、国家重点研发子课题、浙江省自然基金重大项目等。
（计算机与信息工程学院 李涛）