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| 本文作者: AI科技評論 | 2020-08-11 17:32 | 專題:IJCAI 2019 |

今年已過半,AI 科技評論攜手各大高校、企業研究機構為大家帶來了100多場頂會論文直播,包括 AAAI、ICLR、ICML、CVPR、ACL、KDD、ECCV 等一系列 AI 學術頂會。
如今,我們又將迎來 IJCAI 2020 的首場論文直播!
本場直播的主題是:“社區發現的深度學習方法:進展、挑戰、機遇”。論文由數據挖掘領域大牛 Philip S. Yu 攜手悉尼麥考瑞大學、澳大利亞聯邦科學與工業研究組織Data61部門、中國科學院、武漢大學的研究者共同完成。

論文地址:https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/693
社區發現(Community Detection),簡單來說就是從網絡 G 中發現社區集合 C。該網絡指的是一種特殊的圖,對現實世界中的系統(例如,互聯網、學術合作網絡以及社交群組)中的復雜關系進行了抽象。
社區發現作為網絡科學領域中一個經久不衰的重要問題,隨著深度學習時代的到來,該領域的研究者也逐漸從傳統的統計推斷(例如,隨機分塊模型)和傳統機器學習(例如,譜聚類)方法中解放了出來。
深度學習因其處理高維圖數據的強大能力,能極大地提升了社區發現的性能。近五年來,用于社區發現的深度學習方法,被廣泛地研究。
那么,深度學習時代的社區發現工作有哪些特點,研究者們遇到了哪些挑戰,有哪些前景光明的研究方向呢?
Philip S. Yu 團隊在這篇論文中,不僅全方位地回顧了模型和算法研發方面相應的技術趨勢,并詳細闡述了基于深度學習領域的社區發現進展,還指出了將深度學習用于社區發現任務時存在的七個重大挑戰——這在一定程度上將為下一代社區發現研究指明方向。

對于社區發現領域的研究者而言,這篇頂會綜述文章非常值得一讀。
8月12日晚19點,AI 科技評論特意邀請到了論文一作——悉尼麥考瑞大學的博士研究生劉凡楨帶來首場 IJCAI 系列直播,對這篇文章進行深度解讀!
另外,跟數據挖掘領域大牛 Philip S. Yu合作又是一種什么體驗呢?劉凡楨也能跟大家分享分享在跟 Philip S. Yu 合作的經歷和故事哦~ 機會不容錯過!
分享主題:社區發現的深度學習方法:進展、挑戰、機遇
分享嘉賓:劉凡楨,悉尼麥考瑞大學博士研究生
分享時間:2020年8月12日晚19:00(悉尼時間晚21:00)

分享背景:社區發現(Community Detection)是網絡科學領域中一個經久不衰的重要問題。隨著深度學習的發展,研究者們逐漸從傳統的統計推斷和譜聚類等方法中解放了出來。
在本次公開課中,講者將分享深度學習時代的社區發現工作的進展、挑戰,以及前景光明的研究方向。
分享提綱:
問題背景介紹
研究動機
研究現狀
挑戰和機遇
總結與展望
GitHub 資源庫 https://github.com/JiaWu-Repository
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