讲座主题：
图神经网络研究进展与趋势
主讲人姓名及介绍：
王啸，北京邮电大学助理教授，硕士生导师，鹏城实验室助理研究员。研究方向为图神经网络、数据挖掘与机器学习。清华大学博士后，天津大学博士，美国圣路易斯华盛顿大学联合培养博士，入选微软亚洲研究院铸星学者，ACM China北京分会新星。共发表论文70篇，其中CCF A类论文30余篇，ESI高被引论文1篇，1篇提名WWW 2021最佳论文, 1篇提名ICDM 2021最佳论文，3篇入AAAI2017/WWW2019，2020最有影响力论文榜单。出版教材和专著各一部。担任WWW/AAAI/IJCAI的高级程序委员会委员。主持多项国家自然科学基金和CCF-腾讯犀牛鸟科研基金，CCF高级会员。
报告摘要：
图神经网络已成为当前深度学习领域的新浪潮，是目前学术界与工业界处理图数据的重要手段之一。本次报告将系统介绍图神经网络的研究进展和趋势。首先探讨当前图神经网络的基本特性，进而围绕特性反思其背后存在的问题。图神经网络的优越性能往往来自于良好的输入结构及结构捕捉能力，低通滤波特性等，因此在实际中面临着低质图结构、节点特征刻画不足、信息利用欠缺等挑战。本次报告将涵盖图结构学习、异配图神经网络、图神经网络的统一框架以及自监督学习等方面的进展，为理解图神经网络带来新的视角，并赋予图神经网络更强大与全面表达能力。
