对话亚洲高校首个博士论文奖-裘捷中丨KDD2022

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KDD 2022 博士论文奖获奖结果已经公布，来自斯坦福大学的Rex Ying（应智韬）获得博士论文奖WINNER 奖，清华大学裘捷中获得Runner Up 奖 。

KDD，全称国际数据挖掘与知识发现大会，是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议，也是首个引入大数据、数据科学、预测分析等概念的会议。会议自1995年举办第一届以来，今年的 KDD 大会是第 28 届，会议将于 8月14日-18日在美国华盛顿会议中心举行。KDD2022论文接收结果早前已经公布，共收到 2448 篇投稿，其中 449 篇被接收，接收率为 18.3%。

8月3日10:30，我们有幸邀请到耶鲁大学计算机系的Rex Ying（应智韬）、清华大学裘捷中二位讲者给大家带来精彩的分享！

对话问题抢先看：

“ 印象最深的投稿经历是什么？有什么投稿经验可以和大家分享？

应该如何规划自己的博士研究生涯？能用一个关键词或者一句话概括你读博期间的最大感悟吗？

读完博之后，未来计划开展哪些研究？可否简单介绍一下关于目前AI领域的研究热点和难点问题，有哪些值得研究的问题？”

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* 嘉宾简介 *

Rex Ying（应智韬）:

美国耶鲁大学计算机系的助理教授，kumo.ai的创始工程师。主要研究方向为AI和机器学习在图数据结构上的算法和应用，包括图神经网络，表示学习，几何深度学习等。他是很多图学习领域常用算法的作者，包括GraphSAGE, PinSage, GNNExplainer等。Rex在社交网络，推荐系统，生物计算，物理模拟等应用场景中设计并落地图学习算法；他的框架在Pinterest，Amazon等多家公司被应用和部署。Rex是LoG 2022的领域主席，并且在KDD, ICML, ICLR, NeurIPS等多个会议举办图学习以及应用的Workshop和竞赛。Rex于2022年1月获得斯坦福大学计算机系博士学位，导师是Jure Leskovec。

报告简介：

In this thesis I present a series of work that pioneers the use of graph neural networks (GNNs) to tackle the challenges of representation learning on graphs in the aspects of explainability, scalability, and expressiveness. In the first part, I demonstrate my framework of GraphSAGE as a general but powerful overarching graph neural network framework. Under the framework of GraphSAGE, the second part presents a series of works that improve the expressive power of GNNs through the use of hierarchical structure, geometric embedding space, as well as multi-hop attention. Finally I demonstrate a variety of applications of GNNs in areas of recommender system, anomaly detection and physical simulations.

裘捷中:

腾讯高级研究员，主要研究方向是图数据的算法设计和表示学习。他关于图表示学习的工作 NetMF 和 GCC 分别是是 WSDM'18 和 KDD'20 当年会议第二高引用和最高引用论文。他曾获得 2018 MSRA 微软学者提名奖、2022 北京市优秀毕业生、2022 清华大学优秀毕业论文。他于 2022 年 1 月获得清华大学计算机科学与技术系博士学位，导师为唐杰教授。

报告简介：

该论文从多个角度研究图表示学习，包括节点嵌入的谱理论，基于谱理论的大规模节点嵌入的算法，图神经网络的自监督学习算法和图表示学习的应用等，对图结构数据的理解、分析和推理做出了重要贡献。

* 主持人简介 *

刘潇：

清华大学计算机系硕士一年级研究生，主要研究方向是大规模预训练语言模型训练和知识图谱构建、表示与推理。他在KDD, ACL, WWW, TKDE等会议期刊上发表多篇论文，主要工作包括预训练模型提示学习中P-Tuning系列工作，以及获得WWW 2022最佳论文提名的自监督实体对齐工作SelfKG。他曾获2020年CCF全国优秀大学生奖，2021年清华大学本科生优秀毕业论文，清华大学计算机系优秀本科毕业生等奖励。导师为唐杰教授。

* 活动安排 *

10:30-10:50  报告分享

报告人：Rex Ying（应智韬）

报告题目：Towards Expressive and Scalable Deep Representation Learning for Graphs

10:50-11:10  报告分享

报告人：裘捷中

报告题目：Graph Representation Learning: Spectral Theory and Self-supervised Learning

11:10-12:10 冠亚军对话

嘉宾：应智韬、裘捷中

主持人：刘潇

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