报告时间：8月19号（周五）上午10：00
腾讯会议号：995-320-288
报告题目：Graph Models and Algorithms
报告简介：Learning with graph structured data, such as social, biological, and financial networks, requires effective graph models and algorithms. This speech will mainly review some of our advances on graph models and algorithms，especially on graph neural networks.
讲者简介：周川，中国科学院数学与系统科学研究院副研究员，博士生导师。主要从事社会计算、图计算、图机器学习等领域的理论和应用研究。建立了网络马氏骨架过程的理论框架，为网络重要性排序算法提供了一个统一的数学模型；提出了基于目标上界的次模函数优化方法，为大规模次模优化问题提供了一个既快又准的落地解决方案；提出了基于本质特征空间的矩阵联合分解方法，为多图联合分析提供了一条新颖且非常有效的建模思路，成为该领域广泛采纳的比较基准。合作发表论文100余篇，其中CCF-A/B类长文50余篇，授权专利9项。研究工作受到国内外同行的肯定和认可，曾获2014年度中科院优秀博士学位论文奖、ICCS-14最佳论文奖、IJCNN-17和ICDM-21最佳学生论文奖。入选中科院数学院“陈景润未来之星”、中科院青促会会员、CCF高级会员。承担2项国家自然科学基金、3项国家重点研发计划子课题。担任中国工业与应用数学学会ICT数学专委会秘书长。
