本期为TechBeat人工智能社区第497期线上Talk！

北京时间5月17日(周三)20:00，北京航空航天大学计算机学院 助理教授—孙庆赟的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！她与大家分享的主题是: “图学习里的拓扑不均衡问题初探 ”，届时将介绍和探讨图学习中的不均衡问题与未来发展方向。Talk·信息
▼主题：图学习里的拓扑不均衡问题初探嘉宾：北京航空航天大学计算机学院助理教授 孙庆赟时间：北京时间 5月17日 (周三) 20:00
地点：TechBeat人工智能社区http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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不均衡问题是机器学习中的典型问题，现有方法大多集中于数量不均衡上，然而图数据的结构特性使其具有独特的拓扑不均衡问题。图数据中的拓扑不均衡反映在哪些方面，如何理解并缓解拓扑不均衡问题，是尚未引起领域关注的关键问题。本次讲座主要分别针对图拓扑不均衡问题中的两类典型现象“位置不均衡”和“层次不均衡”进行了分析和探讨，相关论文发表于CIKM 2022（Position-aware Structure Learning for Graph Topology-imbalance by Relieving Under-reaching and Over-squashing，获最佳论文荣誉提名奖）以及WWW 2023 (Hyperbolic Geometric Graph Representation Learning for Hierarchy-imbalance Node Classification，spotlight，0.8%)。

Talk大纲

1、背景介绍：图学习中的不均衡问题2、位置不均衡：位置感知的图结构学习方法3、层次不均衡：双曲几何视角的图学习方法4、总结与未来发展方向

Talk·预习资料

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paper链接：

https://arxiv.org/pdf/2208.08302.pdf

paper链接：

https://arxiv.org/pdf/2304.05059.pdf

Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍▼

孙庆赟，博士，北京航空航天大学计算机学院助理教授。主要研究方向为数据挖掘、图学习，已在TPAMI、TKDE、WWW、AAAI等国际期刊和会议发表多篇学术论文，获国际服务质量顶级会议IWQoS 2022唯一最佳论文奖、国际数据挖掘顶级会议CIKM 2022最佳论文荣誉提名奖、ICDM 2021最佳论文候选、WWW 2023热点论文，一作论文入选PaperDigest评选的WWW最具影响力论文；获2022年北京市大数据与脑机智能高精尖创新中心卓越研究奖、2021年中国“互联网+”大学生创新创业大赛北京市一等奖等；担任国际著名期刊TKDE、TNNLS、TWEB、TMM、NN、PR、JMLC、JCST和国际顶级会议NeurIPS、AAAI、WWW、KDD、ICDM审稿人。

Github：

https://sunqysunqy.github.io/

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