本期为TechBeat人工智能社区第337期线上Talk。

北京时间8月26日(周四)晚8点，第四范式资深算法研究员—张永祺的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “AutoSF+: OGB-KG任务榜首模型技术解析”，届时将分享第四范式在基于自动化的研究过程中所面对的挑战与新发现。

Talk·信息

主题：AutoSF+: OGB-KG任务榜首模型技术解析

嘉宾：第四范式资深算法研究员张永祺

时间：北京时间 8月26日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提纲

知识图谱，作为一种特殊的结构化数据，启发了如搜索、问答、医疗、金融等领域许多下游应用，对数据挖掘和机器学习都具有重要的意义。在相关技术中，知识图谱嵌入机具前景，其中关键问题在于如何建模合适的打分函数，第四范式基于自动化的研究，让自动化设计打分函数成为可能，并取得出色效果。

本次分享主要为：

1、Introduction

• Knowledge Graph

• Knowledge Graph Embedding

• Automated machine learning

2、AutoSF+

• Background

• Search space

• Search algorithm

• Experiments

3、Summary

Talk·参考资料

这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

[1] 论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2107.00184.pdf

[2] 知识图谱背景：A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications

https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdf

[3] 知识图谱嵌入科普文

https://zhuanlan.zhihu.com/p/332484010 

[4] 自动化机器学习简介

https://blog.csdn.net/weixin_43841688/article/details/118715898

[5] 由表及里介绍知识图谱及AutoML! OGB KG链接预测任务榜首模型技术解析

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

张永祺博士，2020年3月加入第四范式科学技术部，担任算法研究员，从事机器学习算法研究，负责自动化知识表示学习（AutoKGE）相关的研究工作。其研究成果在链接预测、实体对齐等基线上达到国际领先水平，将AutoKGE相关工作发表于国际顶级会议期刊ICDE、VLDB Journal、NeurIPS上。其中论文Interstellar获得人工智能顶会NeurIPS spotlight paper(3%)认可，将AutoKGE概念推向学术前沿。

于2020年3月在香港科技大学获得博士学位，主要研究方向为自动化机器学习，知识图谱表示及深度学习。于2015年在上海交通大学获得学士学位。

个人主页：

https://yzhangee.github.io/

关于TechBeat人工智能社区

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