本期为TechBeat人工智能社区第340期线上Talk。

北京时间9月2日(周四)晚8点，香港理工大学助理教授—石杰明的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “针对数亿规模大图数据的高效图嵌入算法研究”，届时将介绍针对数亿规模大图数据的高效图嵌入研究工作中的进展与挑战。这篇文章同时获得了VLDB'21 Best Research Paper Award，大家千万不要错过这次的线上talk啦！⚡

Talk·信息

主题：针对数亿规模大图数据的高效图嵌入算法研究

嘉宾：香港理工大学助理教授石杰明

时间：北京时间 9月2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

图数据在各行业发挥愈加重要的作用，如社交网络推荐等。为支持众多的应用，近年涌现出许多图嵌入算法（Network Embedding）的工作。但已有研究面临一个巨大的挑战： 现在图数据往往包含上亿规模的节点和边，已有方法需要大规模的计算资源和长时间的训练才能产生高质量的嵌入结果。石杰明与团队思考能否设计新算法，既(i)兼顾高质量嵌入效果，又能(ii)在有限计算资源下短时间内完成上亿规模大图的训练？答案是肯定的，本talk将介绍石杰明与其团队针对数亿规模大图数据的高效图嵌入研究工作。

本次分享主要为：

1、图数据及图嵌入算法背景介绍

2、针对数亿规模大图嵌入算法的研究动机

3、高效同构图嵌入算法介绍

4、高效属性图嵌入算法介绍

5、总结

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

石杰明，在香港理工大学计算机任职助理教授，曾任新加坡国立大学计算机Research Fellow进行科研工作。博士和本科学位分别获得于香港大学和南京大学。研究方向专注于大数据，数据库，机器学习算法等，特别是大规模图数据处理算法，图机器学习，GPU加速，异构数据管理等。科研成果多发表于顶级期刊和会议，例如SIGMOD，VLDB，NeurIPS，ICML，WWW，VLDBJ，TKDE等；其中一项科研成果“Scaling Attributed Network Embedding to Massive Graphs.”获颁发VLDB 2021最佳科研论文奖。亦担任多个会议和期刊的审稿专家，例如AAAI，IJCAI，ICDE，CIKM等。

个人主页：

https://www4.comp.polyu.edu.hk/~jiemshi/

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