报告时间：2021年7月17日 10：00-11：00

报告地点：兰州大学本部飞云楼406室

报告人：刘起东   主持人：刘冀钊

报告人简介：刘起东，男，硕士生导师；2018年12月毕业于兰州大学（信息科学与工程学院），获工学博士学位；2019-2021在新加坡南洋理工大学（School of Electrical and Electronic Engineering）从事博士后研究工作；现为郑州大学信息工程学院副教授（直聘）。主要研究方向包括推荐系统、复杂网络、群体智能、时空数据分析以及图神经网络等。目前主持国家自然科学基金1项，中国博士后基金面上项目1项。已在国际知名期刊和会议上发表10余篇论文，并担任多个国内外重要刊物和会议的审稿人，包括IEEE T-CYB、KBS、AAAI等。

报告摘要：图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是深度学习领域的前沿热点议题，尤其是图卷积网络（Graph Convolutional Networks, GCN）提出以来，深度学习有了实现因果推理的潜力。GNN处理非结构化数据时的出色能力使其在网络数据分析、推荐系统、物理建模、自然语言处理和图上的组合优化问题方面都取得了新的突破。本报告将追踪相关领域的前沿进展，研讨最新论文，孕育研究思路。