12月17-18日，09:00-12:50，在DataFunCon2022将设立图学习论坛。本论坛由北京邮电大学教授石川老师出品，邀请来自Pinterest、香港科学技术大学（广州）、清华大学、亚马逊云科技、翼支付、阿里巴巴的6位专家学者，就图学习的相关主题进行深入的探讨分享，欢迎大家届时收看！

出品人：石川 北京邮电大学 教授

个人介绍：石川，北京邮电大学计算机学院教授、博士研究生导师、智能通信软件与多媒体北京市重点实验室副主任。主要研究方向: 数据挖掘、机器学习、人工智能和大数据分析。近5年以第一作者或通讯作者在CCF A类期刊和会议发表论文50余篇，中英文专著五部，授权发明专利20余项，相关研究成果应用于阿里巴巴、腾讯、华为、美团等公司。获得ADMA2011/ AMDA2018最佳论文奖和WWW2019最佳论文候选。研究成果获得省部级奖励5项，包括北京市和CCF科学技术奖自然科学二等奖（第一）和吴文俊人工智能科技进步一等奖（第三），获得北京市高等学校青年英才和师德先锋等称号。

吴凌飞 Pinterest 研发工程经理

个人介绍：吴凌飞博士，毕业于公立常春藤盟校之一的威廉与玛丽学院 计算机系。他的主要研究方向是机器学习，表征学习，和自然语言处理的有机结合，特别是图神经网络及其应用。目前他是美国Pinterest公司的主管知识图谱和内容理解的研发工程经理（EM）。在这之前，他是京东硅谷研究中心的首席科学家，带领 了30 多名机器学习/自然语言处理科学家和软件工程师组成的团队，构建智能电子商务个性化系统。他目前著有图神经网络图书一本，并发表了100多篇顶级会议和期刊的论文，谷歌学术引用将近3000次（H-index 28, I10-index 68)。他主持开发的Graph4NLP软件包，自2021年中发布以来收获1500+ Stars，180+ Forks，深受学术界和工业界欢迎。他曾是 IBM Thomas J. Watson 研究中心的高级研究员，并领导10 多名研究科学家团队开发前沿的图神经网络方法和系统，三次获得IBM杰出技术贡献奖。他是 40 多项美国专利的共同发明人，凭借其专利的高商业价值，共获得八项IBM发明成果奖，并被任命为 IBM 2020 级发明大师。他带领团队获得两个2022年AAAI人工智能创新应用奖（全球八个）, IEEE ICC'19, DLGMA'20, DLG'19等多个会议和研讨会的最佳论文奖和最佳学生论文奖。他的研究被全球众多中英文媒体广泛报道，包括 NatureNews, YahooNews, AP News, PR Newswire, The Time Weekly, Venturebeat, 新智元，机器之心，AI科技评论等。他是KDD，AAAI，IEEE BigData会议组委会委员，并开创和担任全球图深度学习研讨会（与 AAAI20-22 和KDD20-22等联合举办）和图深度学习自然语言处理研讨会（与 ICLR22 和NAACL22等联合举办）的联合主席。他目前担任IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 和ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data的副主编，并定期担任主要的 AI/ML/NLP 会议包括 KDD，EMNLP, IJCAI，AAAI等的SPC/AC。

演讲题目：GNN 的基础、前沿和应用

演讲提纲：近年来，图神经网络 (GNN) 领域取得了快速且惊人的进展。图神经网络，也称为图深度学习、图表示学习或几何深度学习，已成为机器学习尤其是深度学习中发展最快的研究课题之一。这一批涌现的图论和深度学习交叉的研究也影响了其他科学领域，包括推荐系统、计算机视觉、自然语言处理、归纳逻辑编程、程序合成、软件挖掘、自动化规划、网络安全和智能交通。虽然图神经网络已经获得了极大的关注，但在将其应用到其他领域时仍然面临着许多挑战，从对方法的理论理解到实际系统中的可扩展性和可解释性，从方法的健全性到在实际系统应用中的经验表现。尽管该领域实现了快速发展，从全局视角了解 GNN 的发展却始终极具挑战性。在这次演讲中，我将着重介绍一下我们最近出版的GNN城堡书：Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications。这是目前为止在图神经网络方面最为全面的一本书。本书涵盖了图神经网络的众多主题，介绍了 GNN 的基本概念和算法、GNN 的研究前沿以及 GNN 的广泛应用和新兴应用。

听众收益：

1. 介绍了 GNN 的基本概念和算法

2. GNN 的研究前沿

3. GNN 的广泛应用和新兴应用。

熊辉 香港科学技术大学（广州），人工智能学域主任，AI+实验室主任，讲座教授

个人介绍：熊辉，现为香港科学技术大学（广州）人工智能学域主任，讲座教授（Chair Professor）。长期从事数据挖掘与人工智能方面的科研工作，在Nature Communications、TKDE、TOIS、KDD、VLDB、AAAI、IJCAI、NeurIPS等国际顶级期刊和会议上发表论文300余篇。学术休假期间曾担任百度研究院副院长并主管5个实验室。他获得的部分荣誉包括AAAS Fellow、IEEE Fellow、ACM杰出科学家、中国教育部长江讲座教授、中国国家基金委海外杰青B类（海外及港澳学者合作研究基金）、哈佛商业评论2018年“拉姆.查兰管理实践奖”-全场大奖、2017 IEEE ICDM Outstanding Service Award、ICDM-2011最佳研究论文奖、和AAAI-2021最佳论文奖。

演讲题目：基于多源异构图计算的商务智能研究

演讲摘要：图数据广泛存在于丰富的商务研究场景中，图计算技术在金融、商业分析和企业人才管理等众多领域有着巨大的应用价值和前景。多源头的互联网数据存在异构性、复杂关联性等问题，本报告探索了前沿的多源异构图计算框架和多种商务领域自适应的图神经网络模型，可以充分挖掘和利用复杂图数据间的关联结构和特征来增强图算法的分析和表达能力，为企业和城市的商业发展提供精准可靠的信息。

高跃 清华大学 副教授

个人介绍：清华大学长聘副教授、博士生导师，国家青年特聘专家。主要研究领域为人工智能及计算机视觉，特别是在超图计算基础理论及应用，在IEEE TPAMI/ICCV/CVPR等国际期刊及会议发表论文100余篇，论文引用10000余次，出版视觉计算英文专著两部，多次入选Web of Science高被引科学家和爱思唯尔中国高被引学者。担任IEEE Trans. on Signal and Information Processing over Network、IEEE Signal Processing Letters、Journal of Visual Communication and Image Representation等多个国际期刊编委。

演讲题目：超图计算

演讲提纲：本报告主要介绍超图计算理论及方法。超图是一种广义的图结构，因其具有较强的数据样本间非线性高阶关联的刻画和挖掘能力而被广泛应用于数据分类、检索等任务中。报告中将首先介绍超图的基本概念和特性。接下来围绕超图计算，介绍超图结构建模、超图结构演化及超图神经网络模型。最后介绍超图计算在计算机视觉及数据挖掘等领域的应用。

听众收益：

1. 如何通过超图建模复杂高阶关联？

2. 复杂高阶关联如何引导表示学习

3. 如何应用超图计算？

王敏捷 亚马逊云科技上海人工智能研究院 资深应用科学家

个人介绍：王敏捷博士毕业于纽约大学计算机系系统研究实验室，研究方向包括深度学习系统，大规模分布式机器学习等深度学习与系统的交叉领域。发起并参与多项著名开源深度学习系统。其中包括被英伟达评为“Modern AI Engine”的Minerva系统，成为亚马逊首选深度学习框架的MXNet系统，图神经网络框架DGL，可微编程框架MinPy等。他同时也是开源社区DMLC的发起人之一，并在2016年获得英伟达博士奖学金。王敏捷目前担任亚马逊上海人工智能研究院资深应用科学家，主攻下一代深度学习框架，图神经网络并负责开源项目及开源社区建设。

演讲题目：Deep Graph Library (DGL) 回顾过去，展望未来

演讲提纲：近年来图神经网络已经成为了学界和业界的关注焦点。图神经网络结合了深度学习和图算法，对建模结构化数据的建模提供了新的思路。其特殊的网络结构也对编程范式和系统加速提出了新的挑战。本讲座将介绍我们开发的开源图神经网络框架 DGL，回顾从第一次开源发布到现在的心路历程，DGL 的核心技术优势，并介绍即将发布的 DGL v1.0 的新特性。

听众收益：

1. 介绍全球领先的开源图神经网络框架 DGL

2. 了解图神经网络的前沿热点

3. 了解图神经网络系统的机遇与挑战

徐德华 翼支付 风险管理部总监

个人介绍：风险管理部总监，模型团队负责人，负责支付、电商、通讯反诈等风控模型体系建设。

演讲题目：图计算在翼支付风控的应用

演讲提纲：

1. 图计算简介

2. 翼支付图计算体系简介

3. 图计算在风控业务中的应用案例

听众收益：

1. 图算法如何在业务中有效落地？

2. 如何提高图算法的实时效率？

3. 一些典型的欺诈行为的拓扑模式

李东 阿里巴巴 资深算法专家

个人介绍：李东分别在中山大学、华南理工大学获得学士学位和硕士学位，目前在阿里巴巴集团担任资深算法专家。李东从事风控算法十多年，具有丰富的安全算法架构经验和智能风控体系搭建经验，目前在阿里巴巴负责智能风控。他和他的团队发表的图论文曾获得CIKM2019的最佳应用论文奖。

演讲题目：图算法在风控系统中的实践

演讲提纲：介绍图算法在电商风控场景中的实践。总体介绍风控场景中的图算法，分别介绍交互内容风控的图算法、商品内容风控的图算法和动态异质图的风控实践，最后对图算法多种落地方式进行总结。

听众收益：

1. 如何利用图算法在大规模电商平台上保护野生濒危动植物？

2. 如何利用图算法识别交互场景中不断变异的垃圾内容？

3. 如何利用动态的图结构识别售假卖家？

▌如何参与？

DataFun：专注于大数据、人工智能技术应用的分享与交流。发起于2017年，在北京、上海、深圳、杭州等城市举办超过100+线下和100+线上沙龙、论坛及峰会，已邀请超过2000位专家和学者参与分享。其公众号 DataFunTalk 累计生产原创文章800+，百万+阅读，15万+精准粉丝。