Abstract
神经网络在处理图像、语音、文本等具有较好空间结构的数据时展现出了很好的优势，但是不能直接应用于图（Graph）这类空间结构不规则的数据上。近年来，研究人员开始研究如何将神经网络应用到到图数据上，形成了图神经网络的研究热潮，并提出 GCN、GraphSAGE、GAT 等一系列方法。本报告将介绍图神经网络，特别是异质图神经网络的最新研究进展；并结合电商场景，讲解如何利用图神经网络解决实际问题。
Short bio
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，英文专著2 部，申请专利 40 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 国际会议最佳论文奖，以及 WWW2021最佳论文候选。研究成果获得省部级奖励 5 项，包括北京市/CCF 科学技术奖自然科学二等奖（排名第一）和吴文俊人工智能科技进步一等奖（排名第三），获得北京市高等学校青年英才和师德先锋等称号。
