12月22日下午，人工智能與計算機學院邀請奧克蘭理工大學Web和普適計算研究實驗室主任Jian Yu教授面向全校師生進行了題為“Graph Learning from a Heat Diffusion Perspective and its Generalization Using Algebraic Topology(基于熱擴散視角的圖學習及其代數拓撲推廣)”的學術報告。

Jian Yu（喻堅）教授在報告中首先介紹了圖學習、空域圖神經網絡、譜域圖神經網絡的基本概念，然后講解了拓撲學對圖的推廣單純復形，并從熱擴散視角重新反思了圖神經網絡的梯度、散度與拉普拉斯算子，進而深入淺析地講解了單純復形中的拉普拉斯算子：complex chains和co-chains。最后，對在模體（Motif）、二分圖與基于模體的圖注意力神經網絡上開展的研究進行了介紹。最后，Jian Yu詳細解答了師生們的提問。

Jian Yu教授是奧克蘭理工大學（《泰晤士報》高等教育世界大學2020年排名前300名）計算機科學教授、Web和普適計算研究實驗室的負責人。Jian Yu教授目前的研究方向包括面向推薦的深度學習、圖神經網絡、復雜網絡、普適與Web計算、以及面向服務的計算。Jian Yu教授已在《ACM Computing Surveys》、《IEEE Transactions on Services Computing》、《Information Fusion》等發表超過160篇學術成果，其中包括3本專著、80多篇期刊論文和80多篇會議論文。根據Google Scholar數據，Jian Yu教授h指數為30，i10指數為86，反映了研究成果的持續影響力。Jian Yu教授擔任IEEE Transactions on Services Computing（CCF A，計算機科學前6%）的副主編，該期刊是國際服務計算領域的旗艦期刊。他已擔任100多個國際會議的PC Member，為20多本Q1期刊擔任審稿人，例如《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》（影響因子8.9）和《Elsevier Knowledge-Based Systems》。

編輯：左芳舟