2019年5月17日，應(yīng)多媒體計(jì)算實(shí)驗(yàn)室邀請(qǐng)，悉尼科技大學(xué)陳玲博士來(lái)我院做了題為“Graph Embedding: From Learning to Hashing”的學(xué)術(shù)報(bào)告。多媒體計(jì)算實(shí)驗(yàn)室吳樂(lè)老師主持了報(bào)告會(huì)。太陽(yáng)集團(tuán)tyc5997相關(guān)研究方向的老師和研究生參加了報(bào)告會(huì)。
首先陳玲博士介紹了圖表征學(xué)習(xí)（Graph embedding）的問(wèn)題定義和研究方向。隨后，陳玲博士列舉了圖表征學(xué) 習(xí)的相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景。圖表征哈希（Hashing basedGraph embedding）作為圖表征學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，具有時(shí)序效率高的優(yōu)點(diǎn)，但也存在更大的挑戰(zhàn)。針對(duì)上述挑戰(zhàn)，陳玲博士就她所在課題組在圖哈希學(xué)習(xí)方法上最新的研究成果，提出了兩種哈希表示模型，在圖的相關(guān)任務(wù)中，模型能夠在不損失精度的情況下獲得極大的時(shí)間效率提升。同時(shí)，陳玲博士也針對(duì)近期新的研究方向如：Mate-learning和AutoML，提出了自己的看法。報(bào)告會(huì)結(jié)束后，在座師生就感興趣的話題和陳玲博士進(jìn)行了深入交流。
陳玲博士是悉尼科技大學(xué)（UTS）的副教授。在新加坡南洋理工大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)工程博士學(xué)位。陳玲博士的主要研究興趣集中在數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)上。她曾從事基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和不確定數(shù)據(jù)的（規(guī)則和不規(guī)則）模式挖掘、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的散列和嵌入學(xué)習(xí)。她最近的工作還包括從社交網(wǎng)絡(luò)和社交媒體中發(fā)現(xiàn)知識(shí)。陳玲博士在主要的國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議上發(fā)表論文，包括SIGKDD、ICDM和SDM，以及IEEE TNNLS和TKDE等期刊。
TOP
