导语


为什么新冠病毒容易在大城市间快速传播？为什么个别电站故障可以引起大范围停电？为什么手机芯片会带来国家之间的经济博弈？怎样识别社交媒体上的关键信息节点？怎样辨别社群组织内部隐藏的关键人物？怎样判定企业在上下游经济体系中的位置？……一系列真实世界问题的挑战，催生了复杂网络研究的快速兴起。网络科学正在成为21世纪的新通识。


集智学园特邀陈关荣、樊瑛、周进、李翔、张江、闫小勇、刘宗华、石川、虞文武、赵海兴、史定华等网络科学专家作为导师，自10月16日起开展系列在线课程，介绍复杂网络的建模与应用以及相关课题。欢迎希望进入网络科学领域、提高网络分析能力、与一线专家探讨问题的朋友报名参加！


12月5日（周日）晚 19 点 30 分，北京邮电大学石川教授将为我们分享网络科学第三期第八课——图神经网络。欢迎对这一主题感兴趣的朋友，扫码预约。




直播预告




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。当前图神经网络主要针对由相同类型节点和边构成的同质图（同质网络）。然而，大量实际交互系统需要建模成由不同类型的节点和边构成的异质图（异质网络）。将神经网络应用于异质图将会有一些新的特点和挑战。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。





课程大纲




  1. 图神经网络介绍
  • 表示学习
  • 图建模方法

  • 图神经网络基本思想

  1. 图神经网络模型
  • 浅层模型

  • 深层模型

  1. 图神经网络应用
  • 套现用户检测
  • 用户意图推荐

  • 复杂用户聚类

  1. 总结





12月5日直播信息




直播时间：

12月5日（周日） 19:30-21:30


直播方式：

  • 本次课程将在集智学园 B 站免费直播
  • 付费学员在腾讯会议上课，可提问交流

扫码预约：

扫描二维码，点击“报名”预约，内附 B 站直播地址。（也可以在文末点击阅读原文报名）

主讲人


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/B类期刊和会议发表论文60余篇，英文专著一部，申请专利30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。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。
个人主页：http://www.shichuan.org/ShiChuan_ch.html

相关经典书籍/论文推荐

  1. Chuan Shi, Philip S. Yu. Heterogeneous Information Network Analysis and Applications. Springer. ISBN 978-3-319-56211-7. 2017.
  1. Xiao Wang, Deyu Bo, Chuan Shi, Shaohua Fan, Yanfang Ye, Philip S. Yu. A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications and Sources. Submitted to IEEE Transactions on Big Data  https://arxiv.org/abs/2011.14867
  2. Chuan Shi, Binbin Hu, Wayne Xin Zhao, Philip S. Yu. “Heterogeneous information network embedding for recommendation.” IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 31.2 (2018): 357-370.https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8355676
  3. Binbin Hu, Chuan Shi, Wayne Xin Zhao, Philip S. Yu. “Leveraging meta-path based context for top-n recommendation with a neural co-attention model.” Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2018. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3219819.3219965
  4. Xiao Wang, Houye Ji, Chuan Shi, Bai Wang, Yanfang Ye, Peng Cui, Philip S Yu. “Heterogeneous graph attention network.” The World Wide Web Conference. 2019. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3308558.3313562
  5. Shaohua Fan, Junxiong Zhu, Xiaotian Han, Chuan Shi, Linmei Hu, Biyu Ma, Yongliang Li. “Metapath-guided heterogeneous graph neural network for intent recommendation.” Proceedings of the 25th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining. 2019. https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3292500.3330673
  6. Binbin Hu, Zhiqiang Zhang, Chuan Shi, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yuan Qi. “Cash-out user detection based on attributed heterogeneous information network with a hierarchical attention mechanism.” Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. Vol. 33. No. 01. 2019. https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/3884


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网络科学集智课堂第三期报名中

从数学建模到多学科应用


从现实社会的关系网到虚拟的互联网，从线下到线上，我们的生活始终没有脱离复杂网络。真实的复杂网络从其诞生开始就不断地演化着。网络节点不断地增加，节点之间的连接不断地增长。然而，复杂网络的形成机制是什么？具有什么样的演化规律？它们的演化机制对网络的功能和动力学行为有什么影响？为了回答这些问题，科学家们对复杂网络的探索从未停止。

网络科学是一个蓬勃发展的崭新交叉学科，可以看做复杂系统的骨架，核心是研究各种大型复杂网络之间的共性和处理它们的普适方法，其研究对于发展复杂系统的基本理论及构建产生了极大的推动作用。

网络科学的第三个十年，已经过去了几年。从国内外网络科学研究的发展趋势来看，各种各样的更复杂的网络模型和结构以及高阶相互作用动力学引起了人们的极大兴趣。为了回应这种迫切需求， 我们网络科学第三期课程将围绕复杂网络的数学建模与应用进行多角度的介绍。

集智学园特邀陈关荣、樊瑛、周进、李翔、张江、闫小勇、刘宗华、石川、虞文武、赵海兴、史定华加入打造第三期课程，欢迎你的加入。

课程目的

本课程可以帮助你：

  1. 带你广泛了解网络科学的热点与前沿研究，以及实际应用，获得网络科学的全景式认识；
  2. 有意识地打造你自己的思维框架，梳理问题，提炼模型；

  3. 动手实践代码，解决具体问题；


我们希望你：

  1. 对网络科学、交叉学科研究感兴趣，有探索的动力

  2. 具有独立探索科学问题的思考力

  3. 具备一定的科研经验和科研能力


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本课程可开发票。


课程奖学金

我们鼓励课程学员通过共创方式，输出内容，促进交流，共同学习。具体方式如下，可获取奖学金300元/人。


1. 公开分享/文章写作
a. 公开分享：可解读相关论文，或参与课程代实践讲解
b. 文章写作：论文解读，或学习路径、资源汇总贴等


2. 参与课程笔记整理
a. 目前笔记团队由来自中国地质大学、清华大学、华南理工大学、新疆财经大学、山东理工大学、厦门大学等高校的同学组成，欢迎更多朋友加入。每次课程结束后，小分队会把课程笔记在学员群内共享，方便大家进一步消化学习


3. 在课程内部孵化网络科学分主题小社区，促进专题讨论与交流


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从数学建模到多学科应用——网络科学·集智课堂全新升级


    往期回顾


    地址：https://campus.swarma.org/course/1744


    地址：https://campus.swarma.org/course/3534


    地址：https://campus.swarma.org/course/3541



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