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报告题目：图算法与机器学习的交互

报告人：朱春江（北卡罗来纳大学绿堡分校助理教授）

报告时间：2022年10月14号 10:00-11:00

地点：腾讯会议 351-388-206

报告摘要：图是描述现实世界实体之间成对关系的基本数据结构。图算法已被广泛用于各种机器学习任务中，例如基于图的机器学习、图神经网络和图聚类。其中，图稀疏是指用稀疏图来近似任意图的任务并已广泛应用于在设计高效的近似算法。在此次讲座中，我将首先讨论图稀疏的几个概念，然后展示它们在机器学习中的应用。最后，我将讨论机器学习的工具，VC维度，如何在图算法的设计中发挥作用。

报告人简介：朱春江目前是北卡罗来纳大学绿堡分校计算机科学系的助理教授。他的研究兴趣包括机器学习、算法设计和分析、药物发现中的人工智能和网络物理系统。此前，他是康涅狄格大学机器学习和健康信息学实验室的博士后。他于2015年和2011年分別获得香港城市大学计算机科学博士学位和中国科学院硕士学位。 他已在 ICML、SIGIR、AAAI、ALENEX 和 IEEE IoT Journal 等顶级会议和期刊上发表多篇论文。

个人主页：//chunjiangzhu.github.io/