报告题目：基于图卷积网络的推荐算法研究

报告时间：2021年6月21日 10:50-11:30

报告地点：吉林大学中心校区计算机楼报告厅B108

报 告 人：程志勇

报告人简介：

程志勇，博士，山东省人工智能研究院研究员。于2007年、2010年、2016年分别在华中科技大学、西安交通大学、新加坡管理大学取得本科、硕士、博士学位。博士毕业后，曾在新加坡国立大学计算机学院从事博士后研究工作。主要研究方向包括多媒体内容分析和信息检索。发表CCF A类会议论文和ACM/IEEE汇刊40余篇，其中包括ACM SIGIR、MM、WWW、IJCAI、TOIS、TKDE、TIP、TMM。获“2018吴文俊人工智能科学技术奖”优秀青年奖，2019年分别获“ACM SIGIR”最佳论文提名奖和“ACM Multimedia”最佳论文提名奖。主持国家自然科学基金青年项目1项，入选山东省泰山攀登计划团队，山东省高校青年创新团队，济南市高校创新团队。

报告内容简介：

图卷积网络因其强大的特征表示学习能力被广泛应用于多种任务之中。在推荐系统中，图卷积网络可以利用来自高阶邻居的协同信号来学习更好的用户喜好和商品特征表达，展现出了强大的潜力。关于图网络推荐模型的研究主要包括：展示图卷积网络方法在解决属性感知推荐系统中的关于属性缺失问题的优势；一个新的IMP-GCN推荐模型；提出建立高阶邻居之间的直接连接并采用单层GCN来学习节点表征，简化模型并提高学习效率。

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