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机器学习方法学术沙龙:魏少朋博士
2024年04月19日
报告题目： 异质图神经网络模型及其在企业信用风险挖掘中的应用
报告时间： 2024-04-19 10:00——2024-04-19 11:00
报告人： 魏少朋
报告地点： 腾讯会议：920-301-973
主办单位： 数据科学与人工智能学院、智能商务研究中心
【报告人简介】
魏少朋，西南财经大学工商管理学院大数据管理博士研究生，研究方向为图神经网络及其在金融科技中的应用。他曾受到国家留学基金委（CSC）资助，于2022年11月至2023年10月期间在苏黎世联邦理工学院（EHT Zurich）计算机系学习。他的研究成果发表在IEEE TKDE， Information Sciences, Neural Networks等高水平期刊上。他曾担任IEEE TNNLS， KDD等高水平期刊和会议的审稿人。
【报告摘要】
异质图（Heterogeneous Graph）广泛存在于真实世界，例如：复杂金融网络、学术网络等，它们都具有丰富的图结构信息。如何利用其中蕴含的结构信息挖掘有意义的规律，一直是一个重要且富有挑战性的问题。以异质图神经网络（Heterogeneous Graph Neural Networks）为代表的图学习方法是目前的研究热点，它们的主要特点在于通过深度神经网络建模异质图中的拓扑结构和节点间的信息交互。异质图神经网络模型非常适合理解真实世界中广泛存在的复杂异质网络结构，并在许多领域已取得了出色的表现，例如企业信用风险挖掘。本次报告介绍当前异质图神经网络模型研究存在的几个重要问题以及解决方案。
