基于表示学习的知识图谱推理技术——从简单推理到复杂推理

讲座主题：基于表示学习的知识图谱推理技术——从简单推理到复杂推理

讲座时间:

2023年6月20日上午9：15~10：15

讲座地点:

图书馆305报告厅（线上）

主讲人:

王杰，现任中国科学技术大学教授，博士生导师，少年班学院副院长，国家创新人才计划青年特聘专家，国家优青，IEEE Senior Member，CCF高级会员，曾任美国密歇根大学研究助理教授。王杰教授长期从事人工智能、机器学习等相关领域的研究，主要研究方向包括：图机器学习、强化学习与机器博弈、学习优化算法等。在机器学习国际顶级期刊及会议（如IEEE TPAMI、JMLR、NeurIPS、ICML 和 ICLR 等）发表文章60余篇。曾获 SIGKDD 2014 Best Student Paper Award，代表性工作进入由美国科学院院士撰写的统计稀疏学习教材。担任 CCF 人工智能与模式识别专委会执行委员，CCF 大数据专委会执行委员，CAAI 机器学习专委会执行委员，Data Mining and Knowledge Discovery 编委，Neurocomputing 副主编，人工智能国际顶级会议 NeurIPS、SIGKDD 等领域主席，以及多个人工智能顶级会议的（高级）程序委员会委员。

主讲内容:

知识图谱蕴含丰富的人类先验知识，具有重要的学术价值和广泛的应用前景。知识图谱推理作为知识图谱领域的核心技术，能够极大地扩展现有知识的边界，有力地辅助人类进行智能决策。本报告将结合知识图谱近年来的研究趋势与应用场景，聚焦从单一图谱推理到联合外部信息推理、从结构化输入到自然语言输入的层次递进的推理场景，介绍我们在基于表示学习的知识图谱推理方向取得的进展。最后，我们将展望知识图谱推理技术未来发展所面临的若干挑战和机遇。