7月5日，信息學院大規模流數據集成與分析技術北京市重點實驗室邀請了奧克蘭理工大學的喻堅教授在瀚學樓808會議室為我校師生做了題為“淺析圖表示學習的幾個研究方向”的學術報告和交流。報告由實驗室主任韓燕波教授主持。

喻堅介紹了在數據嵌入過程中，傳統歐式空間對于特征表達的局限性，深入淺出的介紹并演示了雙曲空間等非歐式空間中數據表達力的增強。展示了傳統圖卷積神經網絡與熱力傳導模型相似性的簡單證明，從而引出了圖卷積神經網絡面臨的節點表征最終有可能全部趨近一致并喪失特征的問題，并介紹了這種問題的一種解決方法—SheafGNN。

喻堅博士是奧克蘭理工大學（《泰晤士報》高等教育世界大學2022年排名前250名）計算機科學副教授、Web和普適計算研究實驗室的負責人。喻堅博士目前的研究方向包括面向推薦系統的深度學習、圖神經網絡、復雜網絡和面向服務計算。他曾擔任100多個國際會議的PC Member，并在ACM《Computing Surveys》(IF 7.99)、 IEEE《Trans. Services Computing》(IF 8.216)、 TEEE《Trans. Intelligent Transportation Systems》(IF 6.319).等期刊發表了130余篇高水平學術論文。他是《SpringerJournal of Reliable and Intelligent Environments》的副主編，并且為《TheComputer Journal》(CORE A*)、Elsevier《JCSS》(CORE A*)和Springer《Computing》 (CORE A)等期刊組織過若干論文專輯，并組織過十多個國際會議和研討會。

編輯：左芳舟