今年已過半，AI 科技評論攜手各大高校、企業(yè)研究機構為大家?guī)砹?00多場頂會論文直播，包括 AAAI、ICLR、ICML、CVPR、ACL、KDD、ECCV 等一系列 AI 學術頂會。

如今，我們又將迎來 IJCAI 2020 的首場論文直播！

本場直播的主題是：“社區(qū)發(fā)現(xiàn)的深度學習方法：進展、挑戰(zhàn)、機遇”。論文由數據挖掘領域大牛 Philip S. Yu 攜手悉尼麥考瑞大學、澳大利亞聯(lián)邦科學與工業(yè)研究組織Data61部門、中國科學院、武漢大學的研究者共同完成。

論文地址：https://www.ijcai.org/Proceedings/2020/693 

社區(qū)發(fā)現(xiàn)（Community Detection），簡單來說就是從網絡 G 中發(fā)現(xiàn)社區(qū)集合 C。該網絡指的是一種特殊的圖，對現(xiàn)實世界中的系統(tǒng)（例如，互聯(lián)網、學術合作網絡以及社交群組）中的復雜關系進行了抽象。

社區(qū)發(fā)現(xiàn)作為網絡科學領域中一個經久不衰的重要問題，隨著深度學習時代的到來，該領域的研究者也逐漸從傳統(tǒng)的統(tǒng)計推斷（例如，隨機分塊模型）和傳統(tǒng)機器學習（例如，譜聚類）方法中解放了出來。

深度學習因其處理高維圖數據的強大能力，能極大地提升了社區(qū)發(fā)現(xiàn)的性能。近五年來，用于社區(qū)發(fā)現(xiàn)的深度學習方法，被廣泛地研究。

那么，深度學習時代的社區(qū)發(fā)現(xiàn)工作有哪些特點，研究者們遇到了哪些挑戰(zhàn)，有哪些前景光明的研究方向呢？

Philip S. Yu 團隊在這篇論文中，不僅全方位地回顧了模型和算法研發(fā)方面相應的技術趨勢，并詳細闡述了基于深度學習領域的社區(qū)發(fā)現(xiàn)進展，還指出了將深度學習用于社區(qū)發(fā)現(xiàn)任務時存在的七個重大挑戰(zhàn)——這在一定程度上將為下一代社區(qū)發(fā)現(xiàn)研究指明方向。

對于社區(qū)發(fā)現(xiàn)領域的研究者而言，這篇頂會綜述文章非常值得一讀。

 8月12日晚19點，AI 科技評論特意邀請到了論文一作——悉尼麥考瑞大學的博士研究生劉凡楨帶來首場 IJCAI 系列直播，對這篇文章進行深度解讀！

另外，跟數據挖掘領域大牛 Philip S. Yu合作又是一種什么體驗呢？劉凡楨也能跟大家分享分享在跟 Philip S. Yu 合作的經歷和故事哦~ 機會不容錯過！

分享主題：社區(qū)發(fā)現(xiàn)的深度學習方法：進展、挑戰(zhàn)、機遇

分享嘉賓：劉凡楨，悉尼麥考瑞大學博士研究生

分享時間：2020年8月12日晚19:00（悉尼時間晚21:00）

分享背景：社區(qū)發(fā)現(xiàn)（Community Detection）是網絡科學領域中一個經久不衰的重要問題。隨著深度學習的發(fā)展，研究者們逐漸從傳統(tǒng)的統(tǒng)計推斷和譜聚類等方法中解放了出來。

在本次公開課中，講者將分享深度學習時代的社區(qū)發(fā)現(xiàn)工作的進展、挑戰(zhàn)，以及前景光明的研究方向。

分享提綱：

• 問題背景介紹

• 研究動機

• 研究現(xiàn)狀

• 挑戰(zhàn)和機遇

• 總結與展望

• GitHub 資源庫 https://github.com/JiaWu-Repository  

如何加入？           

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