光华讲坛——社会名流与企业家论坛第6554期
主题：双曲空间图表示学习及其应用
主讲人：新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心 冯山山
时间：7月21日 10:30-11:30
直播平台及会议ID：腾讯会议，会议ID：833-689-840
主办单位：管理科学与工程学院 金融科技国际联合实验室 金融智能与金融工程省重点实验室 科研处
主讲人简介：
冯山山博士现任新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心研究科学家,其主要学术研究方向为数据挖掘与人工智能。已在包括TKDE、TOIS、TPAMI、SIGKDD、SIGIR、ICDE等在内的高水平国际期刊和学术会议上发表50余篇学术论文,其中CCF-A类论文20余篇。担任SIGKDD、ICDE、SIGIR、IJCAI、AAAI、CIKM等会议的程序委员会委员以及TKDE等期刊的审稿人。本科毕业于中国科学技术大学电子工程与信息科学系，博士毕业于新加坡南洋理工大学计算机科学与工程学院。此外，具备一定的金融研究背景，持有全球风险管理专业人士协会FRM证书，并通过特许金融分析师协会CFA三级全部考试。
内容提要：
图嵌入模型旨在学习低维节点表示以保留原始图结构，引起了广泛的研究兴趣。然而，大多数现有模型往往利用欧式空间来学习每个节点的低维特征，这不能有效地刻画复杂的网络拓扑信息，例如层次结构。不同于传统的欧式空间方法，双曲空间能够利用负曲率空间中的独有几何特性来刻画复杂网络中的层次结构信息。本讲座主要介绍双曲空间的几何特性，双曲空间图表示的技术原理和研究动态，以及双曲空间图表示的相关应用，并探讨其在金融科技中的潜在应用和发展。本讲座的预期目标是让听众能够理解双曲空间与欧式空间的区别，并了解双曲空间图表示学习的技术原理和应用研究。
