【活动通知】SFFAI87×CRIPAC 异构网络挖掘专题

SFFAI 合作机构 CRIPAC 简介

智能感知与计算研究中心（www.cripac.ia.ac.cn）为中科院自动化研究所独立建制的科研部门，致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的海量感知数据的智能分析与处理。瞄准国际学科前沿，面向国家公共安全、智能产业发展等重大战略需求，着眼于基础理论创新与关键技术突破以及系统解决方案的研制，努力打造成为国际一流的研究中心，是集人才培养、技术创新、产业孵化为一体的创新平台。中心目前主要在多模态智能计算、生物识别与安全、生物启发的智能计算、智能感知基础理论四个方面展开科学研究。

论文推荐

“ 《SFFAI 87期—异构网络挖掘专题》来自上海交通大学的晋嘉睿同学推荐的文章主要关注于异构网络挖掘领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”

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01

推荐理由：著名的FM模型起源，主要解决稀疏数据下的特征组合问题，是现有很多工业界点击率预估模型的启发作。

—— 晋嘉睿

02

推荐理由：著名的Wide & Deep模型，现有模型很多模型是在Wide & Deep模型的改进，比如FM和Wide & Deep的Wide部分结合作品DeepFM，和Deep部分结合作品NFM。

—— 晋嘉睿

03

推荐理由：著名的node2vec模型，结合深度优先游走和广度优先游走策略，现有模型struct2vec, metapath2vec等模型都是源于node2vec模型。

—— 晋嘉睿

04

推荐理由：尝试将神经网络与FM机制结合。

—— 晋嘉睿

05

推荐理由：尝试在图上路径维度找寻图上的交互系统。

—— 晋嘉睿

06

推荐理由：尝试在图上结点维度找寻图上的交互系统。

—— 晋嘉睿

SFFAI招募召集人！

现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了SFFAI这个公益活动。SFFAI每周举行一期线下活动，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。

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