6月6日，应数学与统计学院的邀请，广东财经大学蔡佳教授线上为我院师生作题为“Graph Neural Networks: Theorey and Algorithms ”的学术报告。数学与统计学院师生共十余人参加此次报告。

本次报告，蔡老师从现实场景交通拥堵预测出发介绍了图神经网络作为一种处理图结构数据的工具受到了广泛的关注。然而，大多数现实世界中的异构图包含不同类型的对象和链接，处理这类图的难度显著增加，给GNN模型设计带来了额外的挑战。随后，针对这一挑战，蔡老师研究了基于相似性正则化损失和分层融合的异构图神经网络（SHGNN）、基于虚拟节点的异构图卷积网络（VNHGCN）以及一种用于交通流预测的新型时空因果图神经网络这三种类型的课题。最后，蔡老师通过理论分析与实验验证了这三种方法的有效性。

报告结束后，蔡老师对师生提出的相关问题进行了积极的回答，开拓了在场学生的科研视野，受益匪浅。

专家简介：

蔡佳，博士，教授，博士生导师。2009年10月博士毕业于香港城市大学数学系，师从德国洪堡基金、国家杰青获得者、《Analysis & Applications》期刊总编、澳大利亚悉尼大学教授周定轩。2009年-2015年曾数次访问香港城市大学，2017年2月-2018年2月访问美国纽约州立大学奥尔巴尼分校。 2013年2月-2016年12月获聘为广东财经大学“卓越青年教师”校长特聘教授，2019年6月破格晋升为教授，同年12月入选广东省级人才计划。现担任中国工业与应用数学学会大数据与人工智能专委会委员、金融科技与算法专委会常务委员，广东省计算数学学会常务理事，广东省计算机学会大数据专委会委员。担任国家自然科学基金评审专家，广东省自然科学基金评审专家，教育部科技管理系统入库专家，湖北省科技厅项目评审专家，江苏省科技厅项目评审专家，黑龙江省科技厅项目评审专家。主持和承担国家自科(青年、面上)、国家社科重点项目、香港资助局科研项目，国家统计局重点项目，广东省自然科学基金，教育部人文社科，广州市科技计划等合计20余项，其中主持国家自然科学金3项(已完成2项)。已在国内外著名期刊《Applied and Computational Harmonic Analysis》，《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》，《Neural Networks》，《Neural Computation》，《Journal of Multivariate Analysis》，《Engineering Applications of Artificial Intelligence》，《Cognitive Computation》，《Expert Systems With Applications》，《 Complex & Intelligent Systems》，《Neurocomputing》，《中国科学》(中英文版)以及计算机领域的IJCNN，ICONIP，ICDM等著名会议发表(含已接收)SCI、EI检索论文近30篇。

（数学与统计学院 唐新 李海锋）