机器学习与传统算法融合的图相似度求解

活动介绍

上海白玉兰开源开放研究院发起的“青年学者论坛”，意在为国内外大数据及人工智能领域的优秀青年学者，搭建一个非正式交流平台。我们诚邀发表在国际顶会的论文作者，以第一视角介绍其学术观点、研究细节、成果展现、相关领域前沿方向等话题，促进观点碰撞及交流合作。

活动安排

• 摘要

  如何衡量图结构之间的相似度，是模式识别、数据挖掘等计算机领域，以及计算机与生物、化学等学科的交叉领域中一项基础性的问题。传统图相似度算法采用基于启发式的搜索，具有复杂度过高的缺陷；现有的机器学习图相似度算法则将图相似度计算视为一个回归问题，无法给出具体的图结构匹配情况。在本文中，我们首次提出了机器学习与传统算法相融合的图相似度求解方法，使用机器学习引导传统搜索算法进行高效搜索，能够显著提升传统搜索算法的计算效率，同时输出图结构的匹配情况。

相关论文

• Combinatorial Learning of Graph Edit Distance via Dynamic Embedding.
• Runzhong Wang, Tianqi Zhang, Tianshu Yu, Junchi Yan, Xiaokang Yang.
• IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2021.

讲师介绍

汪润中，上海交通大学在读博士生，深入研究机器学习、图论和组合优化，尤其是采用深度学习方法求解图匹配等组合优化问题，作为第一作者发表TPAMI、NeurIPS、ICCV (Oral)、CVPR 等人工智能顶会顶刊5篇。

评议人

高忠派，上海交通大学人工智能研究院博士后，读博期间到美国哈佛大学医学院Schepens眼科研究所在Eli Peli教授的指导下进行博士联合培养。主要的研究方向是三维计算机视觉、三维视觉、立体显示、虚拟现实等。

关于活动

主办方
上海白玉兰开源开放研究院（简称：白玉兰开源），是在⼯信部信发司、上海市经信委的指导下，依托上海交通⼤学⼈⼯智能研究院，由梅宏院⼠担任⾸席科学家的产业研究院。2020.07.11在世界人工智能大会上，由浦东新区区委书记翁祖亮，上海交通大学党委书记杨振斌揭牌成立，定位⾮盈利的创新平台机构。成立初衷的发展目标是，推进⼈⼯智能软件框架研发与开源，与国内外知名开源社区互联互通，汇聚国内外开发者智慧，特别是国际知名开源开发者与科学家，以开源社区平台为牵引，以提升先进算法和模型的可复现性为⽬标，推动⼈⼯智能领域开源软件的国际规则互认，在重点领域形成“算⼒、算法、数据、场景、合规”⼀体化的⼈⼯智能社区，建设国际⼈⼯智能开发⽣态⽹络的关键节点。

• 协办方：上海交通大学人工智能研究院
• 直播平台：示说(https://slidestalk.com)
• 合作社区：运筹 OR 帷幄、示说网