박사 러시안 룰렛 - Juanhui Li

이벤트 정보

컴퓨터 과학 및 공학과

미시간 주립 대학

Ph.D. 논문 방어

2025 년 4 월 7 일 오전 11시 EST

https://msu.zoom.us/j/93309208251

암호 : Vincent Mattison 또는 Advisor의 요청에 따라

링크 예측 재검토 : 평가 함정에서 언어 모델 시너지에 이르기까지

작성자 : Juanhui Li

어드바이저 : Jiliang Tang 박사

인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)은 구조적 그래프 데이터와 관련된 수많은 방법으로 일상 생활의 여러 측면에 크게 영향을 미쳤습니다. 다른 엔티티 간의 관계를 모델링하는 그래프는 소셜 네트워크, 운송 시스템, 화학 분자, 전력 및 통신 네트워크 및 권장 시스템의 사용자 항목 상호 작용을 포함한 실제 데이터를 나타내는 데 널리 사용됩니다.

이러한 과제에 비추어 볼 때,이 논문은 두 가지 주요 관점에서 링크 예측을 발전 시키려고합니다. 1) 다양한 그래프 유형의 평가 함정을 식별하여 링크 예측을위한보다 진보 된 방법을 고무시키고 2) 링크 예측 기술로 언어 모델을 활용하여 다양한 실제 응용 프로그램을 향상시킵니다. 첫 번째 관점에서, 우리는 Uni-Relational 및 Multi-Relational Graph의 평가 함정을 조사합니다.