报告时间：2023年12月15日（周五）16:00-20:00
报告地点：beat365亚洲体育在线2号楼311室
报告题目：面向医疗的图挖掘研究分享
报告简介：图是一种广泛的数据结构，为实体和交互数据提供强大的表征学习能力。随着人工智能和机器学习的进步，图挖掘领域近期取得了快速的发展。另一方面，公共卫生领域的科研和临床实践生成了大量的交互型数据，而对先进的图挖掘概念和技术的探索还很有限。在这次演讲中，阳及博士会介绍其团队在健康图数据挖掘方向的科研愿景和目标，并展示最近在探索多模态图构建、可信赖的图建模和联邦图学习中的几个成果范例。最后讨论一些未来可能受益于结合数据挖掘和健康信息学研究的潜在问题和应用。
报告人介绍：阳及（Carl Yang），埃默里大学计算机系助理教授。其于2014年在浙江大学竺可桢学院获得工学学士学位，于2020年在伊利诺伊大学香槟分校获得博士学位，师从Jiawei Han教授。他的科研方向包括图数据挖掘、应用机器学习、知识图谱和联邦学习，以及它们在社交网络、推荐系统、神经科学和医疗保健等领域的应用。阳及博士的研究成果发表于横跨数据挖掘和健康信息学领域的120余篇顶会或顶刊论文。他也曾获得UIUC 2020博士论文奖，ICDM 2020最佳论文奖，KDD 2022健康日最佳论文奖，ML4H 2022最佳论文奖，Amazon Research Award，Microsoft Accelerating Foundation Models Research Award，OpenAI Research Access Award等荣誉。
