计算机科学与技术学院博士研究生在国际顶级期刊发表学术论文

近日，国际顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（IEEE TPAMI）以长文（regular paper）形式接收了我校计算机科学与技术学院网络与信息安全研究室的学术论文“Heterogeneous Hypergraph Variational Autoencoder for Link Prediction”（DOI: 10. 1109/TPAMI. 2021. 3059313）。2017 级博士研究生樊好义为该论文的第一作者，导师张凤斌教授为通讯作者。这是我校首次在该期刊上发表论文。

IEEE TPAMI 当前 SCI 影响因子为 17.861，是人工智能、机器学习、图像处理、机器视觉等多个计算机科学领域的顶尖国际期刊，是 JCR 一区 Top 期刊、中科院分区一区期刊、中国计算机学会推荐期刊人工智能方向 A 类期刊。

网络表示学习（Network representation learning）旨在潜在空间中学习网络节点的低维向量表示，并将其应用于下游的各种网络数据分析任务，如节点分类、链路预测、异常检测等。针对传统异质信息网络表示学习方法无法建模网络中的高阶语义关系问题，该论文引入一种从异质图到异质超图的映射方式，利用超边来显式建模传统异质信息网络中存在的高阶语义和复杂关系，并提出了一种通用的异质超图表示学习模型，该模型能够有效建模和学习传统异质信息网络中的高阶语义和复杂关系，在异质信息网络的链路预测任务上取得了显著的效果。

樊好义同学 2016 年在计算机科学与技术学院攻读硕士学位，于 2017 年直博，师从张凤斌教授。在网络与信息安全研究室席亮老师和其他师兄弟的帮助下，他的科研能力迅速提高，并于 2018 年赴清华大学访问学习 1 年。在确定了自己的研究课题后，樊好义同学以网络表示学习为突破口，接连在Journal of Biophotonics、IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing、Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining 等顶级学术期刊和中国计算机学会推荐的顶级国际会议上发表文章，另有 2 篇 SCI 期刊论文审稿中。目前，樊好义同学已经完成博士毕业预答辩。

近三年，计算机科学与技术学院获批和建设了智能信息处理及应用黑龙江省重点实验室。学院依托中央支持地方团队项目，建设人工智能创新团队；通过与企业合作，组建了人工智能应用技术校企联合实验室，获得了企业专项经费支持；先后投入双一流建设经费 400 余万元，建立了支撑云计算、大数据处理、网络安全、图形图像处理等方面研究的科研实验平台，支持教师和研究生开展科学研究工作；依据学科、专业关键成果资助办法，支持关键成果产出；举行人工智能前沿领域系列报告会，邀请国内外相关领域著名学者来校讲学，提升师生学术视野和科研能力。计算机科学与技术学院勇担使命，争做实现强校梦征程中的“排头兵”，以更加奋进的姿态全面推进我校开启“双一流”大学内涵建设的新征程。

来源：新闻网

编辑：陈俊杰