报告人：孙相国 博士 香港中文大学
主持人：刘波
报告时间：2024年12月25日（周三）上午10:00
报告地点：东南大学九龙湖校区计算机楼513报告厅
报告摘要：In this talk, we will present a new data-level perspective on non-linear data structures, which is crucial to push existing Artificial General Intelligence forward to a wider range of applications. We will present a data-operation level technique, namely graph prompt, and present how this new research topic may help to solve more general graph learning problems and further present its potential in AI for social science (AI4SS). We will compare this future technique with existing LLM-driven frameworks and discuss how to further integrate the advantages of both LLMs and Graphs in social computing area.
报告人简介：孙相国博士现任香港中文大学博后研究员，CAAI中国人工智能学会社会计算专委会委员。他于东南大学计算机系获博士学位（导师刘波教授）。他广泛结合心理学、社会学，和计算机科学，完成了很多新颖的在线社交网络交叉学科研究工作，包括社交网络行为分析、网络异常检测、图学习等等。在国际顶尖数据挖掘类会议和期刊发表高水平论文近30篇。有两篇一作论文分别入选KDD23和WSDM2021最具影响力论文。其中以第一作者身份发表的KDD论文获得“最佳研究论文奖”，为该会议创立以来中国大陆和港澳地区首次。他被中国人工智能学会授予2023年度“社会计算青年学者新星”(面向全球华人青年学者评选，同年度仅10人)。
