报名开启| KDD2022博士论文奖冠亚军对话

Rex Ying（应智韬）:

美国耶鲁大学计算机系的助理教授，kumo.ai的创始工程师。主要研究方向为AI和机器学习在图数据结构上的算法和应用，包括图神经网络，表示学习，几何深度学习等。他是很多图学习领域常用算法的作者，包括GraphSAGE, PinSage, GNNExplainer等。Rex在社交网络，推荐系统，生物计算，物理模拟等应用场景中设计并落地图学习算法；他的框架在Pinterest，Amazon等多家公司被应用和部署。Rex是LoG 2022的领域主席，并且在KDD, ICML, ICLR, NeurIPS等多个会议举办图学习以及应用的Workshop和竞赛。Rex于2022年1月获得斯坦福大学计算机系博士学位，导师是Jure Leskovec。

裘捷中:

腾讯高级研究员，主要研究方向是图数据的算法设计和表示学习。他关于图表示学习的工作 NetMF 和 GCC 分别是是 WSDM'18 和 KDD'20 当年会议第二高引用和最高引用论文。他曾获得 2018 MSRA 微软学者提名奖、2022 北京市优秀毕业生、2022 清华大学优秀毕业论文。他于 2022 年 1 月获得清华大学计算机科学与技术系博士学位，导师为唐杰教授。

刘潇：

清华大学计算机系硕士一年级研究生，主要研究方向是大规模预训练语言模型训练和知识图谱构建、表示与推理。他在KDD, ACL, WWW, TKDE等会议期刊上发表多篇论文，主要工作包括预训练模型提示学习中P-Tuning系列工作，以及获得WWW 2022最佳论文提名的自监督实体对齐工作SelfKG。他曾获2020年CCF全国优秀大学生奖，2021年清华大学本科生优秀毕业论文，清华大学计算机系优秀本科毕业生等奖励。导师为唐杰教授。