本期为TechBeat人工智能社区第337期线上Talk。

北京时间8月26日(周四)晚8点，第四范式资深算法研究员—张永祺的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “AutoSF+: OGB-KG任务榜首模型技术解析”， 届时将分享第四范式在 基于自动化的研究过程中所面对的 挑战与新发现。

更多了解知识图谱及AutoML算法情况【】

Talk·信息

主题：AutoSF+: OGB-KG任务

榜首模型技术解析

嘉宾 ： 第四范式资深算法研究员

张永祺

时间：北京时间8月26日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·提纲

知识图谱，作为一种特殊的结构化数据，启发了如搜索、问答、医疗、金融等领域许多下游应用，对数据挖掘和机器学习都具有重要的意义。在相关技术中，知识图谱嵌入机具前景，其中关键问题在于如何建模合适的打分函数，第四范式基于自动化的研究，让自动化设计打分函数成为可能，并取得出色效果。

本次分享主要为：

1、Introduction

  • Knowledge Graph

  • Knowledge Graph Embedding

  • Automated machine learning

2、AutoSF+

  • Background

  • Search space

  • Search algorithm

  • Experiments

3、Summary

Talk·参考资料

这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

[1] 论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2107.00184.pdf

[2] 知识图谱背景：A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition and Applications

https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdf

[3] 知识图谱嵌入科普文

https://zhuanlan.zhihu.com/p/332484010

[4] 自动化机器学习简介

https://blog.csdn.net/weixin_43841688/article/details/118715898

[5] 由表及里介绍知识图谱及AutoML! OGB KG链接预测任务榜首模型技术解析

Talk·提问交流

通过以下两种方式提问都将获得微信现金红包奖励哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call和问题，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

你的每一次贡献，我们都会给予你相应的i豆积分，还会有惊喜奖励哦！

方式 ②

在本文留言区直接提出你的问题，或扫描下方二维码提问！

♫. ♪ ~ ♬..♩~ ♫. ♪..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩

♫. ♪ ~ ♬..♩~ ♫. ♪..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩

♫. ♪ ~ ♬..♩~ ♫. ♪..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩

♫. ♪ ~ ♬..♩~ ♫. ♪..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩..♩~ ♫. ♪ ~ ♬..♩

快来提问啦！

Talk·嘉宾介绍

张永祺

第四范式资深算法研究员

张永祺博士，2020年3月加入第四范式科学技术部，担任算法研究员，从事机器学习算法研究，负责自动化知识表示学习（AutoKGE）相关的研究工作。 其研究成果在链接预测、实体对齐等基线上达到国际领先水平，将AutoKGE相关工作发表于国际顶级会议期刊ICDE、VLDB Journal、NeurIPS上。 其中论文Interstellar获得人工智能顶会NeurIPS spotlight paper(3%)认可，将AutoKGE概念推向学术前沿。

于2020年3月在香港科技大学获得博士学位，主要研究方向为自动化机器学习，知识图谱表示及深度学习。于2015年在上海交通大学获得学士学位。

个人主页：

https://yzhangee.github.io/

如果你也想成为讲者

自荐 / 推荐

单人Talk | 团队专场 | 录播or直播 | 闭门交流

多种方式任你选择！

推荐讲者成功也有奖励哦~

关于TechBeat人工智能社区

TechBeat(www.techbeat.net)隶属于将门创投，是一个荟聚全球华人AI精英的成长社区。

我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验，加速并陪伴其学习成长。

期待这里可以成为你学习AI前沿知识的高地，分享自己最新工作的沃土，在AI进阶之路上的升级打怪的根据地！

更多详细介绍>>