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
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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/
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