图学习新盛宴：GLB@KDD'23 Workshop重磅登场！

人工智能

2022-12-14 22:12:25

准备好了吗？

GLB@KDD'23 Workshop：图学习基准的未来

图学习已成为机器学习和人工智能研究的最前沿。随着其在各个领域的广泛应用，图学习技术在解锁数据的潜力和解决复杂问题方面发挥着至关重要的作用。

但是，图学习领域面临着统一基准的挑战。缺乏标准化基准阻碍了算法比较、模型评估和技术的进步。GLB@KDD'23 Workshop应运而生，旨在应对这一挑战，汇聚行业专家、研究人员和从业者共同制定统一的图学习基准。

GLB@KDD'23 Workshop 的重要性

解锁图学习的潜力： 统一的基准将为图学习算法的公平比较提供一个基准，从而加速创新和技术的进步。

推动协作： 该研讨会提供了一个平台，让图学习领域的思想领袖可以相互交流、分享见解和促进协作。

提升研究水平： 通过提供可靠的基准，GLB@KDD'23 Workshop 将提高研究水平，推动更准确和全面的图学习算法。

议程亮点

GLB@KDD'23 Workshop 将涵盖图学习基准的各个方面，包括：

- 图学习基准的现状和挑战： 专家将评估当前的基准，确定其局限性并探索改进领域。

- 新的图学习基准的开发： 研讨会将介绍新的基准提案，讨论其设计和评估方法。

- 图学习算法的评估方法： 参与者将探讨评估图学习算法的不同方法，包括指标和实验设计。

- 图学习基准在现实世界中的应用： 研讨会将展示图学习基准在自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等现实世界应用中的作用。

参与 GLB@KDD'23 Workshop

如果你正在寻找提升你的图学习技能、推动行业发展并与全球专家建立联系的机会，那么 GLB@KDD'23 Workshop 就是你的最佳选择。

提交论文截止日期：2023 年 6 月 12 日

研讨会日期：2023 年 8 月 14 日

研讨会地点：华盛顿特区

立即访问 GLB@KDD'23 Workshop 官方网站了解更多信息并提交您的论文： https://glbworkshop.github.io/

代码示例

图学习基准的示例代码：

# 导入必要的库
import numpy as np
import networkx as nx

# 创建一个图
G = nx.Graph()
G.add_nodes_from([1, 2, 3, 4, 5])
G.add_edges_from([(1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 5)])

# 计算图的直径
diameter = nx.diameter(G)

# 计算图的聚类系数
clustering_coefficient = nx.clustering(G)

# 计算图的平均最短路径长度
average_shortest_path_length = nx.average_shortest_path_length(G)

# 打印结果
print("Diameter:", diameter)
print("Clustering coefficient:", clustering_coefficient)
print("Average shortest path length:", average_shortest_path_length)