1月5日在科技馆4306会议室，新西兰奥克兰理工大学Jian Yu（喻坚）教授应邀做客三元名家论坛，为计控学院师生作了题为“图神经网络:代数与拓扑视角”的专题讲座，副院长郑强主持，科研骨干教师及在校研究生参加。

讲座开篇，Jian Yu教授讨论了代数学对人工智能研究的支撑和推动作用并分析了两类图神经网络，包括谱图神经网络和空间图神经网络的基本运行机理。随后，Yu教授从代数拓扑的角度考察图的离散结构，并将图置于单纯复形和链复形的框架下进行讨论。将用于图编码的矩阵（包括关联矩阵、邻接矩阵和图拉普拉斯矩阵）与链复形中的梯度、散度以及边界算子和余边界算子等概念联系起来。在此基础上，探讨常用的图卷积神经网络层的功能，并将其与热扩散微分方程联系起来。最后，Yu教授介绍了基于图模体的二分图链接预测及其在推荐系统中的应用。

最后，郑强总结发言，他认为此次讲座视角独到、内涵丰富，深入研究图神经网络的代数与物理基础，在图神经网络理论模型层面具有非常深刻的意义，同时能够深度学习等相关领域研究提供重要启发。郑院长结合讲座内容，鼓励青年教师聚焦人工智能模型背后的数学、物理意义，深耕理论学术创新，推动科研原始创新发展。

此次三元名家论坛的举办，为师生搭建了高端学术交流平台，不仅加深了大家对人工智能时代数据库技术发展的认知，更为学院相关学科建设与科研创新注入了新动能。

专家介绍：

Jian Yu 教授是奥克兰理工大学计算机与信息科学系教授。他目前担任普适与智能网络计算研究实验室（UbiWeb）的主任。Yu教授博士毕业于北京大学，获计算机软件与理论专业的博士学位。他目前的研究兴趣包括面向推荐系统的深度学习、图神经网络、复杂网络、Web与普适计算、服务计算等。Yu教授是2025年新西兰-中国科学家交流计划的获得者。他担任包括《IEEE Transactions on Service Computing》在内的多本顶级期刊的副主编，并组织了10多期专刊，担任过100多个国际会议的程序委员会成员。他目前发表了160多篇高水平学术论文。

作者：郑强   责任编辑：马文明   审核：段昕