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演讲摘要：针对图数据的相似性检索，其目标在于从海量候选图数据中查询得到与给定图数据相似性或相关性最高的数据，广泛应用于数据库管理、推荐系统等场景。本次报告介绍传统的图相似性检索方法以及基于深度学习的图相似性检索方法，总结现有工作的优势和不足，进而汇报我们针对此问题的初步探索以及未来的研究计划。
讲者简介：西安交通大学教授。其研究方向为大数据，机器学习，网络安全等方向。曾主持国家重点研发计划项目课题、国家自然科学基金优秀青年科学基金项目、教育部-中国移动“人工智能”建设项目等，并在SIGMOD、VLDB、ICDE、KDD、NeurIPS、ACL、IEEE TKDE、IEEE TIFS等国内外学术期刊和会议上发表学术论文80余篇。
第38届CCF中国数据库学术会议（NDBC 2021）
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