近日，国际顶级期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》（IEEE TPAMI）以长文（regular paper）形式接收了我校计算机科学与技术学院网络与信息安全研究室的学术论文“Heterogeneous Hypergraph Variational Autoencoder for Link Prediction”（DOI: 10.1109/TPAMI.2021.3059313）。2017级博士研究生樊好义为该论文的第一作者，导师张凤斌教授为通讯作者。这是我校首次在该期刊上发表论文。
IEEE TPAMI当前SCI影响因子为17.861，是人工智能、机器学习、图像处理、机器视觉等多个计算机科学领域的顶尖国际期刊，是JCR一区Top期刊、中科院分区一区期刊、中国计算机学会推荐期刊人工智能方向A类期刊。

网络表示学习（Network representation learning）旨在潜在空间中学习网络节点的低维向量表示，并将其应用于下游的各种网络数据分析任务，如节点分类、链路预测、异常检测等。针对传统异质信息网络表示学习方法无法建模网络中的高阶语义关系问题，该论文引入一种从异质图到异质超图的映射方式，利用超边来显式建模传统异质信息网络中存在的高阶语义和复杂关系，并提出了一种通用的异质超图表示学习模型，该模型能够有效建模和学习传统异质信息网络中的高阶语义和复杂关系，在异质信息网络的链路预测任务上取得了显著的效果。
樊好义同学2016年在计算机学院攻读硕士学位，于2017年直博，师从张凤斌教授。在网络与信息安全研究室席亮老师和其他师兄弟的帮助下，他的科研能力迅速提高，并于2018年赴清华大学访问学习1年。在确定了自己的研究课题后，樊好义同学以网络表示学习为突破口，接连在等Journal of Biophotonics、IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing、Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining等顶级学术期刊和中国计算机学会推荐的顶级国际会议上发表文章，另有2篇SCI期刊论文审稿中。目前，樊好义同学已经完成博士毕业预答辩。
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