图神经网络与AI公平性研究进展

图神经网络应用突破

作为知识发现与数据挖掘领域的重要技术，图神经网络（GNN）能够通过数据间的关联结构进行知识推理。该技术在社交网络、交通规划、知识图谱构建及药物研发等多个领域展现出应用价值：

• 药物研发加速：通过蛋白质大分子及其相互作用伙伴的图结构建模，已与某制药机构合作实现生物治疗方案的创新发现
• 技术挑战：包括蛋白质数据的图结构转化方法、模型结果可解释性提升，以及应对大规模数据集时的并行化训练方案
• 架构创新：会议展示了新型数据结构和计算架构设计，支持更高效的图神经网络训练

从理论到实践的转化

会议突出呈现了机器学习技术在不同学科领域的转化应用：

• 包含专门的应用数据科学轨道，展示物理、化学、生物到社会科学等跨学科研究成果
• 重点探讨如何将算法研究转化为终端用户可用的解决方案

可信AI与社区包容性

针对AI系统的社会影响，会议设置特别议程：

• 可信AI日：集中讨论算法公平性、可解释性及可复现性等核心议题
• 技术审计方法：开发检测和缓解数据偏见的技术工具，赋能开发者、决策者等多方参与者
• 多元包容活动：首次线下举办"KDD女性学者"专题活动，包含职业发展研讨和行业领袖分享环节
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