联接智能研究网络服务平台

整合图算法、网络科学与人工智能研究资源,构建多学科交叉的学术研究与交流平台

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研究平台

我们构建了多个专业化研究平台,覆盖以图算法研究为核心的相关领域,为研究者提供全面支持

机器学习研讨平台

提供机器学习理论与算法的学习资源,搭建学术交流社区,促进机器学习在图与网络研究中的应用与创新。

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复杂网络研究

专注于复杂网络的基础理论与应用研究,提供网络拓扑分析、动力学模拟、演化模型等工具与资源,支持多领域网络系统的研究与分析。

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复杂网络嵌入算法研究

聚焦网络表示学习领域,整合主流网络嵌入算法与评估工具,支持网络特征提取、链路预测与节点分类等研究方向。

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图神经网络研究

专注于图神经网络(GNN)的理论研究与应用实践,提供模型实现、数据集与实验评估工具,推动GNN在研究中的创新应用。

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实验室匿名树洞

为实验室成员提供匿名交流空间,促进学术讨论、经验分享与情感交流,营造开放包容的学术社区氛围。

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关于实验室研究组

联接智能研究组(Link Intelligence Group)是一个年轻的团队,2022年9月份成立,我们致力于“利用大模型等智能技术,释放联接中蕴含的巨大生产力”。人类与自然界交互中最重要的数据是联系,以图(Graph)为模态。分析与利用诸多领域的联接数据已吸引了学界与业界的共同关注。例如,社交网络和购物网络中联接,已在信息传播、推荐系统、金融风控等任务中充当关键角色;图像、语言中实体间联接,在计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、知识图谱与推理等领域展示出显著价值。前沿的AI4SCI研究工作表明,能够理解分子中几何联接的AI模型有望成为制药与新材料领域的Game Changer。

我们的研究团队由来自不同学科背景的学者组成,形成了一支结构合理、创新能力强的研究队伍。实验室先后承担国家级、省部级科研项目XX余项,发表高水平学术论文XX余篇,获得多项科研奖励。

12+
研究人员
XX+
科研项目
XX+
学术论文

实验室与国内外多所知名高校和研究机构建立了紧密的合作关系,定期举办学术交流活动,推动图与网络研究的发展与应用。我们欢迎有志于实验室相关研究的学者和学生加入我们的团队。

实验室环境,展示研究人员在进行学术讨论

Link Intelligence Group

跨学科研究环境与先进的计算设施

主要研究方向

我们的研究覆盖图与网络的多个领域,致力于理论创新与实际应用相结合

网络表示学习

研究网络嵌入算法与表示学习理论,开发高效的网络特征提取方法,支持复杂网络数据分析。

图神经网络

研究图神经网络模型架构与学习机制,拓展其在复杂网络分析、预测与决策中的应用。