Jure Leskovec来自斯洛文尼亚，是斯坦福大学计算机科学系副教授，主要研究主题是网络结构。他还是Pinterest的首席科学家。他于2008年获得卡内基梅隆大学的计算和统计学习博士学位，并曾获得2012年斯隆奖和2015年拉格朗日奖。他是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。
据谷歌学术显示，他目前的论文总引用量超过9万，h-index为122。Jure Leskovec的影响力在近年飙升，要知道在2019年底，他的论文引用量才4.5万，h-index为84。
图作为一种抽象形式出现，用来表示复杂的数据，如社会网络、知识图、分子图、生物医学网络，以及用于建模3D对象、流形和源代码。图的机器学习，尤其是深度表示学习，是一个新兴的领域，从蛋白质折叠和欺诈检测到药物发现和推荐系统，有着广泛的应用。本教程概述了图神经网络在知识图谱推理上的应用。
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