2023年9月17日至22日，我院蒋运承教授带领计算机学院教师白文、我院21级硕士研究生梁玉婷前往意大利都灵参加European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases（ECML-PKDD）国际会议并发表题为《A Unified Spectral Rotation Framework Using a Fused Similarity Graph》的研究论文。

ECML-PKDD是欧洲机器学习与数据挖掘领域的顶级会议之一，也是中国计算机学会（CCF）推荐的B类会议。

本次ECML-PKDD国际会议汇集了来自全球各地的顶尖研究人员、专家和学者，共同探讨机器学习和数据挖掘领域的最新进展和挑战。对于团队成员来说，这是一次十分珍贵的机会，可以与国际领域内专家进行交流、学习他们的研究成果。

蒋运承教授团队在会议期间发表了一篇题为《A Unified Spectral Rotation Framework Using a Fused Similarity Graph》的研究论文，并由团队学生梁玉婷进行现场汇报展示。该论文探讨了如何利用拉普拉斯矩阵构造融合图进行谱聚类，这项研究为谱聚类的性能提升和应用拓展提供了有力支持。论文中的拉普拉斯矩阵嵌入和图构造方法引起了参会者的兴趣，并在问答环节就有关细节进行了讨论。

图1：会议报告现场

　　论文汇报后，团队老师和学生在主会场进行海报展示，吸引了广大与会者的参与与交流。他们不仅展示了团队的研究成果，还积极与国内外的学者进行交流，学习他人研究的创新之处。

图2：蒋运承教授与梁玉婷

此外，该团队的成员还积极参与了会议期间的各种研讨会、工作坊和讨论小组，不仅听取了阿姆斯特丹大学的Max Welling、牛津大学的Michael Bronstein和南加州大学安纳伯格分校的Kate Crawford的三位著名学者进行的主题演讲，还听取了图表示学习、知识图谱、聚类等不同主题的论文汇报，并就相关的内容和国际领域内的同行们交流经验和见解。这些互动不仅有助于拓宽他们的研究视野，还为未来的合作和项目建立了坚实基础。

图3：ECML-PKDD主会场主题演讲

蒋运承教授表示：“ECML-PKDD国际会议是一个极好的平台，让团队老师和学生可以与国际领域内的顶尖专家交流，分享知识和经验。我们应该多鼓励老师和学生参加顶尖的学术会议，有助于扩宽研究视野，开拓未来的研究方向，为研究工作注入新的思想和活力。”

图4：论文海报