学术讲座 |李社蕾：基于图卷积神经网络的图异常检测

  讲座伊始，李社蕾教授便以清晰直观的方式向听众们展示了讲座的核心内容框架，随后将焦点聚焦于“图神经网络在图异常检测中的应用现状”，通过精心制作的图示，深入浅出地剖析了当前图神经网络在该领域的应用情况。李教授凭借其敏锐的专业洞察力，精准地指出了应用过程中存在的诸多问题，这一环节引发了在场老师们的深入思考与热烈讨论，现场学术氛围浓厚。

  紧接着，李教授以形象的图示方式，逐一展示了低通滤波器和常通滤波器的工作机制及相关数据。在详细讲解的过程中，她通过对数据的细致对比，成功揭示了其中隐藏的异常数据，并以此作为切入点，深入剖析了其中存在的内在问题。随后，她巧妙地引出对高通滤波器的研究探讨，使整个讲座内容层层递进、逻辑严谨且环环相扣，让听众们受益匪浅。

  在讲座的尾声阶段，李社蕾教授对之前提出的各类问题进行了全面而系统的总结，并隆重推出了改进后的自适应滤波器。她特别针对存在大量独立节点的复杂情况，详细展示了该滤波器的高效处理方式。同时，李教授还依据严谨的实验结果以及超参数敏感性分析，将整个实验过程清晰地梳理并呈现出来，让听众们对改进后的滤波器有了更深入的了解。

  此次讲座的举办不仅为研究生导师们提供了一个宝贵的学习与交流平台，也为推动图异常检测技术的进一步研究与发展注入了新的活力。相信通过此次讲座，老师们不仅收获了丰富的知识，还对未来在相关领域的学习与研究有了更明确的方向和更充足的动力。