「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發起的學術直播間，旨在幫助更多的青年學者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到浙江大學計算機科學與技術學院博士生方尹，為大家在線解讀其發表在 AAAI 2022 的最新研究成果：Molecular Contrastive Learning with Chemical Element Knowledge Graph。對本期主題感興趣的小伙伴，3 月 10?日（本周四）晚 7 點，我們準時相約 PaperWeekly 直播間。

直播信息

本文創新性地提出了一種知識增強的分子圖對比學習框架 Knowledge-enhanced Contrastive Learning (KCL)。KCL 利用化學元素知識圖譜指導原始分子圖的增強過程：1）為了建立元素之間的微觀聯系及各元素的基本領域知識，基于化學元素周期表，構建了化學元素知識圖譜；2）通過該知識圖譜指導原始分子圖的圖增強過程，有助于在不相鄰但具有相同性質的原子之間建立聯系。

同時，KCL 針對分子增強圖設計了知識感知的消息傳遞網絡 KMPNN，通過最大化正樣本對之間的一致性和難負樣本對之間的差異性構建對比損失以優化模型。實驗結果表明，KCL 在涵蓋不同分子屬性的 8 個數據集上獲得了 SOTA 性能，且具有可解釋性。

論文標題：

Molecular Contrastive Learning with Chemical Element Knowledge Graph

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2112.00544

本次分享的具體內容有：?

• 研究背景

• 研究方法介紹

• 實驗結果分析

• 總結與展望

嘉賓介紹

?方尹?/ 浙江大學博士生?

方尹，浙江大學計算機科學與技術學院在讀博士生，導師為陳華鈞教授。2017 年和 2020 年分別獲四川大學數學學院理學學士學位和碩士學位。目前的研究領域主要包括知識圖譜和分子圖表示學習。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly 視頻號和 B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結束后，嘉賓還將在直播交流群內實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復「AI Drive」，即可獲取入群通道。

視頻號直播間：

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B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的直播预告 | AAAI 2022论文解读：融入知识图谱的分子对比学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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