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Jian Tang
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2019
Jian Tang est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, professeur adjoint à HEC Montréal et professeur associé à l’Université de Montréal. Il a travaillé comme chercheur associé à Microsoft Research Asia de 2014 à 2016.
Ses intérêts de recherche comprennent l’apprentissage profond, l’apprentissage de représentations à partir de graphes, les réseaux de neurones graphiques, les modèles génératifs profonds, l’apprentissage par renforcement, les graphes de connaissances, la découverte de médicaments et les systèmes de recommandation.
Prix
- Prix du meilleur article, ICML, 2014
- Article le plus cité, World Wide Web Conference, 2015
- Nomination pour le meilleur article, World Wide Web Conference, 2016
Publications Pertinentes
- Sun, Z., Deng, Z. H., Nie, J. Y.,Tang, J. (2019). « RotatE: Knowledge graph embedding by relational rotation in complex space ».
- Tang, J., Liu, J., Zhang, M., Mei, Q. (2016). « Visualizing large-scale and high-dimensional data », Proceedings of the 25th International Conference on World Wide Web, p. 287-297.
- Tang, J., Qu, M., Wang, M., Zhang, M., Yan, J., Mei, Q. (2015). « Line: Large-scale information network embedding », Proceedings of the 24th International Conference on World Wide Web, p. 1067-1077.
- Tang, J., Qu, M., Mei, Q. (2015). « PTE: Predictive text embedding through large-scale heterogeneous text networks », Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, p. 1165-1174.
- Tang, J., Meng, Z., Nguyen, X., Mei, Q., Zhang, M. (2014). « Understanding the limiting factors of topic modeling via posterior contraction analysis », Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning, PMLR 32(1):190-198.
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