【喜訊】
恭喜李政德老師及 NetAI Lab 實驗室夥伴，兩個關於 GNN 的研究成果獲 Top journal IEEE TKDE 接受！
第一個研究是成大統計系 許苡鈴 和 蔡育哲 的大學專題，提出 Financial Graph Neural Networks 來推薦「最有機會賺錢」的股票，最大亮點是發現 GNN 能夠在僅仰賴股價時間序列，就能捕捉上市公司彼此間的各種潛在競爭/合作/附屬/投資等關係，以及各類股之間的相互影響關係，實驗在台股和美股 （NASDAQ和S&P 500） 都達到當前最佳表現！
第二個研究是成大數據所 謝易中針對 Graph Representation Learning （a.k.a. Network Embedding） 的研究，好不容易在 Graph Machine Learning 三個重要的 tasks 上（Node Classification, Link Prediction, Community Detection），「同時達到」Network Embedding 的 State-of-the-Art！這個研究其實兩年前就已經完成，投稿 TKDE 經過四次大修才被接受，擊敗了6個較新的SOTA...，更加凸顯出團隊方法的優勢。