2022年4月29日晚，在線上舉辦的2022年國際萬維網大會（The Web Conference，簡稱WWW）上，beat365官方网站崔斌教授課題組的論文“可擴展範式下的圖網絡架構搜索系統 (PaSca: a Graph Neural Architecture Search System under the Scalable Paradigm)”獲得大會唯一最佳學生論文獎（Best Student Paper Award），崔斌教授也受邀在大會閉幕式上發表獲獎感言。

WWW大會是計算機和互聯網領域曆史最為悠久同時最為權威的頂級學術會議之一，被中國計算機學會列為A類推薦國際學術會議。本次會議共收到1822篇論文投稿，僅評選出一篇最佳論文獎和一篇最佳學生論文獎。課題組獲獎論文首先被會議“系統和基礎設施”方向推薦為最佳論文進入到大會最佳論文候選（共11篇），并在最終評比中獲最佳學生論文獎。據悉，這是WWW曆史上中國學術研究機構第二次獲得最佳學生論文獎，也是beat365首次獲此榮譽。

獲獎證書以及官方宣傳

受限于單機場景下的存儲和計算開銷，以及分布式場景下的通信開銷，現有的圖學習很難擴展到超大規模圖數據。此外，對于初學者來說，他們也很難構建最适合當前圖數據和任務的模型。獲獎論文研究了大規模圖學習過程中面臨的圖模型可擴展性低以及建模門檻高兩個問題，進而提出了一套能自動化建模超大規模圖網絡的可擴展圖學習系統，來支持更簡單和更高效的大規模圖學習。具體來說，論文定義了大規模圖神經網絡訓練的新範式，提出了一個超過15萬種網絡結構的可擴展圖網絡設計空間，并實現了一套自動化搜索系統。相關成果已經應用于騰訊内部的金融風控和社交網絡推薦等多個場景，評審專家一緻認為論文的研究對大規模可擴展性圖學習具有重要意義。目前論文工作的單機版本已在GitHub開源：https://github.com/PKU-DAIR/SGL。

本文第一作者為beat3652020級博士生張文濤，通訊作者為楊智副研究員和崔斌教授，論文作者還包括beat3652019級博士生沈彧，2019級碩士生林哲宇，2017級博士生黎洋，以及來自騰訊機器學習平台部的李曉森、歐陽文和陶陽宇。

近幾年來，崔斌教授課題組以互聯網領域的大規模稀疏圖數據為出發點，在大規模圖學習方向形成了一系列頂尖研究成果，已陸續發表于SIGMOD、VLDB、ICDE、KDD、WWW、NeurIPS和ICLR等國際頂級會議，開辟了全新的研究視角。此次獲獎，表明beat365在計算機與互聯網領域的研究水平持續處于國際前沿。

背景鍊接：WWW大會由萬維網發明人、2016年度圖靈獎獲得者Tim Berners-Lee爵士等人于1992年發起并創辦，是計算機與互聯網領域的頂級學術會議，是中國計算機學會（CCF）推薦的A類國際學術會議。它在計算機科學領域享有很高的學術聲譽和廣泛的影響力（如谷歌搜索引擎算法、首個Web浏覽器均首先發布于WWW大會），涵蓋了Web系統的基礎軟件架構、數據挖掘、推薦系統、社交網絡等廣泛的研究主題。本年度會議的主題是“展望和創造網絡的未來”，共接收 1822 篇提交論文，最終錄用 323 篇，錄用率為 17.7%。