直播預告：GAN在網路特徵學習中的應用 | PhD Talk #23

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這是第 23 期「PhD Talk」

網路特徵學習（network representation learning / network embedding）是近年來興起的一個特徵學習的研究分支。

作為一種降維方法，網路特徵學習試圖將一個網路中的節點對映到一個低維連續向量空間中，併在該低維空間中保持原有網路的結構資訊，以輔助後續的連線預測、節點分類、推薦系統、聚類、視覺化等任務。 

在本期的 PhD Talk 中，來自上海交通大學的博士生王鴻偉，將和大家一起回顧近五年來網路特徵學習領域的研究進展。

隨後，他將以第一作者的身份，為大家解讀上海交通大學、微軟亞洲研究院和香港理工大學在 AAAI 2018 上發表的工作：GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets。該工作引入生成對抗網路（GAN）的框架，利用生成器和判別器的對抗訓練進行網路特徵學習。

最後，他還會簡單地介紹網路特徵學習在情感預測和推薦系統領域的應用，這些工作是他以第一作者發表在 WSDM，CIKM，WWW 等資料挖掘國際頂級會議上的最新成果。

■ 論文 | GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets

■ 連結 | https://www.paperweekly.site/papers/1491

■ 作者 | Hongwei Wang, Jia Wang, Jialin Wang, Miao Zhao, Weinan Zhang, Fuzheng Zhang, Xing Xie, Minyi Guo

王鴻偉

上海交通大學博士生

王鴻偉，2014 年獲得上海交通大學電腦科學與技術（ACM 試點班）學士學位，同年攻讀上海交通大學電腦科學與技術博士學位，導師為過敏意教授。他的研究領域為推薦系統、網路特徵學習和深度學習，在 AAAI，CIKM，WWW，WSDM，TPDS 等頂級會議和期刊上發表了十餘篇論文。

PhD Talk

 

GAN 在網路特徵學習中的應用

上海交通大學博士生王鴻偉

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活動形式：PPT直播

 

 活動時間 

1 月 10 日（週三）20:00-21:00

45 min 分享 + 15 min Q&A;

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*或使用鬥魚App搜尋「1743775」

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