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WWW2019正在进行时 围观网络表示学习tutorial

作者: 学术俊

浏览量: 120

时间: 2019-05-17 10:24

关键词: WWW,网络表示学习

清华大学计算机系教授唐杰在本届WWW会议上做了“Representation Learning on Networks : Theories , Algorithms , and Applications”的演讲,这是一个关于网络表示学习的tutorial。本文将为大家带来唐杰老师和YuXiao Dong老师的tutorial浅析。

International World WideWeb Conference,简称WWW会议,是关于万维网的年度国际学术会议(https://www2019.thewebconf.org/ )2019年的WWW会议在美国旧金山举办,为期五天(5月13日--17日)。

我们曾对本届WWW会议的accepted papers的作者们进行了统计分析,WWW 2019接收论文公布,共有518位华人作者,其中158位学者为接收论文的第一作者。我们现在已推出WWW 2019一作华人学生库,点击此链接访问:http://gct.aminer.cn/eb/gallery/detail/eb/5c9040df530c70b92f820827

今年WWW会议华人作者之一的清华大学计算机系教授唐杰在本届WWW会议上做了“Representation Learning on Networks : Theories , Algorithms , and Applications”的演讲,这是一个关于网络表示学习的tutorial。本文将为大家带来唐杰老师和YuXiao Dong老师的tutorial浅析。

网络表示学习为网络数据的挖掘和学习提供了革命性的范示。 在本教程中,我们将系统地介绍网络表示学习。 我们将以阿里巴巴,AMiner,Microsoft Academic,WeChat和XueTangX作为行业示例,以解释Web上的网络分析和图形挖掘如何从表示学习中受益。 然后,我们将全面介绍网络表示学习的历史和最新进展,如网络嵌入和图神经网络。 本教程旨在为受众提供网络表示学习的基础理论,以及我们将这一系列研究转化为网络上的实际应用的经验。 最后,我们将公开数据集和基准,开放网络表示学习研究的大门。

Part1 Introduction--History of social & information network analysis

数字化世界的联系比你想象中要更紧密,互联网将几乎所有人都联系了在一起,没有人是一座孤岛。社交网络就是将一个孤岛或者多个孤岛相互联系依存起来,组成“social network”。

图丨社交网络发展历史

在此部分全面介绍了网络表示学习的历史和最新进展,包括社交关系、网络嵌入、图神经网络等。

Part 2 Network Embeddings

Part2主要讲述了一些基本的网络表示学习方法和applications,网络表示学习方法像DeepWalk、LINE、node2vec,也讲了我们最近提出的NetMF和适用于大规模网络的NetSMF,还有最近利用矩阵稀疏性提出的一个快速网络表示学习算法ProNE;applications主要有两个:Node Clustering和Postpaid→Prepaid。并且梳理了Network Representation Learning / Network Embedding的研究趋势、代表性论文以及发展与挑战。

Part 3 Graph Neural Networks

Part3主要讲述了Graph Neural Network(GNN),包括GCN和一些扩展算法,还有动态网络表示学习、异构网络表示学习以及网络表示在推荐中的应用等,另外也介绍了我们今年发表的一系列文章,比如OAG。

图丨GCN近年研究趋势,GCN可以被认为是传统图谱方法的简化

常见的策略是将节点的邻域建模为感知域,然后应用图卷积运算

Graph Neural Network(GNN)的大规模实例应用:如知识图链接(AMiner、微软)、电子商务推荐(淘宝)、Deep User Profiling(Facebook、微信)以及游戏中的社会影响力(DNF、QQ飞车)等。

Part 4 Conclusion

唐杰老师和Yuxiao Dong老师今天在WWW2019的tutorial就给大家分享到这了,两位老师的slides有近500页,在会上讲述了六个小时,内容虽多而繁,但其中干货不少,学术君也对其只是简单归纳,想要获得更多,还是需要大家自己去探索!唐老师500页的slides可关注“学术头条”公众号,在后台回复关键词“WWW”即可获取下载链接!

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