干货 | 论文解读：GAN在网络特征学习中的应用

编者按：近年来，对网络特征学习的研究逐渐兴起，很多人也对其可能的应用产生了兴趣。近期，上海交通大学-微软亚洲研究院联合培养博士生——王鸿伟应邀参加了PaperWeekly优质论文线上直播分享活动，带大家回顾了网络特征学习的研究进展，并以第一作者的身份解读了上海交通大学、微软亚洲研究院和香港理工大学在AAAI 2018上发表的论文GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets，该工作引入生成对抗网络（GAN）的框架，利用生成器和判别器的对抗训练进行网络特征学习。最后，他还简单介绍了网络特征学习在情感预测和推荐系统领域的应用。一起来看看吧！文章转载自公众号“PaperWeekly”。

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上图底部是三份比较有价值的资料，第一份是Graph Embedding的Survey，第二份是一个论文清单，其中包含近五年来较为经典的Network Representation Learning相关论文。第三份是我写的关于推荐系统和网络表示学习的文献综述，欢迎大家参考。

转自：微软研究院AI头条

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