清华大学唐杰老师WWW2019网络表示学习教程-NE、GNN,500页ppt

2019 年 5 月 17 日 专知

【导读】网络/图是表达能力很强的通用数据结构,可以用来建模许多现实世界中的问题。近几年来,网络表示学习和图神经网络在基础理论上有很大的进步,在自然语言处理、计算机视觉等领域的应用上取得了非常好的效果。本文介绍清华大学唐杰老师的网络表示学习教程。


网络/图是表达能力很强的通用数据结构,可以用来建模许多现实世界中的问题。例如,下面的互联网应用都可以用网络/图来进行建模:


网络/图的结构包含了大量有价值的信息,可以基于网络/图的结构为网络中的节点和边学习更好的特征,也可以直接基于网络/图的结构来构建端到端的图神经网络。目前,在许多领域,由于网络表示学习或图神经网络的引入,刷新了原先最好的成绩。


清华大学唐杰老师WWW2019网络表示学习教程包含4个PPT,大致内容如下:

  • 简介

    • 网络表示学习的背景

    • 几十年来网络表示学习的一些经典算法

    • 网络表示学习算法进化时间轴

  • 网络表示学习

    • 传统网络分析

      • 节点分类

      • 链接预测

    • 网络表示学习

      • 基于随机游走的网络表示学习(DeepWalk和Node2Vec等)

      • 异构网络表示学习(metapath2vec等)

      • LINE和PTE

      • 网络表示学习和矩阵分解的关系

      • 网络表示学习和稀疏矩阵分解

      • 快速和大规模网络表示学习

    • 公开学术网络/图数据集

  • 图神经网络

    • 图神经网络基础

      • 图卷积

      • 图生成式对抗网络

      • 动态表示

      • 异构表示

    • 大规模应用

      • 知识图谱连接

      • 电子商务中的推荐

      • 线上到线下推荐

      • 游戏中的社会影响

  • 总结

    • 总结

    • 公开网络表示学习数据集


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附PPT1的前20页:


参考链接:

  • https://www.aminer.cn/nrl_www2019


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