Mila唐建博士最新《图表示学习:算法与应用》2020研究进展，附59页ppt

【导读】图表示学习是当下研究的热点之一。HEC 蒙特利尔大学商学院助理教授唐建唐建博士最近总结了《图表示学习》研究进展，总结了他和组里学生们和这些年来在图表示学习方向上比较重要的工作。非常值得学习！

唐建博士自2017年12月起担任Mila(魁北克AI研究所)和HEC Montreal的助理教授。他是加拿大CIFAR第一批人工智能主席(CIFAR AI Research Chair)。他的研究方向是深度图表示学习，在知识图谱、药物发现和推荐系统等领域有着广泛的应用。他是密歇根大学和卡内基梅隆大学的研究员。他在北京大学获得博士学位，并在密歇根大学做了两年的访问学者。他在微软亚洲研究院做了两年的研究员。他在图表示学习(如LINE、LargeVis和RotatE)方面的工作得到了广泛的认可。他获得了ICML ' 14的最佳论文奖和WWW ' 16的最佳论文提名。

个人主页：

https://jian-tang.com/

图表示学习：算法与应用

图在现实世界中是无处不在的，涵盖了从社交网络、推荐系统、知识图谱、计算机视觉和药物发现等各种应用。要分析图数据，一个重要的先决条件是要有有效的图数据表示，这在很大程度上决定了大多数下游任务的性能。在本报告中，我将介绍图的学习表示的最新进展，如节点表示学习、图的可视化、知识图谱的嵌入、图的神经网络、图的生成及其在各种任务中的应用。

地址：

https://github.com/tangjianpku/tangjianpku.github.io/blob/master/files/GraphRepresentationLearning-Mila-2020.5.pdf

专知便捷查看

便捷下载，请关注专知公众号（点击上方蓝色专知关注）

• 后台回复“GRL59” 可以获取《Mila唐建博士最新《图表示学习:算法与应用》研究进展，附59页ppt》专知下载链接索引

专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取5000+AI主题干货知识资料！

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！

点击“ 阅读原文 ”，了解使用 专知 ，查看获取5000+AI主题知识资源