「PhD Talk」是 PaperWeekly 的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。
这是第23期「PhD Talk」


网络特征学习（network representation learning / network embedding）是近年来兴起的一个特征学习的研究分支。

作为一种降维方法，网络特征学习试图将一个网络中的节点映射到一个低维连续向量空间中，并在该低维空间中保持原有网络的结构信息，以辅助后续的连接预测、节点分类、推荐系统、聚类、可视化等任务。

在本期的 PhD Talk 中，来自上海交通大学的博士生王鸿伟，将和大家一起回顾近五年来网络特征学习领域的研究进展。

随后，他将以第一作者的身份，为大家解读上海交通大学、微软亚洲研究院和香港理工大学在 AAAI 2018 上发表的工作：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，他还会简单地介绍网络特征学习在情感预测和推荐系统领域的应用，这些工作是他以第一作者发表在 WSDM，CIKM，WWW 等数据挖掘国际顶级会议上的最新成果。

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

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

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

嘉宾介绍

王鸿伟

上海交通大学博士生

王鸿伟，2014 年获得上海交通大学计算机科学与技术（ACM 试点班）学士学位，同年攻读上海交通大学计算机科学与技术博士学位，导师为过敏意教授。他的研究领域为推荐系统、网络特征学习和深度学习，在 AAAI，CIKM，WWW，WSDM，TPDS 等顶级会议和期刊上发表了十余篇论文。

PhD Talk

 

GAN 在网络特征学习中的应用

上海交通大学博士生王鸿伟

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活动形式：PPT直播

活动时间

1 月 10 日（周三）20:00-21:00

45 min 分享 + 15 min Q&A

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