网络表示学习GraphGAN

网络表示学习(Network Representation Learning),又名网络嵌入(Network Embedding)、图嵌入(Graph Embedding),旨在从网络数据中学习得到网络中每个节点的低维、实值、稠密的向量表示, 之后这些节点表示就可以作为节点的特征应用于后续的网络应用任务中,如节点分类、链接预测、社区发现、可视化任务等。本次报告介绍了一种结合生成式模型和判别式模型的基于生成对抗网络的网络表示学习的方法GraphGAN。

学术报告-算法-网络表示学习GraphGAN-周妍汝-v1.0-2019.11.03

原创文章,作者:admin,如若转载,请注明出处:https://www.isclab.org.cn/2019/11/13/%e7%bd%91%e7%bb%9c%e8%a1%a8%e7%a4%ba%e5%ad%a6%e4%b9%a0graphgan/

(0)
adminadmin
上一篇 2019年10月29日 下午10:23
下一篇 2019年11月14日 下午2:47

相关推荐

  • 扩散模型加速采样方法与应用

    扩散模型在数据生成的众多领域上呈现出了非常好的效果。然而,在实际应用过程中,扩散模型的采样原理导致其生成速度非常缓慢,严重限制了模型的实际应用效果。为了对采样生成过程进行优化,近年…

    2023年4月17日
    3.6K
  • DNN模型水印及其鲁棒性评估

    模型水印技术是一种利用特定信息认证保护模型知识产权的方法。本次报告分析了深度学习领域现有的模型水印嵌入方法,从性能鲁棒性和稳定鲁棒性两方面讲述模型水印鲁棒性评估方法,并以实例分析和…

    2023年11月30日
    3.4K
  • 加密移动流量分析方法

    本次报告主要讲述了加密移动流量分析方法的相关内容,介绍了加密移动流量与普通流量的区别,流量分析的常用方法。解释了判断加密移动流量所属应用程序的分析方法,最后思考模糊流量对加密移动流…

    2022年4月24日
    4.9K
  • 一段话,多个情绪?模型如何识别“情绪变化”的蛛丝马迹

    情绪变化识别在人机交互、情绪计算等对话智能领域中具有重要价值,显著增强了模型对动态语境的理解能力。本次报告将介绍对话与语音中的情绪建模任务,分析其研究背景与应用意义,并重点讲解两类…

    2025年4月14日
    3.7K
  • Web快速开发方法简介

    本次报告先介绍了五种Web开发模式,讲解了各种开发模式的结构和优缺点,并结合实验室内部情况对合适的开发模式进行了推荐。之后简单介绍了Django、Flask、CherryPy这三个…

    2020年1月13日
    3.8K
  • 数据挖掘中的数据清洗方法

          数据清洗是数据挖掘工作中很重要的一部分工作,目的是解决数据的质量问题,将“脏”数据变成标准的、干净的数据,更…

    2018年5月14日
    4.0K
  • 基于图的知识追踪方法研究

    随着智慧教育系统(Intelligent Tutoring System, ITS)的快速发展,ITS以其时空约束少、便捷程度高和个性化定制学习的优势,在现代教育事业中获得广泛关注…

    2023年5月15日
    3.6K
  • 文本安全

    动态规划——最小编辑代价 序列标注模型 命名实体识别简介 文本表示方法(一)——空间向量模型 文本表示方法(二)——潜在语义分析 文本表示方法(三)——topic models i…

    学术报告 2014年10月18日
    3.1K
  • 融合多模态交互及语义一致性建模的社交机器人检测

    社交机器人模仿人类在Twitter等社交平台上的行为。数以百万计的机器人通常基于平台API,通过自动化程序控制,通过模仿真实用户以实现恶意目标,检测社交机器人对于净化网络空间环境具…

    2023年7月14日
    3.7K