文章来源：深度传送门

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

关于深度学习与图网络

关注图网络、图表示学习，最近顶会顶刊动态以及机器学习基本方法，包括无监督学习、半监督学习、弱监督学习、元学习等。

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