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BeijingForestStudio
ThenameoftheDepartment
北京理工大学信息系统及安全对抗实验中心
部门名称
域自适应网络嵌入-DANE
硕士研究生吴杭颐
2021年02月28日
内容提要
•背景简介
•基本概念
•算法原理
•优劣分析
•应用总结
•参考文献
2
预期收获
•预期收获
–1.理解图嵌入的意义与挑战
–2.理解DANE的算法原理
–3.了解DANE的应用
3
背景简介
•图嵌入or网络嵌入or网络表征学习:
–是一种将图数据(通常为高维稀疏的矩阵)映射为低维稠密向量的过程;
–需要捕捉图的拓扑结构,顶点与顶点的关系,以及其他信息(如子图,连边等)。
4
背景简介
•图嵌入的意义:
-机器学习在图上的应用是有限的;
-嵌入是压缩的表示,能够将节点属性打包到一个维度更小的向量中;
-向量运算比图上的运算更简单和快捷。
•图嵌入的要求/挑战:
-属性选择:确保嵌入能很好地描述图的属性,使得后期预测或可视化获得较好表现;
-可扩展性:嵌入方法应具有可扩展性,能够处理大型的图;
-嵌入的维度:根据需求权衡决定嵌入维数。
5
背景简介
•随机游走
–基于过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向。
6
背景简介
7
背景简介
•网络嵌入算法
–Deepwalk(2014)
–Line(2015)
–Node2vec(2016)
Deepwalk
Line
Node2vec8
DANE
基本概念
基本概念
•迁移学习
-利用数据、任务或模型之间的相似性,将在旧领域学习过的模型,应用于
新领域的一种学习过程。
•领域是学习的主体,由数据特征和特征分布组成。
-源领域:有知识、有大量数据标注的领域,要迁移的对象;
-目标领域:要赋予知识、赋予标注的对象;
-知识从源领域传递到目标领域,就完成了迁移。
10
基本概念
•域自适应:
–
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