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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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