题目：Graph Embedding with Hierarchical Structure and Domain Adaptation
报告人：杜仑
摘要：网络表示学习作为一种网络分析的有力工具，近年来得到了长足的发展。然而如何充分利用复杂网络本身的一些特性（如社群结构、层级结构、小世界特性等），得到语义信息更加丰富的节点表征还面临诸多挑战。另一方面，如其它机器学习任务一样，网络分析任务同样面临着标注信息稀缺的困境。本报告将分别介绍我们在利用层级结构信息进行节点表示的一些工作，以及利用域自适应的节点表征进行迁移学习，解决网络标注稀缺问题的一些尝试。
报告人信息：杜仑，现为微软亚洲研究院DKI团队研究员，硕士毕业于北京大学信息科学技术学院。主要研究方向是网络表示学习及其在半结构化数据挖掘上的应用。曾多次发表论文到人工智能相关的顶级会议IJCAI，AAAI，WWW，CIKM等。