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(周川)圖數據建模與算法研究
2019-11-19 | 編輯:

  圖數據是一類廣泛存在的非結構數據,如何對其進行有效地分析與挖掘是目前學術界和業界所共同關注的熱點問題之一。近兩年來,周川與合作者在網絡對齊、異質圖神經網絡、社交推薦、稠密塊檢測等問題中取得了一系列重要進展。 

  1.面向跨網絡用戶對齊的深度主動學習方法。跨社交網絡的用戶對齊標注數據較為稀疏且通常面臨標注成本高、難以獲取等挑戰。如何選取少量有效的未標注數據進行標注以提高跨網絡用戶對齊模型的性能至關重要。為此,周川與合作者提出了跨網絡用戶對齊的主動學習方法,該項工作基于用戶社交圖結構,通過設計用戶對齊的深度模型、選擇策略及選擇函數,突破了主動學習所面臨的未標注樣本非獨立同分布挑戰,實現了在有限標注成本下最大限度地提升跨網絡用戶對齊模型性能的目的。相關工作發表在人工智能領域國際會議IJCAI-19上。 

  2.基于關系結構的異質圖神經網絡建模方法。異質圖在現實生活中廣泛存在,因其節點和邊具有多類型性,如何建模多類型之間的空間結構關系是異質圖神經網絡所需解決的重要問題之一。為此,周川與合作者提出了基于關系結構的異質圖神經網絡建模方法,該方法通過構建粗化的線圖挖掘不同類型邊的潛在關聯關系,設計了融合節點和邊信息的異質圖神經網絡來增強節點表示的學習效果,大幅提升了半監督節點分類的性能。相關工作以短文形式發表在數據挖掘領域國際會議ICDM-19上,本次會議的短文錄用率為9.46% 

  3.基于本質偏好空間的社交推薦方法。社交推薦旨在利用社交圖結構信息來更好地挖掘用戶的興趣偏好。面向該社交信息融合問題,周川與合作者提出了基于本質偏好空間的用戶興趣挖掘方法。該方法首次引入了本質偏好這個新概念,通過線性投影,構建本質偏好空間到具體偏好空間(如評分偏好空間、社交偏好空間)的映射關系,聯合建模用戶評分行為和社交關系,實現了對社會媒體用戶本質偏好與投影規則的挖掘功能,預測準確度明顯優于現有經典方法。相關工作發表在人工智能領域國際會議AAAI-18上。 

  4.基于深度二部圖學習的群組欺詐檢測方法。群組欺詐隱蔽性高、難以識別,在現實中廣泛存在,比方電商平臺中刷單行為、社交媒體中水軍行為等。因群組欺詐具有行動一致性特點,群組欺詐檢測可轉化為二部圖上的稠密塊識別問題。面向該問題,周川與合作者提出了基于深度結構學習的群組欺詐檢測方法,該方法通過引入多隱層自編碼器對二部圖網絡進行特征提取,最大程度保留原網絡中深層次、遠距離的非線性拓撲結構,實現了深度子圖結構的特征提取。該群組欺詐檢測方法不僅能突破低密度的限制,還能對多欺詐群組的數量進行自適應識別。相關工作以長文形式發表在數據挖掘領域國際會議ICDM-18上,本次會議的長文錄用率為8.86% 

  相關研究成果發表如下: 

  [1] Anfeng Cheng, Chuan Zhou*, Hong Yang, Jia Wu, Lei Li, Jianlong Tan, and Li Guo. Deep Active Learning for Anchor User Prediction. In IJCAI-19, Pages 2151-2157. 

  [2] Shichao Zhu, Chuan Zhou*, Shirui Pan, Xingquan Zhu, and Bin Wang. Relation Structure-Aware Heterogeneous Graph Neural Network. In ICDM-19, Pages 1534-1539. 

  [3] Chun-Yi Liu, Chuan Zhou*, Jia Wu, Yue Hu, and Li Guo. Social Recommendation with an Essential Preference Space. In AAAI-18, Pages 346-353. 

  [4] Haibo Wang, Chuan Zhou*, Jia Wu, Weizhen Dang, Xingquan Zhu, and Jilong Wang. Deep Structure Learning for Fraud Detection. In ICDM-18, Pages 567-576. 

    

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